mayo 1, 2021

El valor de la inspección visual basada en inteligencia artificial en 2021 ReadWrite

Durante más de una década, los fabricantes han recurrido a soluciones automatizadas para mejorar las ganancias. La automatización y la visión artificial ahora están siendo mejoradas e incluso reemplazadas por IA. Aquí está el valor de la inspección visual basada en inteligencia artificial en 2021.

Valor de la inspección visual basada en inteligencia artificial.

Ser reemplazado por inteligencia artificial es especialmente cierto cuando se trata de inspección visual. El uso de la tecnología de inspección visual basada en inteligencia artificial está transformando la capacidad de producción para mejorar las operaciones comerciales.

La inspección visual basada en inteligencia artificial se basa en dos de las principales fortalezas de la inteligencia artificial: la visión por computadora y el aprendizaje profundo. Cada sistema de inteligencia artificial está construido con la capacidad principal de percibir su entorno (visión artificial) y actuar de acuerdo con estas percepciones (aprendizaje profundo).

Como resultado del aprendizaje profundo, la inteligencia artificial se adapta a una amplia gama de entornos, por lo que es útil en una multitud de industrias. Tiene un potencial ilimitado y se puede desarrollar rápidamente para satisfacer las necesidades de un fabricante.

Concepto de inspección visual basado en inteligencia artificial.

Los ojos humanos bien entrenados pueden detectar defectos. Un sistema de visión bien entrenado basado en inteligencia artificial puede hacer lo mismo, pero con mayor eficiencia. Al igual que un ojo humano, los sistemas de visión basados ​​en inteligencia artificial capturan una imagen y la envían a un «cerebro» central para su procesamiento.

Al igual que un cerebro humano, un «cerebro» de inteligencia artificial tiene un significado detallado de la imagen que lo contrasta con su conocimiento existente.

Los sistemas de visión basados ​​en inteligencia artificial se componen de dos componentes integrados. Un dispositivo sensor actúa como un «ojo», mientras que un algoritmo de aprendizaje profundo actúa como un «cerebro». El sistema integrado imita con éxito la capacidad del cerebro humano para interpretar imágenes.

Los sistemas de visión basados ​​en inteligencia artificial son más eficientes que los ojos humanos porque el «cerebro» de la inteligencia artificial almacena más información.

La poderosa potencia informática puede analizar los datos disponibles a altas velocidades. El sistema puede clasificar objetos en fotos y videos y realizar actividades complejas de percepción visual.

Los sistemas de visión basados ​​en inteligencia artificial pueden buscar imágenes y subtítulos, detectar objetos y clasificar contenido multimedia.

Gracias al procesamiento visual basado en el aprendizaje profundo, los sistemas de inspección visual basados ​​en inteligencia artificial pueden percibir defectos estéticos y detectar defectos en superficies generales o conceptuales (mobidev dot biz).

Ventajas de la inspección visual basada en inteligencia artificial.

1. Implementación rápida

Los sistemas automáticos de 10 años dependen de bibliotecas de defectos, listas de excepciones y filtros complicados. El tiempo requerido para acumular esta información, limpiarla para mayor precisión y reimplementarla disminuye su efectividad. También desperdicia trabajo.

La inteligencia artificial y el aprendizaje profundo no requieren una programación prolongada o algoritmos largos y aburridos. Varios ingenieros de calidad y un conjunto de datos de imágenes de capacitación podrían construir sistemas de inspección visual basados ​​en inteligencia artificial. El sistema aprende rápidamente y se integra durante varias semanas.

2. Mejor análisis y control de calidad.

Los fabricantes pueden usar IA para documentar los resultados de la inspección y evaluar la calidad del producto. Algunas métricas de la iniciativa global de mejora de procesos que se pueden monitorear con éxito y correlacionar con datos de visión concretos incluyen:

  • recetas de proceso
  • diferencias en equipamiento
  • proveedores de componentes
  • posición de fábrica

Además, las imágenes y los resultados de la inspección pueden ser rastreados y documentados. Estas iniciativas evitan fallas futuras, lo que ahorra tiempo adicional y costos de producción. La aplicación de una visión artificial basada en el aprendizaje profundo en todas las iniciativas e inspecciones ayuda a los fabricantes a reconocer y tratar los defectos de antemano.

3. Reducción de los costes laborales.

Las soluciones de IA tienen índices de consistencia más altos que los inspectores humanos más experimentados. Los inspectores humanos necesitan capacitación y pueden mantener un alto grado de concentración durante 15-20 minutos a la vez. Los costos laborales se incurren anualmente y los cambios de personal son un problema. Por estas razones, las inspecciones visuales basadas en inteligencia artificial son más convenientes que el trabajo manual.

Casos de uso

La inteligencia artificial está aumentando la competitividad de los fabricantes en todos los sectores. Aquí hay algunos casos de uso recientes de la industria de la aviación, la industria de fabricación de semiconductores y la biociencia.

Alibaba se ha elevado para enfrentar los desafíos de salud creados por el coronavirus. El sistema de reconocimiento visual de aprendizaje profundo de Alibaba es capaz de detectar coronavirus en tomografías computarizadas de tórax con una tasa de precisión del 96%. El sistema tenía acceso a 5,000 casos de COVID-19 y puede proporcionar un diagnóstico en 20 segundos. Además, el sistema puede distinguir entre imágenes de neumonía viral e imágenes de coronavirus.

Fujitsu Laboratories ha implementado un sistema de reconocimiento de imágenes en la fábrica de Oyama de Fujitsu. El sistema garantiza que las piezas se produzcan con niveles de calidad óptimos al supervisar el proceso de ensamblaje. El sistema tuvo tanto éxito que Fujitsu lo implementó en todos los sitios de producción de la compañía.

En 2018, Airbus introdujo un sistema automatizado de inspección de aviones basado en drones. El sistema mejoró la calidad de las inspecciones y redujo el tiempo de inactividad de la aeronave.

GlobalFoundries es líder en la fabricación de semiconductores. La compañía diseñó un sistema de inspección visual que detecta defectos en las imágenes del microscopio electrónico de barrido (SEM). El sistema detecta defectos en un mapa de obleas que luego ayuda a determinar el rendimiento del dispositivo semiconductor.

Los casos de uso enumerados anteriormente revelan hasta qué punto la IA puede automatizar muchos aspectos de nuestras vidas. Aunque la visión de IA nunca replicará la visión humana, la tecnología continúa clasificando la información y avanzando de formas que los ojos y el cerebro no pueden. Y solo los humanos podrían considerar cómo usar esta tecnología para obtener beneficios.

Serhii Maksymenko

Soy ingeniero de Data Science en MobiDev (EE. UU. / Ucrania). Mi carrera comenzó con el desarrollo de aplicaciones iOS pero con un creciente interés en varios campos de la IA. He trabajado en varios proyectos de Data Science, desde pronósticos en series de tiempo hasta reconocimiento facial. Soy ponente en la conferencia Machine Learning y autor de artículos en comunidades de ciencia de datos en línea.

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