W fabrykach, ze względu na niezawodność i stabilność, wciąż najbardziej popularna jest konwencjonalna technologia wizyjna. Głębokie uczenie otwiera jednak nowe możliwości, prowadząc do wyższej wydajności przy mniejszych kosztach.
Wizja maszynowa oparta na głębokim uczeniu się jest wysoce elastyczna. Wynika to przede wszystkim z możliwości szkolenia i ulepszania przy użyciu nowego zestawu danych fabrycznych, dzięki czemu, producenci mogą sprawnie korygować proces produkcji. Jej popularność stale rośnie. Główny analityk w ABI Research, Lian Jye Su, powiedział: "Częściowo wynika to z demokratyzacji umiejętności głębokiego uczenia się. Pojawienie się różnych otwartych źródeł sztucznej inteligencji (AI), takich jak TensorFlow, Caffe2 i MXNet, obniża barierę jego wprowadzenia".
Oprócz kamer wizja maszynowa może również zawierać dane zebrane z czujników LiDAR, radarowych, ultradźwiękowych czy magnetycznych, co zapewnia lepszy wgląd w inne aspekty procesów produkcyjnych. W przeciwieństwie do konwencjonalnego widzenia maszynowego, które może wykryć tylko defekty produktu zdefiniowane przez ludzi, algorytmy głębokiego uczenia idą dalej – wykrywają nieprawidłowości, których producent się nie spodziewał, zapewniając niebywałą elastyczność.
Wg raportu ABI research, wizja maszynowa z głębokim uczeniem ma w sobie ogromny potencjał. „Startupy, które rozpoczynają swoją działalność jako dostawcy rozwiązań, zaczynają umożliwiać przetwarzanie dużych ilości danych, optymalizację procesów i analizę zysków na jednej platformie"- podsumował Su.
(KB)
Kategoria wiadomości:
Raporty rynkowe
- Źródło:
- machiningnews.com; abiresearch.com
Komentarze (0)
Czytaj także
-
Co zrobić, by park maszynowy w firmie był efektywny i dobrze zarządzany?
Dbanie o dobrą kondycję parku maszynowego przy jednoczesnej konieczności nadzorowania setek innych aspektów działania biznesu może się okazać...
-
Ukośnice do drewna
Obróbka drewna to proces wymagający dużej precyzji i sprawnego sprzętu. Aby ukośnica do drewna zapewniła nam bezpieczną i przede wszystkim...