Значение визуального контроля на основе ИИ в 2020 году

Более десяти лет производители обращаются к автоматизированным решениям, чтобы улучшить свою чистую прибыль. Автоматизация и машинное зрение теперь дополняются и даже заменяются ИИ. Вот ценность визуального контроля на основе искусственного интеллекта в 2020 году.

Ценность визуального контроля на основе искусственного интеллекта

Замена ИИ особенно актуальна, когда речь идет о визуальном осмотре. Использование технологии визуального контроля на основе искусственного интеллекта меняет способность производства улучшать бизнес-операции.

Визуальный контроль на основе ИИ основан на двух основных сильных сторонах ИИ:компьютерном зрении и глубоком обучении. Каждая система искусственного интеллекта построена с основной способностью воспринимать окружающую среду (компьютерное зрение) и действовать в соответствии с этим восприятием (глубокое обучение).

В результате глубокого обучения ИИ адаптируется к целому ряду сред, что делает его полезным во множестве отраслей. Он имеет неограниченный потенциал и может быстро развиваться, чтобы удовлетворить потребности производителя.

Концепция визуального контроля на основе искусственного интеллекта

Хорошо натренированный человеческий глаз может обнаружить дефекты. Хорошо обученная система машинного зрения на основе искусственного интеллекта может делать то же самое, но с большей эффективностью. Подобно человеческому глазу, системы технического зрения на основе искусственного интеллекта захватывают изображение и отправляют его в центральный «мозг» для обработки.

Подобно человеческому мозгу, «мозг» ИИ детализирует значение изображения, противопоставляя его существующим знаниям.

Системы технического зрения на основе искусственного интеллекта состоят из двух интегрированных компонентов. Чувствительное устройство действует как «глаз», а алгоритм глубокого обучения действует как «мозг». Интегрированная система успешно имитирует способность человеческого глаза и мозга интерпретировать изображения.

Системы зрения на основе ИИ более эффективны, чем человеческие глаза, потому что «мозг» ИИ хранит больший объем информации.

Высокая вычислительная мощность позволяет быстро анализировать доступные данные. Система может классифицировать объекты как на фотографиях, так и на видео и выполнять сложные задачи визуального восприятия.

Системы технического зрения на основе ИИ могут искать изображения и подписи, обнаруживать объекты и классифицировать мультимедиа.

Благодаря визуальной обработке на основе глубокого обучения системы визуального контроля на основе ИИ могут обнаруживать косметические недостатки и обнаруживать дефекты на общих или концептуальных поверхностях (mobidev dot biz).

Преимущества визуального контроля на основе искусственного интеллекта

1. Быстрая реализация

Отработанные десятилетиями автоматизированные системы зависят от библиотек дефектов, списков исключений и сложных фильтров. Время, необходимое для сбора этой информации, ее очистки и повторного внедрения, снижает ее эффективность. Это также пустая трата труда.

Искусственный интеллект и глубокое обучение не требуют длительного программирования или утомительно длинных алгоритмов. Системы визуального контроля на основе ИИ могут быть созданы несколькими инженерами по качеству и набором данных обучающих изображений. Система быстро обучается и интегрируется в течение нескольких недель.

2. Улучшенная аналитика и контроль качества

Производители могут использовать ИИ для документирования результатов проверки и оценки качества продукции. Некоторые общие показатели инициативы по улучшению процессов, которые можно успешно отслеживать и соотносить с конкретными данными видения, включают:

• рецепты обработки
• различия в оборудовании
• поставщики компонентов
• расположение завода

Кроме того, можно отслеживать и документировать контрольные изображения и результаты. Эти инициативы предотвращают будущие отказы, что экономит время и дополнительные производственные затраты. Применение машинного зрения на основе глубокого обучения во всех инициативах и проверках помогает производителям выявлять и устранять дефекты на раннем этапе.

3. Снижение затрат на рабочую силу

Решения AI имеют более высокий уровень согласованности, чем большинство опытных инспекторов-людей. Инспекторы-люди должны быть обучены и способны сохранять концентрацию внимания только в течение 15-20 минут за раз. Затраты на оплату труда производятся ежегодно, и текучесть кадров является проблемой. По этим причинам проверка зрения с помощью искусственного интеллекта более рентабельна, чем ручной труд.

Примеры использования

ИИ повышает конкурентоспособность производителей во всех отраслях. Вот недавние примеры использования из авиационной промышленности, сектора производства полупроводников и биологии.

Alibaba встала на путь решения проблем здравоохранения, вызванных коронавирусом. Система визуального распознавания Alibaba, основанная на глубоком обучении, способна обнаруживать коронавирус при компьютерной томографии грудной клетки с точностью 96%. Система обработала 5000 случаев COVID-19 и может поставить диагноз в течение 20 секунд. Более того, система может различать изображения вирусной пневмонии и изображения коронавируса.

Fujitsu Laboratories внедрила систему распознавания изображений на заводе Fujitsu в Ояме. Система гарантирует, что детали производятся с оптимальным уровнем качества, контролируя процесс сборки. Система оказалась настолько успешной, что Fujitsu внедрила ее на всех производственных площадках компании.

В 2018 году компания Airbus представила автоматизированную систему проверки самолетов на базе дронов. Эта система повысила качество проверок и сократила время простоя самолетов.

GlobalFoundries - лидер в производстве полупроводников. Компания разработала систему визуального контроля, которая обнаруживает дефекты на изображениях, полученных с помощью сканирующего электронного микроскопа (SEM). Система обнаруживает дефекты на карте пластин, которая затем помогает определить производительность полупроводникового устройства.

Перечисленные выше варианты использования показывают, в какой степени ИИ способен автоматизировать многие аспекты нашей жизни. Хотя зрение ИИ никогда не будет копировать зрение человека, технология продолжает классифицировать информацию и развиваться так, как не могут человеческие глаза и мозг. И только люди могут подумать, как использовать эту технологию, чтобы получить преимущества.