Uczenie maszynowe przyspiesza wizję inteligentnej fabryki

Fot. Pixabay CC0

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)