کاربرد یادگیری عمیق در صنایع مختلف
بهکارگیری یادگیری عمیق در تشخیص حالتدهی غیرمعقول در بازرسی محصولات غذایی
بازرسی محصولات غذایی به لحاظ تنوع و قابلیت تغییرات ظاهری مختصر توسط روشهای سنتی پردازش تصویر راحت و با دقت نمیباشد. روشهای یادگیری عمیق همانطور که در شکل برای یک نمونه کیک نشاندادهشده است، میتوانند بهخوبی نابهنجاریها را مشخص و از خط تولید خارج نمایند.
تشخیص اتوماتیک حروف روی صفحات فلز
در صنایع ساخت و تولید، در بسیاری مواقع لازم است کد عددی یا حرفی زده شده روی یک قطعه فلزی خوانده شود. به لحاظ شرایط متغیر نوری، زدگیهای احتمالی و دیگر اعوجاجها این فرایند با نرمافزارهای تشخیص حروف متداول میتواند همراه با خطای بالا باشد. نرمافزارهای تشخیص حروف مبتنی بر یادگیری عمیق حتی در این شرایط میتوانند دقت بسیار بالایی داشته باشند.
بازبینی صحت اتصال قطعات در صنایع اتومبیلسازی
بازبینی اتصال قطعات در صنایع خودرو از مهمترین کاربرد یادگیری عمیق محسوب میشود. تنوع قطعات با سایزهای ریز و در مواقعی رنگها مختلف میتواند در فرایند مونتاژ باعث اشتباهاتی شود. استفاده از یادگیری عمیق بهسادگی ضریب اطمینان این فرایند را بالا برده و سرعت را افزایش میدهد.
تشخیص خرابی در محصولات نساجی
به لحاظ پیچیدگی و تنوع در الگوها و مواد سازنده پارچهها، شناسایی و تشخیص برای در پارچهها با روشهای نتی پردازش تصویر با چالشهای زیادی روبرو میباشد. در این حالت با استفاده از تصاویر پارچههای سالم در حجم زیاد بهراحتی میتوان شبکه عصبی عمیق را تربت نموده و از کارایی آن بهره برد. این بازرسی میتواند هرگونه تغییر رنگ و بافت و یا زدگی و اشکال در پارچه را تشخیص دهد.
تشخیص خراش روی قطعات فلزی
بازرسی قطعات فلزی متنوع اگر بخواهد همراه با الگوریتمهای سنتی پردازش تصویر صورت گیرد؛ لازمهاش تدوین روش استخراج الگو متناسب با هر قطعه و…. میباشد که بسیار زمانبر میباشد. با تدوین یک شبکه عصبی عمیق با پیچیدگی مناسب و یادگیری الگوی اشیای موردنظر این فرایند میتواند عملیاتی شود.
تشخیص خرابی در اشیای پلاستیکی
یادگیری عمیق در تشخیص خرابی اشیایی که دارای تنوع شکل هندسی میباشند بسیار کارا است. زیرا این تنوع هندسی مدلسازی استفاده از روشهای سنتی پردازش تصویر را مشکل مینماید. در اشیای پلاستیکی ما نمونههای فراوانی از این حالت داریم که فرایند تزریق و شکلدهی ممکن است معیوب عمل نموده باشد و موجب تولید محصول غیر مطلوب شود. استفاده از روشهای یادگیری عمیق با جایگزینی تربیت بهجای مدلسازی میتواند بر این مشکل فایق آید.
دستهبندی اشیا در صنایع اتومبیلسازی
در فرآیند ساخت و تولید خصوصاً هنگامیکه یک ربات وظیفه برداشتن قطعات از روی ریل تولید و نصب را به عهده دارد، انتخاب قطعه مطلوب از چند قطعه مشابه برای مونتاژ کردن، درصورتیکه همراه با یک سیستم هوشمند قوی مانند یادگیری عمیق باشد میتواند سرعت و دقت را به طور چشمگیری بالا ببرد.
استفاده از یادگیری عمیق برای شمارش اشیا در صنایع غذایی
در بعضی صنایع غذایی شمارش محصولات تولیدی به لحاظ شکل نامنظم تقریباً غیرممکن است. درحالیکه با استفاده از شبکههای عصبی عمیق میتوان با دقت خوبی این فرایند را انجام داد.
تشخیص المان ها و صحت جایگذاری در صنعت مونتاژ بردهای الکترونیکی
باتوجهبه روزبهروز کوچکتر شدن و تنوع المانها این فرایند تنها میتواند با دقت مناسبی با الگوریتمهای شبکه عصبی عمیق محقق گردد. این نوع کاربردی اصلیترین کاربرد یادگیری عمیق است.
بررسی کامل بودن بستهبندی در صنایع غذایی
مثال جالبی از این حالت یک بسته حاوی شکلاتهایی با اندازه و شکلهای متفاوت است که توسط اپراتور یا ربات میتواند جایگذاری شود. سیستم بینایی ماشین مبتنی بر یادگیری عمیق میتواند بهسرعت هرگونه نقص را تشخیص دهد.
سوالات متداول درباره کاربرد دیپ لرنینگ و یادگیری عمیق در صنعت
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.
