Sản xuất để được giáo dục với Deep Learning

Một trong những chủ đề được thảo luận sôi nổi nhất trong thế giới sản xuất hiện nay là Công nghiệp 4.0. Một nhóm các cải tiến mới nổi được xác định rộng rãi trong tự động hóa công nghiệp, thiết bị IoT, học sâu và trao đổi dữ liệu, Công nghiệp 4.0 được thiết lập để mang lại vô số lợi ích cho nhà máy. Các quan điểm khác nhau về ý nghĩa của ‘Internet công nghiệp vạn vật’ này đối với các công ty riêng lẻ, nhưng có ý kiến ​​cho rằng Công nghiệp 4.0 có tiềm năng tăng năng suất, giảm lãng phí, tinh chỉnh chất lượng sản phẩm, nâng cao tính linh hoạt của sản xuất và giảm chi phí vận hành.

Với hoạt động rất đa dạng của các nhà sản xuất toàn cầu, toàn bộ tiềm năng của Công nghiệp 4.0 tiếp tục hình thành tích cực. Trong khi không gian tiếp tục phát triển, một điều rõ ràng là công nghệ thị giác máy sẽ là một yếu tố thiết yếu đối với công nghệ sản xuất thông minh của ngày mai.

Không giống như các cảm biến đơn giản, cảm biến thị giác tạo ra lượng lớn dữ liệu hình ảnh, tăng cường tiện ích của chúng trong môi trường Công nghiệp 4.0. Không có khía cạnh nào khác của dây chuyền sản xuất thu được nhiều thông tin hơn hoặc có giá trị hơn trong việc đánh giá sản phẩm và tìm ra lỗi, cũng như trong việc thu thập dữ liệu để chỉ đạo hoạt động và tối ưu hóa năng suất của rô-bốt và các thiết bị khác.

Phân tích hình ảnh học sâu tận dụng dữ liệu hình ảnh thị giác máy để dạy hệ thống cách nhận biết các lỗi tiềm ẩn trong sản phẩm được sản xuất. Thay vì phải lập trình một ứng dụng phát hiện lỗi để giải quyết vô số lỗi tiềm ẩn, có thể tìm thấy các lỗi bất thường từ một tập hợp các hình ảnh được đánh dấu là sản phẩm tốt.

Khi khả năng phân tích dữ liệu phát triển, khối lượng lớn dữ liệu có thể truy cập thông qua các thiết bị IoT và thiết bị thị giác sẽ được sử dụng trong các nhà máy thông minh để xác định và gắn cờ các sản phẩm bị lỗi, hiểu được những thiếu sót của chúng và cho phép can thiệp nhanh chóng và hiệu quả.

Học sâu là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo và là một phần của họ máy học rộng lớn hơn. Thay vì con người lập trình các ứng dụng máy tính dành riêng cho nhiệm vụ, học sâu lấy dữ liệu phi cấu trúc và tự đào tạo để tạo ra kết quả đầu ra chính xác hơn dựa trên dữ liệu đào tạo đó. Các ứng dụng học sâu học và giải quyết các nhiệm vụ hẹp mà không được lập trình rõ ràng để làm như vậy.

Các ứng dụng học sâu phát triển mạnh ở khả năng nhất quán và trên quy mô lớn, nhận ra sự bất thường và khác biệt giữa một tập hợp dữ liệu. Đó là điều mà con người thực sự làm tốt và cho đến nay, các hệ thống máy tính dựa trên lập trình cứng nhắc không giỏi. Tuy nhiên, con người dễ mệt mỏi khi ra quyết định trong khi máy tính thì không.

Công nghệ học sâu hiện đang chuyển sang thực tiễn sản xuất tiên tiến để kiểm tra chất lượng và các mục đích sử dụng dựa trên phán đoán khác như phát hiện lỗi hoặc xác minh lắp ráp cuối cùng. Phần lớn học sâu dựa trên công việc của mạng lưới thần kinh. Khi một mạng thần kinh đang được đào tạo, dữ liệu đào tạo được đưa đến lớp dưới cùng, lớp đầu vào và nó đi qua các lớp tính toán thành công, được nhân lên và cộng lại với nhau theo những cách phức tạp, cho đến khi cuối cùng nó đến, được biến đổi hoàn toàn, ở lớp đầu ra .

Sự bùng nổ của các công nghệ học sâu góp phần không nhỏ vào sự bùng nổ mức độ phổ biến của các trò chơi điện tử hiện đại. Theo MIT, “hình ảnh phức tạp và tốc độ nhanh của trò chơi điện tử ngày nay đòi hỏi phần cứng phải theo kịp, và kết quả là bộ xử lý đồ họa (GPU), gói hàng nghìn lõi xử lý tương đối đơn giản trên một con chip. Các nhà nghiên cứu không mất nhiều thời gian để nhận ra rằng kiến ​​trúc của GPU rất giống kiến ​​trúc của mạng lưới thần kinh.” Những GPU hiện đại, hiệu suất cao này đã hỗ trợ các mạng nơ-ron 50 lớp ngày nay, giúp các ứng dụng học sâu trở nên khả thi. Điều này mang lại cho công nghệ sản xuất những khả năng mới đáng kinh ngạc để nhận dạng hình ảnh, phân biệt xu hướng cũng như đưa ra các dự đoán và quyết định thông minh.

Việc triển khai và mở rộng Công nghiệp 4.0 sẽ tạo ra những thách thức và cơ hội cho các nhà cung cấp thị giác máy. Một nhà cung cấp, Cognex, kỳ vọng việc áp dụng các hệ thống thị giác máy sẽ tăng tốc trong toàn bộ chuỗi cung ứng và trong hoạt động của cả người dùng thị giác mới và hiện tại, đồng thời đi đầu trong các tiến bộ của Công nghiệp 4.0 bằng cách đầu tư vào các sản phẩm mang lại nhiều lợi ích về năng suất gắn liền với Công nghiệp 4.0.

Hướng dẫn thông tin do tác giả Cognex viết có tiêu đề ‘Công nghiệp 4.0 và Thị giác máy – Lời hứa của Nhà máy Thông minh’ hiện có sẵn để tải xuống.

Để biết thêm thông tin: www.cognex.com