یادگیری عمیق (Deep Learning) نوعی عملکرد هوش مصنوعی، مبتنی بر برنامه‌های شبکه عصبی مصنوعی (ANN) میباشد که از عملکرد و ساختار مغز انسان در پردازش داده‌ها و پرورش الگوهایی برای تصمیم‌گیری، تقلید میکند. یکی از کاربردهای بی‌شمار یادگیری عمیق، ارائۀ ابزارهای پیشرفته تجزیه و تحلیل هدفمند و دقیق برای پردازش داده‌های بزرگ در مورد تولید در انواع صنایع و نیز خطوط تولید کارخانه‌ها همچون تشخیص خرابی در اشیاء پلاستیکی میباشد.
چیزی که یادگیری عمیق را بسیار محبوب کرده است، نوع دریافت و پردازش داده‌ها است. چرا که این مهندس‌های انسانی نیستند که لایه‌های دیتا را بررسی می‌کنند؛ دیپ لرنینگ با یک فرآیند یادگیری همه‌جانبه، به‌صورت خودکار به بررسی و پردازش داده‌ها می‌پردازد. تمامی تمرکز یادگیری عمیق بر تصمیم‌گیری برروی داده‌های خام بدون نظارت انسانی است. تشخیص بی‌نظیر و با دقت بالا و نیز کاربردهای فراوان یادگیری عمیق در انواع مختلف صنایع، این سیستم را به یکی از گزینه‌های موردتوجه غول‌های صنایع جهان تبدیل کرده است.
استفاده از دیپ لرنینگ برای تشخیص خرابی در اشیاء پلاستیکی
یکی از چالش‌برانگیزترین فرآیندها در خطوط تولید کارخانه‌ها، تشخیص دقیق کالاهای فاقد کیفیت و به اصطلاح، مسیر کنترل کیفیت کالا میباشد. یادگیری عمیق در تشخیص خرابی انواع کالا از جمله اشیاء پلاستیکی هم بادقت و سرعت بینظیری عمل میکند و از آنجاکه سپردن این کار به نیروی انسانی، وقت‌گیر و فاقد دقت لازم است، در این نقطه، ضرورت سیستم یادگیری دقیق، به‌‌وضوح احساس می‌شود.
یادگیری عمیق، با دقت بسیار بالا و صرف حداقل زمان ممکن، کالاهای خراب و فاقد کیفیت را شناسایی میکند و آن‌ها را از خط تولید خارج میکند. این نکته حائز اهمیت است که در این فرآیند، جنس کالا اهمیتی ندارد و یادگیری دقیق در تمامی انواع محصولات، بسیار کارآمد عمل میکند و گزینه‌ی قابل اعتمادی است.
فرآیند تشخیص خرابی در اشیاء پلاستیکی توسط یادگیری عمیق
تشخیص خرابی در اشیاء پلاستیکی، نیازمند صرف وقت و دقت بسیار است و به‌کارگیری یادگیری عمیق در کارخانه‌های تولید اشیاء پلاستیکی، یک انتخاب هوشمندانه است؛ چرا که تشخیص هر گونه خرابی و حتی خراش روی قطعات فلزی و یا پلاستیکی برای یادگیری عمیق، کار آسانی است. یادگیری عمیق برای انجام این کار، دقیقا فرآیند پردازش اطلاعات در سیستم عصبی انسان را تقلید میکند.
در سیستم پردازش اطلاعات انسان، نورون‌ها که هسته‌ی وجودی یک سیستم هستند، محل پردازش اطلاعات می‌باشند. در این سیستم عصبی، پیکسل‌ها به نورون‌های لایه اول داده می‌شوند که این لایه ورودی را تشکیل می‌دهد و به همین ترتیب، اطلاعات از هر لایه به لایه‌ی بعدی منتقل می‌شوند تا به لایه آخر، که لایه خروجی است، برسند. داخل این مسیر، کانال‌های ارتباطی تشکیل می‌شوند. لایه‌ی آخر جایی است که نتیجه‌ی نهایی و حاصل این روند پردازشی، به‌دست می‌آید.
یادگیری عمیق با به‌کارگیری همین روند و یادگیری داده‌ها، که البته می‌تواند در مرحله‌ی اول زمان‌بر باشد، به تشخیص دقیق و سریعی در محدوده‌ی مورد نظر و مشخص شده می‌رسد و به راحتی، خرابی اشیاء پلاستیکی را تشخیص داده و آن‌ها را از خط خارج میکند.
کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص خرابی بسته‌بندی کالا
یادگیری عمیق در تشخیص خرابی بسته بندی کالا در مواردی حافظ سلامت محصول است. یکی از کاربردهای اساسی سیستم‌های بینایی ماشین کنترل کیفیت بسته‌بندی کالا در تمامی انواع محصولات، مرحله‌ای حساس و حائز اهمیت است؛ چراکه بسته‌بندی کالا، اولین چیزی است که نظر مشتری را جلب میکند و (Machin Vision)، در خطوط بسته‌بندی و برای اطمینان حاصل کردن از وجود بسته‌بندی، موقعیت درست آن، کیفیت و خوانا و درست بودن نوشته‌های روی بسته‌بندی کالا میباشد؛ یادگیری عمیق قادر به تشخیص اتوماتیک حروف روی صفحات فلزی و پلاستیکی است و به همین علت، دیپ لرنینگ به صورت گسترده برای بازرسی و کنترل کیفیت بسته‌بندی، به‌کار گرفته می‌شود.
البته بسته‌بندی‌هایی مانند بطری‌ها، قوطی‌ها و جعبه‌ها را نمی‌توان همیشه به‌طور دقیق با سیستم‌های ماشینی بررسی کرد. برای کالاهایی که عیوب متغیر و غیرقابل پیش‌بینی و گیج‌کننده دارند، مانند سطوحی که دارای الگوهای بسیار زیادی هستند، معمولاً به انعطاف‌پذیری و تصمیم‌گیری مبتنی بر قضاوت بازرسان انسانی تکیه می‌شود. هر چند در چنین مواردی هم، بسیاری از تولیدکنندگان، دقت و سرعت سیستم یادگیری دقیق را به قدرت تصمیم‌گیری منعطف نیروی انسانی ترجیح می‌دهند.
دیپ لرنینگ می‌تواند اشیاء با ویژگی‌های پیچیده را بیابد و شمارش کند، ناهنجاری‌ها را تشخیص دهد و اشیاء ذکر شده یا حتی کل صحنه‌ها را طبقه‌بندی کند و در نهایت، می‌تواند کاراکترهای الفبایی عددی را با استفاده از داده‌های از پیش آموزش‌دیده، شناسایی و تأیید کند.
دیگر کاربردهای یادگیری عمیق در شناسایی انواع اشیاء پلاستیکی
سالانه بیش از 8 میلیون تن پلاستیک در اقیانوس‌های کره‌ی زمین جمع می‌شود که در نهایت به‌صورت آلاینده وارد محیط زیست می‌شود. بنابراین، ضروری است که چنین موادی را که به‌طور انبوه تولید می‌شود، مدیریت کنیم. هفت دسته‌ی اصلی پلاستیک وجود دارد که تمامی آن‌ها از بقیه متمایز هستند. برخی از آن‌ها قابل استفاده مجدد و بازیافت هستند، اما برخی دیگر درصورت قرارگرفتن در معرض دمای زیاد، می‌توانند به ترکیبات مضری تبدیل شوند.
با بهره‌گیری از سیستم دیپ لرنینگ می‌توان به راحتی تمامی پلاستیک‌های موجود در اقیانوس‌ها را شناسایی و آن‌ها را تفکیک کرد. این امر، کمک شایانی به رشد چشم‌گیر صنعت بازیافت پلاستیک‌های تجدیدپذیر و ازبین بردن صحیح پلاستیک‌های خطرناک میکند. در نتیجه‌ی بهره‌گیری از یادگیری عمیق در این عرصه، می‌توانیم محیط‌زیستی سالم‌تر داشته و نیز، به کاهش سرعت گرم شدن کره‌ی زمین، کمک بزرگی کنیم.
سوالات متداول درباره کاربرد دیپ لرنینگ و یادگیری عمیق در تشخیص خرابی در اشیاء پلاستیکی
چرا از دیپ لرنینگ برای تشخیص خرابی در اشیاء پلاستیکی استفاده میکنیم؟
زیرا نیروی انسانی فاقد دقت کافی میباشد. با دیپ لرنینگ تشخیص دقیق کالاهای فاقد کیفیت، با دقت و سرعت بینظیری صورت میگیرد.
