Да, это правда, что искусственный интеллект помогает машинам «видеть». Этот блог упрощает основное различие между компьютерным зрением (CV) и машинным зрением (MV). Каждая из них имеет сильные стороны, ограничения и лучшие сценарии использования для этих перекрывающихся технологий.

Компьютерное зрение: краткая история

Когда компьютерное зрение начало обретать форму в 1960-х годах, его целью было имитировать системы человеческого зрения и просить компьютеры описывать то, что они видят, автоматизируя процесс анализа. Эта технология является предшественником искусственного интеллекта распознавания изображений. До этого анализ изображений приходилось выполнять вручную — от рентгеновских снимков до МРТ и космической фотографии высокого разрешения.

Как компьютерное зрение, так и машинное зрение используют захват и анализ изображений для выполнения задач со скоростью и точностью, которые не имеют себе равных для человеческого глаза. Как и животные, компьютеры «видят» мир не так, как люди, — считая количество пикселей, различая границы между объектами, измеряя оттенки цвета, и оценивая пространственные отношения между объектами. Имея это в виду, более продуктивно описывать эти связанные технологии, используя общие черты — выделяя технологии с конкретными вариантами использования, а не различиями.

Системы компьютерного зрения и машинного зрения имеют в основном одни и те же компоненты и требования:

  • Устройство формирования изображения, содержащее датчик изображения и объектив.
  • Можно использовать плату захвата изображения или устройство захвата изображения (в некоторых цифровых камерах с современным интерфейсом устройство захвата изображения не требуется).
  • Подходящее освещение
  • Программное обеспечение, которое обрабатывает изображения через компьютер или внутреннюю систему, как во многих «умных» камерах.

Итак, в чем на самом деле разница между компьютерным зрением и машинным зрением?

Компьютерное зрение: относится к автоматизации захвата и обработки изображений с тщательным анализом изображений. Другими словами, компьютерное зрение не просто видит, но обрабатывает и обеспечивает вывод посредством распознавания изображений.

Машинное зрение: относится к использованию компьютерного зрения в промышленных и особенно производственных средах &.этоподкатегория компьютерного зрения.

Компьютерное зрение в действии

По мере развития компьютерного зрения алгоритмы программировались для решения отдельных задач, и они стали лучше справляться с повторением задачи. Соответственно, мы увидели рост усовершенствованных методов и технологий глубокого обучения. Благодаря глубокому обучению мы теперь можем запрограммировать суперкомпьютер для самообучения, самоулучшения с течением времени и предоставления части этих возможностей компаниям в виде онлайн-приложений, таких как облачные приложения.

Чтобы эти машины обучались, им нужно давать данные.

Машинное зрение и умная аэрокосмическая промышленность

Способность визуально выявлять такие проблемы, как дефекты продукции и неэффективность процессов, имеет решающее значение для производителей аэрокосмической отрасли для оптимизации затрат и повышения удовлетворенности клиентов. С 90-х годов системы машинного зрения были установлены на тысячах заводов по всему миру, где они используются для автоматизации основных функций обеспечения качества и повышения эффективности. Благодаря расширенным возможностям обмена данными и повышенной точности благодаря инновационным облачным технологиям использование систем машинного зрения в производстве ускорилось. Производители понимают, что системы машинного зрения являются важными инвестициями для достижения целей, связанных с качеством, стоимостью и скоростью.

Машинное зрение на производственной линии в производственной среде

Обнаружение и устранение дефектов являются неотъемлемой частью любого производственного процесса. Компании внедряют решения машинного зрения для устранения основной причины дефектов. Установив камеры на производственных линиях и обучив модели машинного обучения для выявления сложных переменных, определяющих хороший или плохой продукт, можно выявлять дефекты в режиме реального времени и определять, где они возникают в производственном процессе, чтобы можно было предпринять упреждающие действия.

Аннотирование модели машинного обучения для технологий машинного зрения

Чтобы достичь целей вашего компьютера или машинного зрения, вам сначала нужно обучить модели машинного обучения, которые сделают вашу систему зрения «интеллектуальной». А чтобы ваши модели машинного обучения были точными, вам нужны большие объемы аннотированных данных, специфичных для решения, которое вы создаете. Существуют бесплатные общедоступные наборы данных, которые хорошо подходят для тестирования алгоритмов или выполнения простых задач, но для успеха большинства реальных проектов требуются специализированные наборы данных, гарантирующие, что они содержат правильные метаданные.

Умный инвентарь

Что касается производственной дистрибуции, хотя ERP-системы помогли создать точные прогнозы для проведения анализа, они по-прежнему не дают менеджерам по запасам полного представления об оптимизации.

Но когда аналитические решения, такие как прогнозная аналитика, встраиваются в ERP-систему, это меняет правила игры в процессе оптимизации запасов и помогает отрасли в следующих областях:

  • Поддержание минимальной стоимости средних запасов в наличии (отсутствие или очень небольшое сокращение на конец месяца для финансовой отчетности),
  • Достижение наивысших желаемых показателей заполнения для оптимизируемых элементов
  • Частота повторного заказа с наименьшими затратами
  • Установление предиктивного контроля над производительностью запасов с использованием корпоративной ИТ/ERP-системы.

Конкурс инноваций United Technologies от T-Hub

Компания T-Hub, которая возглавляет новаторскую инновационную экосистему Индии, поддерживающую продукты следующего поколения и новые бизнес-модели, и United Technologies Corp. (UTC), лидер в области аэрокосмических и строительных технологий, запустили UTC Innovation Challenge.

Задача предназначена для стартапов, работающих над машинным зрением и прогнозной аналитикой для аэрокосмической отрасли. Масштабируемые стартапы, включенные в окончательный список, получат поддержку технических экспертов и бизнес-менторов из T-Hub и UTC.

Дополнительная информация, в том числе о том, как подать заявку, изложена здесь

Если вы представляете стартап, занимающийся машинным зрением и прогнозной аналитикой; И хотели бы сотрудничать с UTC, компанией из списка Fortune 500 со штаб-квартирой в Нью-Йорке, помогая UTC в ее вариантах использования через PoC, тогда не упустите эту возможность. К участию приглашаются стартапы, работающие по всему миру. Подайте заявку сегодня.

В случае возникновения вопросов обращайтесь к Адитье Патро, руководителю программы T-Hub, корпоративные инновации, по адресу[email protected]/ +919966775875. em>

Примечание: эта статья, написанная Адитья Ранджан Патро, воспроизводится на этой платформе отсюда.