Customise Consent Preferences

We use cookies to help you navigate efficiently and perform certain functions. You will find detailed information about all cookies under each consent category below.

The cookies that are categorised as "Necessary" are stored on your browser as they are essential for enabling the basic functionalities of the site. ... 

Always Active

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

No cookies to display.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

No cookies to display.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

No cookies to display.

Performance cookies are used to understand and analyse the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

No cookies to display.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customised advertisements based on the pages you visited previously and to analyse the effectiveness of the ad campaigns.

No cookies to display.

Jak AI przekształca Machine Vision?

September 24, 2023

Ogólne, Uncategorized

Czym jest Machine Vision (MV)?

Machine Vision (MV) to rozwijająca się technologia, która korzysta z technologii obrazowania do automatycznego sprawdzania i analizy w aplikacjach takich jak kontrola procesów, kierowanie robotami i automatyczne sprawdzenie. Łączy ona kombinację oprogramowania, sprzętu oraz kompleksowych systemów zaprojektowanych do radzenia sobie z rzeczywistymi wyzwaniami w przemyśle automatyki. W przeciwieństwie do wizji komputerowej, Machine Vision innowacyjnie łączy różne technologie dostosowane do spełnienia wymagań przemysłowych. Ten artykuł zagłębia się w definicję Machine Vision, metody, sprzęt i krajobraz rynkowy, podkreślając jego kluczową rolę w automatycznej inspekcji i analizie.

Czym jest oprogramowanie wizyjne?

Machine Vision wydobywa informacje z obrazów automatycznie przy użyciu oprogramowania wizyjnego. Zamiast generować wtórny obraz, jak w tradycyjnym przetwarzaniu obrazów, Machine Vision identyfikuje obiekty i ich dokładne położenie. Ta zdolność czyni go nieocenionym w zadaniach takich jak kierowanie robotami, monitorowanie bezpieczeństwa i kierowanie pojazdami. Dziedzina integruje szereg technologii i produktów, głównie w sferze automatyki przemysłowej. Mimo że istnieją wspólne cechy z wizją komputerową, Machine Vision jest specjalnie konstruowane, aby sprostać wyzwaniom przemysłowym.

Automatyczne sprawdzanie i sortowanie oparte na obrazowaniu

Centralną rolę w procesie Machine Vision pełni jego funkcja w automatycznym sprawdzaniu i sortowaniu opartym na obrazowaniu. Rozpoczyna się od robienia zdjęć za pomocą specjalistycznych kamer, soczewek i oświetlenia. Oprogramowanie wizyjne następnie interpretuje te obrazy, wyciągając potrzebne dane. Zgodnie z wcześniej zdefiniowanymi standardami, oprogramowanie podejmuje decyzje takie jak akceptacja lub odrzucenie.

Czym jest kamera Machine Vision?

W świecie Machine Vision system inspekcji składa się z elementów takich jak oświetlenie, kamery (często nazywane kamerami Machine Vision), procesory, oprogramowanie i urządzenia wyjściowe. Narzędzie do obrazowania może być niezależne lub może być wbudowane w inteligentną kamerę. Rodzaj zastosowanej techniki obrazowania często różni się w zależności od konkretnego wymogu.

Przetwarzanie obrazów stanowi podstawę dla Machine Vision. Dotyczy to procesów takich jak filtrowanie, segmentacja i rozpoznawanie wzorców. Wzrost i rozwój w zakresie uczenia głębokiego otworzyły drogę do udoskonalonego przetwarzania obrazów.

Wyjścia i zastosowania

Wyjścia z Machine Vision różnią się w zależności od ich zastosowania. Mogą to być proste wskaźniki akceptacji/odrzucenia, skomplikowane systemy prowadzenia robotów, pomiary, odczyty kodów lub nawet wyświetlanie wyników. Te systemy mają zdolność aktywowania określonych działań na podstawie ich wykryć.

Machine Vision znajduje swoje zastosowanie w różnych sektorach. Odtwarza kluczową rolę w inspekcji produktów, sterowaniu robotami, zwiększaniu środków bezpieczeństwa i nawigacji pojazdów.

Jak AI przekształca Machine Vision?

Sztuczna Inteligencja (AI) znacząco przekształca kontury Machine Vision, dodając warstwę wyrafinowania i głębokości do tradycyjnych procesów. Machine Vision w swej istocie polega na interpretacji obrazów i wydobywaniu cennych informacji. Integracja AI, a konkretnie uczenia głębokiego, pozwala na interpretacje znacznie bardziej szczegółowe, adaptacyjne i dokładne. Zwłaszcza gdy korzysta się z wideo zamiast oddzielnych obrazów, jak robi to visionplatform.ai!

Rozszerzone rozpoznawanie: Dzięki AI, systemy Machine Vision mogą rozpoznawać i odróżniać tysiące różnych obiektów z minimalnym błędem, nawet w skomplikowanych środowiskach. Jest to szczególnie korzystne dla branż, w których subtelne różnice mogą mieć ogromne konsekwencje, takich jak farmaceutyki i precyzyjne wytwarzanie.

Adaptacyjne uczenie się: Tradycyjne systemy Machine Vision często są programowane do konkretnych zadań, co oznacza, że modyfikacje lub adaptacje wymagają manualnej interwencji. Systemy z AI, z kolei, stale uczą się i dostosowują do wahań. Na przykład w kontroli jakości, jeśli zacznie pojawiać się nowy typ wady, system może nauczyć się go rozpoznawać bez konieczności explicitej programacji w tym celu.

Przewidywania i analizy: Poza tylko identyfikacją i sortowaniem, zintegrowane z AI Machine Vision może przewidywać wzory i anomalie. Dla branż polegających na konserwacji zapobiegawczej, takich jak sektor motoryzacyjny czy lotnictwo, oznacza to możliwość przewidywania potencjalnych problemów i ich korygowania zanim się nasilą.

Zredukowany koszt i zwiększona wydajność: Pomimo początkowej inwestycji w integrację z AI, długoterminowe korzyści obejmują szybsze czasy przetwarzania, zmniejszony nadzór ręczny oraz znaczne zmniejszenie błędów. Przekłada się to na oszczędności kosztów i efektywność operacyjną w dłuższej perspektywie.

Korzyści z AI w Machine Vision:

Skalowalność: W miarę rozwijania się firm i linii produkcyjnych, systemy Machine Vision napędzane przez AI mogą skalować się bez proporcjonalnego wzrostu złożoności lub kosztów.

Wszechstronność: Mogą być one stosowane w różnych sektorach, od diagnostyki medycznej po sortowanie w rolnictwie, co świadczy o ich wszechstronności.

Odporność: Systemy napędzane przez AI potrafią lepiej radzić sobie z zakłóconymi lub niedoskonałymi danymi niż tradycyjne systemy, co czyni je bardziej odpornymi w rzeczywistych sytuacjach.

Ciągłe doskonalenie: Te systemy nieustannie się doskonalą w miarę przetwarzania większej ilości danych i doskonalenia swoich algorytmów, co gwarantuje stały wzrost wydajności.

Krajobraz rynkowy

Zaobserwowano znaczący wzrost na rynku Machine Vision, który przypisuje się postępowi technologicznemu i wzrostowi automatyki. Wrodzona zdolność systemu do zwiększania produktywności i zapewniania rygorystycznej kontroli jakości napędza jego popyt. Liderzy rynku w tej branży oferują mnóstwo rozwiązań dostosowanych do różnych potrzeb.

Rynek obejmuje sektory takie jak motoryzacja, elektronika i logistyka. Wraz z nadejściem Przemysłu 4.0 i integracją Machine Vision z AI i robotyką prognozuje się znaczący wzrost.

Wnioski

Machine Vision jest filarem automatycznej inspekcji i zarządzania w wielu branżach. Wykorzystuje dane obrazowe do gwarantowania zarówno jakości, jak i wydajności. Biorąc pod uwagę szybką ewolucję technologiczną i jej łączenie z nowymi technologiami, horyzont dla automatycznej analizy wydaje się obiecujący, kładąc fundament pod zwiększoną precyzję w przemyśle automatyki i szerszym spektrum.

Customer portal