Sztuczna inteligencja w systemach wizyjnych – czy jesteśmy na to gotowi?

102

System wizyjny może zostać zintegrowany z linią produkcyjną, układami automatyki i robotyki oraz systemami MES, umożliwiając tym samym zarządzanie jakością lub towarem niezgodnym. Co istotne, kontrola jakości może być przeprowadzana na poziomie nieosiągalnym dla możliwości jednego człowieka – zarówno pod względem ilości danych koniecznych do zapamiętania, jak i precyzji prowadzenia obserwacji, na którą w przypadku ludzi ogromny wpływ ma zmęczenie. System nie tylko dostrzega wszelkie niedoskonałości, ale też potrafi dokładnie obliczyć ich rozmiar. Rejestruje obrazy wraz z niezbędnymi danymi, ułatwiając tym samym skuteczność realizacji późniejszych audytów jakości. Przede wszystkim jednak uczenie maszynowe pozwala systemom wizyjnym stale zwiększać dokładność obserwacji. Tak wysoka jakość kontroli przekłada się natomiast na mniejszą liczbę reklamacji, a co za tym idzie, ograniczenie zbędnych kosztów.

Czy każde przedsiębiorstwo jest gotowe na wdrożenie systemów wizyjnych?

Szerokie możliwości systemów wizyjnych sprawiają, że wydają się one być najlepszym rozwiązaniem problemów jakościowych w branży przemysłowej. Jak się jednak okazuje, nie jest to opcja możliwa do natychmiastowego wdrożenia w wielu zakładach.

O skuteczności wdrożonego systemu wizyjnego decydują przede wszystkim możliwości technologiczne danego przedsiębiorstwa. Automatyzacja i robotyzacja to nie wszystko. Zakłady przemysłowe muszą zadbać o odpowiednie środowisko, które pozwoli wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe wymaga przestrzeni na zbiór danych niezbędnych do nauki algorytmu oraz czasu koniecznego do ich przetworzenia. Znaczna część firm nie dysponuje zapleczem technicznym oraz możliwościami pozwalającymi na błyskawiczne wdrożenie systemów wizyjnych – mówi Adrianna Orzoł.

Obecnie wiele firm jest na etapie wdrażania lub poszerzania zakresu wdrożenia automatyzacji i robotyzacji procesów. Cyfryzacja i automatyzacja zrewolucjonizowały przemysł w latach 70. ubiegłego wieku. Systemy wizyjne natomiast korzystają z zaawansowanych technologii AI charakterystycznych dla Przemysłu 4.0. Samodzielna wymiana informacji i dopasowanie do warunków na podstawie otrzymanych danych wymaga stworzenia odpowiedniego środowiska. Tylko wtedy możliwe będzie całkowite wykorzystanie potencjału uczenia maszynowego w systemach wizyjnych.

Źródło:ETISOFT