Машинное зрение - ключ к Индустрии 4.0 и IoT

Машинное зрение объединяет машинное обучение в наборе инструментов, которые дают аппаратному обеспечению потребительского и коммерческого уровня беспрецедентные возможности для наблюдения и интерпретации своего окружения. В промышленных условиях эти технологии, а также автоматизация и высокоскоростные сети создают новую промышленную революцию - Индустрию 4.0. Они также предлагают совершенно новые способы ведения малоотходной и высокоэффективной промышленной деятельности.

Теперь, когда он начинает развиваться, компании во всем мире изучают преимущества, которые дает машинное зрение.

Машинное зрение влияет на производство, бурение и добычу полезных ископаемых. Дополнительные преимущества заключаются в управлении грузовыми перевозками и цепочками поставок, обеспечении качества, погрузочно-разгрузочных работах, безопасности и множестве других процессов и вертикалей.

Вскоре машинное зрение будет повсюду, добавив критически важный уровень интеллекта в развитие Интернета вещей в промышленном мире. Посмотрите, как компании уже применяют это на практике.

Что такое машинное зрение?

Машинное зрение - это набор технологий, которые позволяют машинам лучше осознавать свое окружение. Это облегчает распознавание образов более высокого порядка и принятие решений на основе этой осведомленности.

Чтобы воспользоваться преимуществами машинного зрения, промышленное оборудование использует камеры высокого разрешения для получения цифровых изображений окружающей среды или детали. Изображения могут быть получены на автоматизированном управляемом транспортном средстве (AGV) или на роботизированной инспекционной станции. Исходя из этого, машинное зрение использует чрезвычайно сложные алгоритмы распознавания образов, чтобы судить о его положении, личности или состоянии.

При проверке вручную правильное освещение является критическим фактором для правильного машинного зрения.

В приложениях машинного зрения часто используются несколько источников освещения, в том числе светодиоды, кварцевый галоген, галогенид металла, ксенон и традиционные люминесцентные лампы. Если часть штрих-кода или заготовки затенена, при считывании может возникнуть ошибка, когда ее нет, или наоборот.

Машинное зрение сочетает в себе сложное аппаратное и программное обеспечение, позволяющее машинам замечать внешние раздражители и реагировать на них новыми и полезными способами.

Как машинное зрение поддерживает предприятия и промышленный Интернет вещей?

Распространение устройств промышленного Интернета вещей (IIoT) знаменует собой важный момент в технологическом прогрессе. IIoT дает компаниям беспрецедентный обзор своих операций сверху донизу. Сетевые датчики и облачные центры планирования предприятий и ресурсов обеспечивают двустороннюю мобильность данных между локальными и удаленными активами, а также бизнес-партнерами.

Двусторонняя мобильность может быть такой маленькой, как механический поршень или подшипник. Он также может быть размером с парк грузовиков и может предоставлять ценные эксплуатационные данные с помощью подходящего оборудования и программного обеспечения для Интернета вещей. Компании могут смотреть куда угодно, даже когда им не хватает ресурсов или рабочей силы.

Интернет вещей - это, прежде всего, повсеместные вычисления.

Как во все это вписывается машинное зрение? Машинное зрение делает существующие активы Интернета вещей еще более мощными и более эффективными. Мы можем ожидать, что это откроет новые возможности.

• Делает сенсоры еще более полезными.

  Машинное зрение делает датчики Интернета вещей еще более мощными и полезными. Вместо того, чтобы предоставлять необработанные данные, датчики обеспечивают уровень интерпретации и абстракции, который можно использовать при принятии решений или дальнейшей автоматизации.

• Снижает требования к пропускной способности.

  Машинное зрение может помочь снизить требования к пропускной способности для крупномасштабных развертываний Интернета вещей. По сравнению со сбором изображений и данных в источнике и отправкой их на серверы для анализа, машинное зрение обычно выполняет свои исследования в источнике данных. Современная промышленность генерирует миллионы точек данных, но большая часть из них может дать полезную информацию, не требуя передачи во второстепенное место, благодаря машинному зрению и периферийным вычислениям.

• Поддерживает решения для автоматизации Интернета вещей .

  Машинное зрение прекрасно дополняет технологии автоматизации Интернета вещей. Роботизированные инспекционные станции могут работать быстрее и точнее, чем люди, работающие с QA, и они немедленно предоставляют важные данные для лиц, принимающих решения, при обнаружении дефектов и исключений.

• Повышает безопасность и полезность роботов и коботов .

  Системы наведения, построенные на основе машинного зрения, дают роботам и коботам большую автономию и возможности поиска пути, а также помогают им работать быстрее и безопаснее вместе с людьми. На складах и в других местах с высоким риском ошибки машинное зрение помогает роботизированным сборщикам заказов сокращать время отклика и ограничивать дефекты выполнения, которые приводят к потерям бизнеса.

• Повышает осведомленность объектов друг о друге .

  Сегодняшняя и завтрашняя экономика требует, чтобы компании и отрасли работали, затрачивая гораздо меньше времени, материалов и рабочей силы. Благодаря машинному зрению дроны, погрузочно-разгрузочное оборудование, беспилотные автомобили и тележки с поддонами, производственные линии и станции контроля будут лучше обмениваться подробными и ценными данными с остальной частью сети.

  В заводских условиях это означает, что машины и люди работают в большей гармонии с меньшим количеством узких мест, перерасходов и других сбоев.

Как предприятия применяют машинное зрение?

Когда вы думаете о каждом из этапов типичного производственного процесса, нетрудно увидеть каждую точку, в которой машинное зрение может улучшить работу.

Для производства одной автомобильной детали люди и машины совместно используют сырье, оценивают его качество, доставляют его на завод для обработки и перемещают элементы по предприятию на каждом этапе производства. В конечном итоге они успешно проходят процесс контроля качества, а затем снова выходят за дверь, где их ждет по крайней мере один последний этап пути. Позже его получает продавец или конечный пользователь.

Независимо от того, находится ли этот продукт в состоянии покоя, в пути или еще не собран, машинное зрение позволяет автоматизировать работу с ним. Это повышает эффективность работы каждого отдела, например, сборки, и поддерживает более высокий и постоянный уровень качества.

Компании уже добавляют машинное зрение к своим рабочим процессам в реальном мире.

Некоторые приложения так же просты, как проложить линию на полу склада, по которой беспилотный автомобиль будет безопасно следовать. Другие инструменты машинного зрения еще сложнее, хотя даже самые простые примеры могут изменить правила игры.

Некоторые из самых захватывающих примеров машинного зрения в промышленном мире связаны с задачами, которые когда-то считались трудными или невозможными для передачи на аутсорсинг роботам. Как уже упоминалось, сбор из ячеек на складах - процесс, который по своей сути является рискованным, когда дело касается ошибок. Ошибки при выполнении приводят к потере репутации и клиентов.

Учитывая, что повреждение товара, расположение товара и небольшие различия в артикуле являются одними из самых серьезных источников ошибок в этой области, машинное обучение для сбора мусорных корзин является естественным решением.

Сегодня уже доступны почти 100% автономные роботы-комплектовщики заказов, которые могут безопасно перемещаться, проверять детали и продукты в бункере, делать правильный выбор с помощью манипулятора и транспортировать комплекты на место хранения или упаковки.

В конечном итоге это означает, что компании гораздо меньше подвержены риску доставки поврежденных товаров или неправильных артикулов, которые похожи на те, которые заказал клиент, но не совсем соответствуют им.

Автоматизация контроля качества и проверок - еще один аспект машинного зрения и Интернета вещей, который очень быстро набирает популярность.

В некоторых современных производственных условиях это может помочь работодателям автоматизировать и улучшить результаты процесса контроля качества, даже не жертвуя человеческими рабочими местами. Вместо этого автоматизированные инспекционные станции берутся за эту высокоприоритетную работу, в то время как сотрудники осваивают более сложные когнитивные навыки.

К 2025 году на коботы, вероятно, будет приходиться 34% всех продаж робототехники. Это во многом связано с улучшением машинного зрения и стремлением устранить как можно больше неэффективности, неточности и потерь в современной отрасли.

Машинное зрение и четвертая промышленная революция

Ожидайте, что в ближайшие годы машинное зрение продолжит развиваться и будет способствовать дальнейшему развитию Индустрии 4.0, которую многие называют четвертой промышленной революцией. Глаза уже обучены обращению с новыми недорогими продуктами со встроенной обработкой изображений и обработкой изображений на уровне платы с возможностями машинного зрения.

Возможности машинного зрения приведут к еще более широкому распространению Интернета вещей и машинного зрения, а также к новым способам использования компаниями цифрового интеллекта.

Изображение предоставлено:HAHN Group, CC BY-SA