Tujuh Cara Terbukti Komputer Vision Meningkatkan Efisiensi & Hemat Biaya
Seperti yang kami sebutkan minggu lalu di Linkedin, komputer vision adalah topik trending saat ini. Perlu sangat hati-hati saat menggabungkan teknologi ke dalam perusahaan kita karena dalam banyak kasus teknologi tersebut adalah tren sementara atau jauh dari dapat diimplementasikan. Namun komputer vision adalah teknologi yang matang dan andal yang dapat menghemat waktu, meningkatkan kualitas dan pada akhirnya menghasilkan penghematan biaya. Hari ini kami menunjukkan 7 aplikasi yang harus Anda ketahui tentang visi buatan:
1. Komputer Vision untuk Deteksi Cacat
Ini adalah, mungkin, aplikasi paling umum dari komputer vision. Sampai sekarang deteksi cacat dilakukan oleh orang yang terlatih dalam batch terpilih, dan kontrol produksi total biasanya tidak mungkin. Dengan komputer vision kita dapat mendeteksi cacat seperti retakan pada logam, cacat cat, cetakan buruk, dll. dalam ukuran yang lebih kecil dari 0,05mm. Lebih baik dari mata manusia! Kamera visi ini membutuhkan algoritma yang adalah “otak cerdas” yang mampu membedakan apa yang merupakan cacat dan apa yang bukan. Algoritma ini dirancang dan dilatih secara khusus untuk setiap aplikasi tertentu melalui gambar dengan cacat dan tanpa cacat.
2. Komputer Vision untuk Metrologi
Ini adalah salah satu aplikasi paling penting. Yang selama ini dilakukan dengan peralatan metrologi laser kompleks atau probe, sekarang dapat diukur menggunakan komputer vision. Kunci dalam topik ini, adalah untuk melakukan penyesuaian referensi yang baik untuk dapat mengukur dengan presisi yang diperlukan, dan di atas segalanya, menggunakan pencahayaan yang tepat untuk setiap jenis bahan dan lingkungan kerja. Menggunakan sistem visi buatan kita dapat mengukur ukuran bagian yang bervariasi, lurusness, parallelisme …
3. Komputer Vision untuk Deteksi Tembus
Melalui kamera hiperspektral memungkinkan untuk membedakan antara buah dan batu, yang memungkinkan, terutama dalam pangan, produk yang lebih aman untuk konsumen. Kamera hiperspektral mampu membedakan jenis bahan melalui pengukuran panjang gelombang yang mereka lakukan. Dengan cara ini, memungkinkan untuk membedakan batu dari buah, plastik dari logam atau kombinasi lain selama bahan yang berbeda.
4. Komputer Vision untuk Verifikasi Perakitan
Setiap hari semakin banyak perakitan kompleks yang dibuat, dengan lebih banyak bagian atau koneksi. Komputer vision memungkinkan kami untuk memverifikasi, langkah demi langkah, bahwa setiap bagian berada di tempatnya, atau pada akhir proses, bahwa perakitan akhir benar. Aplikasi ini sangat berguna untuk perakitan mesin, peralatan, papan elektronik atau pre-assembly dengan kompleksitas tinggi. Sistem ini secara signifikan mengurangi waktu siklus operasi yang sangat kompleks dan waktu reoperasi.
5. Komputer Vision untuk Pembaca Layar
Kadang-kadang tidak mungkin untuk mengekstrak data dari layar tampilan baik karena sistem terpenutup dari pemasok atau karena sistem tersebut tidak kompatibel dengan yang terpasang. Solusi untuk masalah ini adalah untuk memasang kamera komputer vision untuk membaca layar dan mengekstrak data yang muncul di atasnya (suhu, kode, tegangan… informasi berguna apa pun yang muncul di layar dan Anda butuhkan). Untuk ini, kita mencari wilayah minat di mana informasi berada, kita menggunakan algoritma pengenalan karakter (OCR) untuk mengekstraknya, dan sempurna!
6. Komputer Vision untuk Pembaca Kode dan Karakter (OCR)
Mari kita jujur, para desainer adalah orang yang baik, tetapi mereka sering mengubah tipografi menjadi huruf yang lebih kompleks (dan cantik) ?. Kita kembali ke algoritma pengenalan karakter untuk memiliki sistem pengenalan komputer vision yang terlatih, jadi bahkan Anda memiliki tipografi yang kompleks, OCR akan dapat membacanya. Ini adalah sistem yang sangat kuat mampu membaca bahkan tulisan tangan. Bukti para desainer terbaik!
7. Komputer Vision + robotika untuk bin picking
Dan akhirnya salah satu aplikasi yang paling banyak diminta, menggabungkan robotika kolaboratif dengan komputer vision untuk dapat melakukan bin picking dari bagian yang ditempatkan secara acak. Bagian tersebut acak dan oleh karena itu kita perlu mengoptimalkan trajetur dan mendeteksi koordinat pegangan. Robot membutuhkan bantuan (komputer vision) yang memberitahunya apa itu bagian dan di mana bagian tersebut, sehingga dapat memutuskan cara terbaik untuk mengambil bagian tersebut.
Beritahu kami di komentar untuk apa Anda menggunakan komputer vision atau jika Anda tidak menggunakannya, apa aplikasi ideal Anda!
Anda dapat melihat beberapa proyek Komputer Vision di sini.
Posting terkait lainnya:
Visi hiperspektral, apa itu?
Apakah sistem komputer vision mahal?
Perbedaan antara komputer vision, realitas virtual dan realitas terkait
Deep Learning dan banyak aplikasinya
