OKZer detektatu behar du?
Data irakurtezin bat, tapoi oker bat, produktua harrapatuta duen zigilatze bat, beste erreferentzia baten etiketa. Zenbat eta zehatzagoa, hobe: onena benetako ontzi onak eta txarrak izatea da.
Hasiera / Ikusmen artifiziala / Sistema bat nola aukeratu
Gida · Ikusmen artifizial industriala · Erosketa
Zure lerrorako ikusmen artifizialeko sistema bat nola aukeratu
Ikusmen artifizialeko sistema bat ez da kamerarengatik aukeratzen. Detektatu behar duenagatik aukeratzen da, zer abiaduratan, zenbat formatutan eta errefusatutako ontzi bakoitzarekin zer gertatzen den. Gida honetan errepasatzen ditugu eskaintzak eskatu aurretik erantzutea komeni diren galderak, sistema baten piezak eta proposamenak nola alderatu abiaraztean ezustekorik izan gabe.
Kamerei begiratu aurretik
Sistema erabakitzen duten sei galdera
Erantzun hauekin, edozein hornitzaile serioak esan diezazuke zure kasua bideragarria den eta zer behar duen. Haiek gabe, itsu-itsuan alderatzen da.
Zenbat kostatzen da ihes egitea?
Erreklamazio bat, lote-erretiratze bat edo galdutako bezero bat. Eta alderantziz: zenbat kostatzen den ontzi onak botatzea. Bi zifrek markatzen dute zenbateko zorroztasuna behar duzun.
Zer kadentziatan?
Minutuko edo orduko ontziak, eta nola iristen diren: bereizita edo elkarrekin, ilaran edo biratuta. Abiadurak erabakitzen ditu kamera, argiztapena eta kanporatzailea.
Zenbat formatu eta zapore?
Bakoitzak bere errezeta izango du. Formatua astean hainbat aldiz aldatzen baduzu, aldaketak beste errezeta bat kargatzea izan behar du, ez teknikari bati deitzea.
Lerroko zer tokitan?
Arazoa sortzen den tokiaren ondoren: kodetzailearen, etiketatzailearen, tapoi-jartzailearen edo zigilatzailearen ondoren. Eta kamerarentzat, argiarentzat eta kanporatzailearentzat lekuarekin.
Zer egiten da txarrarekin?
Lerroa gelditu gabe kanporatu, haren argazkia eta arrazoia gorde, eta norbaiti abisatu. Detektatu bai baina kanporatzen eta erregistratzen ez duen sistema bat erdizka geratzen da.
Piezak
Ikusmen-sistema bat kamera bat baino gehiago da
Ikuskapen batek huts egiten duenean, ia inoiz ez da kamerarengatik. Normalean argia, ontziaren posizioa, atalasea edo errezeta izaten da. Horregatik komeni da sistema osoari begiratzea:
- Argiztapena: gehien erabakitzen duen pieza. Kontraargia mailarako, argi ertzekoa erliebe eta zigilatzeetarako, argi difusoa ontzi distiratsuetarako.
- Kamera eta optika: ikusi behar duen akatsik txikienerako bereizmen egokia, eta ontzi osoa hartzen duen objektibo bat.
- Ikuskapen-tresnak: testuen eta kodeen irakurketa, neurriak, presentzia, eredu batekin alderatzea edo deep learning.
- Sinkronizazioa eta kanporatzailea: erabakia garaiz iristea eta kanporatzaileak ontzi txarra justu ateratzea, zinta gelditu gabe.
- Datuak: errefus bakoitzaren argazkia, kontagailuak, errezetak erabiltzailearekin eta erregistroarekin, eta abisuak.
Bi erabaki tekniko
Kamera adimenduna edo PCa, ikusmen klasikoa edo deep learning
Ez dago guztirako erantzun hoberik: akatsaren eta lerroaren araberakoa da.
Kamera adimenduna edo PCdun sistema
Kamera adimendunak irudia kameraren barruan prozesatzen du: trinkoa da, leku gutxian instalatzen da eta ikuskapen-puntu bakoitza independentea da. PCdun sistema batek hainbat kamera zentralizatzen ditu eta kalkulu astunagoak onartzen ditu. Ontziratze-kontrol gehienetarako (data, tapoia, etiketa, kodea, zigilatzea), kamera adimendun bat puntuko nahikoa da.
Ikusmen klasikoa edo deep learning
Ikusmen klasikoak arauekin neurtu eta alderatzen du: azkarra, egonkorra eta azaltzen erraza da, neurrietarako eta irakurketetarako aproposa. Deep learning adibide on eta txarretatik ikasten du eta akatsa pieza batetik bestera aldatzen denean egokitzen da (tolesturak, islak, produktu naturalak). Lerro askok biak erabiltzen dituzte.
Erostean ahazten dena
Urtebetera nabaritzen dena, ez lehen egunean
Proban dena dabil. Sistemen arteko desberdintasunak eguneroko erabilerarekin, formatu-aldaketekin eta gaueko txandarekin agertzen dira.
- Errefus faltsuak. Ontzi onak botatzen dituen sistema bat deskonektatuta amaitzen da. Galdetu nola neurtzen eta doitzen diren; errefus faltsuei buruzko gidak azaltzen du.
- Nork zer uki dezakeen. Atalaseak operadoreak ikusteko moduan, baina arduradunek bakarrik doitzeko moduan, aldaketa bakoitzaren erabiltzailearekin eta erregistroarekin.
- Ebidentzia. Errefus bakoitzaren argazkia, orduarekin, errezetarekin eta arrazoiarekin, zure bezeroek edo auditoriek eskatzen duten denboran.
- Formatu-aldaketa. Beste errezeta bat segundotan kargatzea, hornitzailearen menpe egon gabe.
- Formatu berri bat. Nork sortzen duen errezeta, zenbat denbora behar den eta zenbat balio duen.
- Mantentzea eta garbiketa. Garbiketa-guneetarako karkasa egokiak eta mantentze-modu gainbegiratu bat.
- Abisuak. Norbaitek unean bertan jakitea, posta elektronikoz, Telegramez edo WhatsAppez, eta ez txandaren amaieran.
Eskaintzak nola alderatu
Eskatu zure ontziekin frogatzeko
Kamera bera duten bi eskaintzak emaitza oso desberdinak eman ditzakete. Bereizten dituena zure produktuarekin egindako proba batean ikusten da.
- Proba zure ontzi on eta txarrekin. Ez hornitzailearen laginekin. Galdetu zer detektatzen duen, zer ez eta zer fidagarritasun espero daitekeen.
- Bermatu ezin dena, idatziz. Zure ontziak ikusi aurretik dena detektatzen duen hornitzaile batek ez dio zure kasuari begiratu.
- Eskaintzak zer barne hartzen duen. Kamerak, argiztapena, kanporatzailea, lerroarekiko integrazioa, abiaraztea, prestakuntza eta laguntza.
- Nola integratzen den. Seinaleak lerroarekin (S/I digitalak, Modbus TCP edo beste batzuk) makina aldatu gabe.
- Zer datu geratzen zaizkizun. Argazkiak, kontagailuak eta erregistroak: non gordetzen diren, zenbat denboraz eta nork duen sarbidea.
Horrelako sistema batekin nola lan egiten den ikusi nahi baduzu, TIVOX Sentinel PLUSen simulagailuan instalazio bat konfiguratu, hutsegiteak eragin eta errefusen galeria ikus dezakezu. Eta sektoreka: elikagaiak, edariak eta farmazia.
Ohiko galderak
Zalantza ohikoenen erantzunak
Zenbat balio du ikusmen artifizialeko sistema batek?
Ikuskapen-puntuen kopuruaren, egiaztapen-motaren, argiztapenaren, kanporatzailearen eta lerroarekiko integrazioaren araberakoa da. Ohikoa da arazo gehien ematen duen puntutik hastea, emaitza neurtzea eta gero zabaltzea. Zifra zehatza zure kasua aztertu ondoren ematen da.
Dagoeneko funtzionatzen ari den lerro bati gehi dakioke?
Bai, hori da ohikoena. Kamera dagoen lerroaren gainean muntatzen da eta harekin seinale digitalen edo Modbus TCPren bidez komunikatzen da; kanporatzaileak betetzen ez duen ontziaren gainean jarduten du.
Zer da hobea, kamera adimendun bat edo PCdun sistema bat?
Ontziratze-kontrol gehienetarako, kamera adimendun bat ikuskapen-puntuko nahikoa da eta instalatzeko sinpleagoa. PCdun sistema batek zentzua du koordinatu beharreko kamera asko edo kalkulu oso astunak daudenean.
Zer fidagarritasun espero dezaket?
Akatsaren, ontziaren eta kamerara nola iristen den araberakoa da. Horregatik fidagarritasuna zure ontzi on eta txarrekin egindako proba batekin estimatzen da, eta bermatu ezin dena sinatu aurretik esaten da.
Noiz behar da deep learning?
Akatsa edo produktua pieza batetik bestera modu naturalean aldatzen direnean eta arau finkoekin deskribatzen zaila denean. Neurri, presentzia eta irakurketa argietarako, tresna klasikoak azkarragoak eta doitzen errazagoak izan ohi dira.
Nire kasua azter dezakezue plantara etorri gabe?
Bai. Bideragarritasun-proba bat egiten dugu urrutitik eta kosturik gabe: zure ontzi on eta txarren argazkiak, bideoak edo laginak bidaltzen dizkiguzu (plantara joan behar bada, joan-etorria aparte fakturatzen da) eta lerroan zer egiazta daitekeen esaten dizugu.
Bideragarritasun-proba urrutitik, kosturik gabe
Zer sistema behar du zure lerroak?
Bidal iezazkiguzu zure ontzi on eta txarren argazkiak, bideoak edo laginak. Zer egiazta daitekeen, zer fidagarritasun espero daitekeen eta zer ezin den bermatu esaten dizugu.