بینا صنعت ویرا مجری انواع سیستم های پردازش تصویر و هوش مصنوعی در این پست قصد دارد، یادگیری عمیق و بینایی ماشین در تولید را خدمت علاقمندان معرفی نماید.
انقلاب صنعتی چهارم اساساً مربوط به دستگاه های متصل است. اینترنت می تواند دستگاه ها را به عنوان یک موجودیت متصل و هوشمند به هم متصل کند. بازار تولید هوشمند تا سال 2021 به 2.9 تریلیون افزایش یافته است. 30 درصد از شرکت ها در حال برنامه ریزی برای پیاده سازی سیستم های هوشمند در سال آینده هستند. توانایی نفوذ هوش مصنوعی به حدی است که تا سال 2030، تمام صنایع بزرگ به نوعی از هوش مصنوعی برای عملیات خود استفاده خواهند کرد. کاربردهای یادگیری عمیق و بینایی ماشین در تولید شامل کنترل فرآیند، کنترل کیفیت، نگهداری و تولید از جمله موارد دیگر است.
- هوش مصنوعی در تعمیر و نگهداری
ما برای تصمیم‌گیری هوشمندانه با داده‌هایی که در اختیار شماست استفاده می‌کنیم. داده های مربوط به خرابی های قبلی دستگاه برای اهداف آموزشی به هوش مصنوعی ارائه می شود. سنسورهای تجهیزات به طور مداوم در حال جمع آوری داده ها از پارامترهای عملیاتی مختلف هستند که بر عملکرد هر ماشینی تأثیر می گذارد. سپس این داده ها در یک رسانه ذخیره سازی داده، معمولاً ابر، جمع آوری می شوند. در نهایت، سیستم آموزش‌دیده مبتنی بر هوش مصنوعی داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند و توصیه‌های متفاوتی را ارائه می‌کند و همچنین به طور همزمان صحت پیش‌بینی‌های خود را بهبود می‌بخشد. این امر هزینه های نگهداری و موجودی را کاهش می دهد و اثربخشی کلی تجهیزات را افزایش می دهد.
- هوش مصنوعی در بازرسی کیفیت محصول
خط مونتاژ دسته ای از قطعات طبقه بندی نشده است که در زنجیره حرکت می کنند. یک سیستم بینایی کامپیوتری مبتنی بر دوربین برای کلیک بر روی تصاویر قطعات یا موجودی ورودی استفاده می شود. سپس به یک سیستم هوش مصنوعی آموزش دیده ارسال می شود که تشخیص عیب را از طریق داده های هزاران تصویر در گذشته آموخته است. این سیستم هوش مصنوعی تصاویر را با تصاویر قطعات غیر معیوب مقایسه می کند و موارد معیوب را شناسایی می کند. این قطعات معیوب از بقیه موجودی جدا شده و برای اصلاح ارسال می شوند. استفاده از یادگیری عمیق و بینایی ماشین در تولید برای بازرسی، کیفیت محصول نهایی را افزایش می‌دهد، هزینه تضمین کیفیت را کاهش می‌دهد و دقت بازرسی را افزایش می‌دهد.
- هوش مصنوعی در مقابل ML در مقابل DL
منشا هوش مصنوعی به تست تورینگ برمی گردد. هوش مصنوعی اساساً ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا بدون دخالت انسان فکر کنند. این یک حوزه گسترده در علوم کامپیوتر است که به 3 بخش زیر تقسیم می شود، هوش مصنوعی باریک، هوش عمومی مصنوعی و ابر هوش مصنوعی.
یادگیری ماشینی زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که از الگوریتم های یادگیری آماری برای طراحی سیستم های هوشمند استفاده می کند. سیستم‌های ML می‌توانند بدون برنامه‌ریزی صریح یاد بگیرند و پیشرفت کنند. یادگیری ماشینی نیز به 3 بخش، یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی طبقه بندی می شود.
یادگیری عمیق یک شکل پیشرفته از یادگیری ماشینی است. از طراحی مغز انسان و نحوه فیلتر کردن اطلاعات الهام گرفته شده است. یادگیری عمیق یادگیری از طریق مثال است. سیستم های DL می توانند داده های ورودی را برای پیش بینی و طبقه بندی اطلاعات فیلتر کنند. یادگیری عمیق به شبکه های عصبی پیچیده، شبکه های عصبی بازگشتی و شبکه های عصبی بازگشتی طبقه بندی می شود.
چرا مدل های یادگیری عمیق را انتخاب می کنیم؟
در رویکردهای قبلی اتوماسیون و هوشمندی، میزان داده های داده شده به مدل، کارایی مدل را تا حدی افزایش نمی داد. فن آوری های بینایی کامپیوتری یا ماشین بینایی سنتی پس از چند نمونه به فلات رسید. مدل‌های قدیمی‌تر نیز زمانی پیچیده‌تر می‌شدند که مقادیر زیادی داده به آنها داده می‌شد. در مورد یادگیری عمیق، هر چه داده ها بیشتر به الگوریتم وارد شوند، مدل کارآمدتر می شود. در مدل یادگیری عمیق نیز مشکلی از پیچیدگی مدل با مقادیر زیاد داده وجود نداشت.
- یادگیری ماشین سنتی در مقابل یادگیری عمیق
در مدل‌های یادگیری ماشین سنتی، هدف آموزش مدل بدون برنامه‌نویسی صریح بود. اما مرحله خاصی در این مدل یادگیری ماشینی به نام استخراج ویژگی به عنوان یک کار دشوار برای انجام رفتار می‌کرد. به عنوان مثال، در حالی که یک ماشین را از وسیله نقلیه دیگر متمایز می کند، استخراج ویژگی مستلزم جدا کردن شی از پس زمینه آن و جدا کردن ویژگی های خاص است که به شما کمک می کند بین یک ماشین و یک شی که ماشین نیست تفاوت قائل شوید. در یادگیری عمیق مرحله استخراج ویژگی حذف می شود. این سیستم باید مشخص کند که چه ویژگی‌هایی به تنهایی با استفاده از شبکه‌های عصبی، خودرو را از برخی شی‌های دیگر متمایز می‌کند.
- فراگیری ماشین
در یادگیری ماشینی، کامپیوتر از طریق مسیر خاصی یاد می گیرد. مجموعه ای از داده های برچسب دار وجود دارد که به مدل وارد می شود. این داده ها مجموعه ای از نمونه های مرتبط با هدف مورد نظر است. الگوریتم یادگیری ماشینی از این داده ها برای آموزش خود استفاده می کند. هنگامی که آموزش انجام شد، اکنون یک “مدل آموخته شده” است. تست این مدل از طریق داده های بدون برچسب انجام می شود. داده ها به مدل آموخته شده وارد می شود و مدل پیش بینی ها را خروجی می دهد. انواع مختلفی از مدل‌های یادگیری ماشین وجود دارد که این مسیر با توجه به در دسترس بودن داده‌ها و نیازهای پروژه بهینه‌سازی می‌شود.
- توسعه راه حل با برنامه Qualitas EagleEye®
Qualitas EagleEye® یک راه حل یادگیری عمیق کاملاً یکپارچه است. دارای یک مدل جذب تصویر، یک کنترلر بینایی و یک برنامه ابری EagleEye® است. مدل ثبت تصویر با دوربین پیچیده، نورپردازی و پیکربندی لنز با بازوی نصب انعطاف پذیر ارائه می شود. کنترلر بینایی داده ها را می گیرد و از طریق هوش مصنوعی استنباط می کند. برنامه ابری EagleEye® برنامه آموزشی مدل بازرسی هوش مصنوعی است که شما را به سطح بالایی از دقت در سیستم بازرسی خود می رساند.
بنابراین، یادگیری عمیق و بینایی ماشین در تولید یک زمینه رو به رشد است. وعده های زیادی دارد و چند گلوگاه. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری عمیق یک گلوگاه بزرگ است که در Qualitas از طریق یک ماتریس آماده‌سازی داده غلبه می‌کند که در آن سلول‌ها انواع داده‌های آموزش تصویر موجود در نسبت متعادل را نشان می‌دهند.
در کل باید گفت یادگیری عمیق در حال تکامل است و بسیاری از فعالیت های تحقیق و توسعه برای غلبه بر محدودیت های آن و قابل استفاده تر کردن آن در مقیاس وسیع تر انجام می شود. آینده یادگیری عمیق روشن است و هر سازمانی که از یادگیری عمیق برای عملیات خود استفاده کند در برابر رقبای خود برتری خواهد داشت.
