Семь проверенных способов, как компьютерное зрение повышает эффективность и экономит затраты

Как мы комментировали на прошлой неделе в LinkedIn, компьютерное зрение — трендовая тема сегодня. Необходимо быть очень осторожным при внедрении технологий в нашу компанию, потому что во многих случаях такая технология является временным трендом или далека от реализуемости. Но компьютерное зрение — зрелая и надежная технология, которая может сэкономить нам время, улучшить качество и в конечном счете генерировать экономию затрат. Сегодня мы показываем вам 7 применений, которые вы должны знать о компьютерном зрении:

1. Компьютерное зрение для детектирования дефектов

Это, пожалуй, самое распространенное применение компьютерного зрения. До сих пор обнаружение дефектов выполнялось обученными людьми на выборочных партиях, и полный контроль производства обычно невозможен. С компьютерным зрением мы можем обнаруживать дефекты, такие как трещины в металлах, дефекты покраски, плохие печати и т.д., в размерах менее 0,05 мм. Намного лучше, чем человеческий глаз! Эти камеры зрения нуждаются в алгоритме, который является «умным мозгом», способным отличать, что является дефектом, а что нет. Этот алгоритм проектируется и обучается специально для каждого конкретного применения через изображения с дефектом и без дефекта.

2. Компьютерное зрение для метрологии

Это другое из самых важных применений. То, что делалось до сих пор с комплексным лазерным метрологическим оборудованием или зондами, теперь можно измерить с помощью компьютерного зрения. Ключ в этой теме — сделать хорошую настройку референса, чтобы иметь возможность измерять с необходимой точностью, и главное, использовать подходящее освещение для каждого типа материала и рабочей среды. Используя системы искусственного зрения, мы можем измерять переменные размеры деталей, прямолинейность, параллельность и т.д.

3. Компьютерное зрение для обнаружения посторонних предметов

Через гиперспектральные камеры возможно различать фрукт и камень, что позволяет, особенно в пищевой промышленности, более безопасные продукты для потребителя. Гиперспектральные камеры способны различать тип материала через измерение длины волны. Таким образом, возможно отличать камень от фрукта, пластик от металла или другие комбинации, пока материал разный.

4. Компьютерное зрение для верификации сборки

Каждый день делаются всё более сложные сборки, с большим количеством деталей или соединений. Компьютерное зрение позволяет нам проверять, шаг за шагом, что каждая деталь на своем месте, или в конце процесса, что финальная сборка правильная. Это применение очень полезно для сборки машин, оборудования, электронных плат или предварительных сборок с большой сложностью. Эти системы значительно сокращают цикловые времена очень сложных операций и времени переработки.

5. Компьютерное зрение для чтения экранов

Иногда невозможно извлечь данные с дисплейного экрана либо потому, что это закрытая система поставщика, либо потому, что эта система несовместима с установленной. Решением этой проблемы является установка камеры компьютерного зрения для чтения экрана и извлечения данных, появляющихся на нем (температуры, коды, напряжения… любая полезная информация, появляющаяся на экране и которую вам нужно). Для этого мы ищем области интереса, где расположена информация, используем алгоритм распознавания символов (OCR) для извлечения, и всё идеально!

6. Компьютерное зрение для чтения кодов и символов (OCR)

Будьте честны, дизайнеры очень хорошие люди, но они склонны менять типографику на более сложные буквы (и красивые!) часто. Мы возвращаемся к алгоритмам распознавания символов, чтобы иметь систему распознавания компьютерного зрения, обученную, так что даже если у вас сложная типографика, OCR сможет их прочитать. Это система настолько надежная, способная читать даже рукописные буквы. Доказательство лучших дизайнеров!

7. Компьютерное зрение + робототехника для бин-пикинга

И наконец одно из приложений, которое нас чаще всего просят, комбинируя коллаборативную робототехнику с компьютерным зрением, чтобы иметь возможность выполнять бин-пикинг деталей, расположенных беспорядочно. Детали беспорядочны, поэтому нам нужно оптимизировать траектории и обнаружить координаты захвата. Роботу нужна помощь (компьютерное зрение), говорящая ему, что такое деталь и где она находится, так что он может решить, какой лучший способ поднять деталь.

Напишите в комментариях, для чего вы используете компьютерное зрение или, если не используете, каким было бы ваше идеальное применение!

Вы можете увидеть некоторые проекты компьютерного зрения здесь.

Другие связанные посты:
Гиперспектральное зрение, что это?
Дороги ли системы компьютерного зрения?
Различия между компьютерным зрением, виртуальной и дополненной реальностью
Глубокое обучение и его многочисленные применения