Nilai Inspeksi Visual Berbasis AI pada tahun 2020

Selama lebih dari satu dekade, produsen telah beralih ke solusi otomatis untuk meningkatkan laba mereka. Otomatisasi dan visi mesin kini ditambah dan bahkan digantikan oleh AI. Inilah nilai inspeksi visual berbasis AI pada tahun 2020.

Nilai inspeksi visual Berbasis AI

Digantikan oleh AI terutama benar dalam hal inspeksi visual. Penggunaan teknologi inspeksi visual berbasis AI mengubah kemampuan manufaktur untuk meningkatkan operasi bisnis.

Inspeksi visual berbasis AI bergantung pada dua kekuatan utama AI:visi komputer dan pembelajaran mendalam. Setiap sistem AI dibangun dengan kapasitas inti untuk memahami lingkungannya (visi komputer) dan bertindak berdasarkan persepsi tersebut (pembelajaran mendalam).

Sebagai hasil dari pembelajaran mendalam, AI beradaptasi dengan berbagai lingkungan, membuatnya berguna di banyak industri. Ini memiliki potensi yang tidak terbatas dan dapat dikembangkan dengan cepat untuk memenuhi kebutuhan produsen.

Konsep inspeksi visual berbasis AI

Mata manusia yang terlatih dengan baik dapat mendeteksi cacat. Sistem penglihatan berbasis AI yang terlatih dapat melakukan hal yang sama — tetapi dengan efisiensi yang lebih besar. Seperti mata manusia, sistem penglihatan berbasis AI menangkap gambar dan mengirimkannya ke "otak" pusat untuk diproses.

Seperti otak manusia, "otak" AI membuat makna mendetail dari gambar dengan membandingkannya dengan pengetahuan yang ada.

Sistem visi berbasis AI terbuat dari dua komponen terintegrasi. Perangkat penginderaan bertindak sebagai "mata", sementara algoritma pembelajaran mendalam bertindak sebagai "otak." Sistem terintegrasi berhasil meniru kemampuan mata-otak manusia untuk menafsirkan gambar.

Sistem penglihatan berbasis AI lebih efisien daripada mata manusia karena "otak" AI menyimpan lebih banyak informasi.

Daya komputasi yang kuat dapat menguraikan data yang tersedia dengan kecepatan tinggi. Sistem dapat mengklasifikasikan objek dalam foto dan video dan melakukan tugas persepsi visual yang kompleks.

Sistem penglihatan berbasis AI dapat mencari gambar dan teks, mendeteksi objek, dan mengklasifikasikan multi-media.

Berkat pemrosesan visual berbasis pembelajaran mendalam, sistem inspeksi visual berbasis AI dapat melihat cacat kosmetik dan mendeteksi cacat di seluruh permukaan umum atau konseptual (mobidev dot biz).

Manfaat inspeksi visual berbasis AI

1. Implementasi Cepat

Sistem otomatis yang berusia puluhan tahun bergantung pada pustaka cacat, daftar pengecualian, dan filter rumit. Waktu yang diperlukan untuk mengumpulkan informasi ini, membersihkannya untuk akurasi, dan menerapkannya kembali akan mengurangi kemanjurannya. Itu juga membuang-buang tenaga.

AI dan pembelajaran mendalam tidak memerlukan pemrograman yang berkepanjangan atau algoritma yang panjang dan membosankan. Sistem inspeksi visual berbasis AI dapat dibuat oleh beberapa insinyur berkualitas dan kumpulan data gambar pelatihan. Sistem belajar dengan cepat dan terintegrasi selama beberapa minggu.

2. Analisis dan Kontrol Kualitas yang Lebih Baik

Produsen dapat menggunakan AI untuk mendokumentasikan hasil pemeriksaan dan menilai kualitas produk. Beberapa metrik inisiatif peningkatan proses keseluruhan yang dapat berhasil dilacak dan dikorelasikan dengan data visi konkret meliputi:

• mengolah resep
• perbedaan peralatan
• pemasok komponen
• lokasi pabrik

Selain itu, gambar dan hasil inspeksi juga dapat dilacak dan didokumentasikan. Inisiatif ini mencegah kegagalan di masa depan, yang menghemat waktu dan biaya produksi tambahan. Menerapkan visi mesin berbasis pembelajaran mendalam di semua inisiatif dan inspeksi membantu produsen mengenali dan mengatasi cacat sejak dini.

3. Pengurangan Biaya Tenaga Kerja

Solusi AI memiliki tingkat konsistensi yang lebih tinggi daripada kebanyakan inspektur manusia ahli. Inspektur manusia harus dilatih dan hanya mampu mempertahankan tingkat fokus yang tinggi selama 15-20 menit setiap kali. Biaya tenaga kerja dikeluarkan setiap tahun dan pergantian staf menjadi masalah. Karena alasan ini, inspeksi penglihatan berbasis AI lebih hemat biaya daripada pekerjaan manual.

Kasus Penggunaan

AI meningkatkan daya saing produsen di setiap industri. Berikut adalah kasus penggunaan terbaru dari industri penerbangan, sektor manufaktur semi-konduktor, dan bio-sains.

Alibaba telah bangkit untuk memenuhi tantangan perawatan kesehatan yang diciptakan oleh virus corona. Sistem pengenalan visual berbasis pembelajaran mendalam Alibaba mampu mendeteksi virus corona di CT scan dada dengan tingkat akurasi 96%. Sistem ini mengakses 5.000 kasus COVID-19 dan dapat memberikan diagnosis dalam waktu 20 detik. Selain itu, sistem dapat membedakan antara gambar virus pneumonia dan gambar virus corona.

Laboratorium Fujitsu menerapkan Sistem Pengenalan Gambar di pabrik Oyama Fujitsu. Sistem ini memastikan bahwa suku cadang diproduksi pada tingkat kualitas yang optimal dengan mengawasi proses perakitan. Sistem ini sangat sukses sehingga Fujitsu mengimplementasikannya di seluruh lokasi produksi perusahaan.

Airbus memperkenalkan sistem inspeksi pesawat otomatis berbasis drone pada tahun 2018. Sistem ini telah meningkatkan kualitas inspeksi dan mengurangi waktu henti pesawat.

GlobalFoundries adalah pemimpin dalam manufaktur semikonduktor. Perusahaan merancang sistem inspeksi visual yang mendeteksi cacat pada gambar mikroskop elektron pemindaian (SEM). Sistem mendeteksi cacat pada peta wafer yang kemudian membantu menentukan kinerja perangkat semikonduktor.

Kasus penggunaan yang tercantum di atas mengungkapkan sejauh mana AI mampu mengotomatisasi banyak aspek kehidupan kita. Meskipun penglihatan AI tidak akan pernah meniru penglihatan manusia, teknologi ini terus mengklasifikasikan informasi dan maju dengan cara yang tidak dapat dilakukan oleh mata dan otak manusia. Dan hanya manusia yang dapat mempertimbangkan bagaimana menggunakan teknologi ini untuk mendapatkan keuntungan.