Konenäkö (teollinen kuvanprosessi)
Konenäkö (teollinen kuvankäsittely) tarkoittaa automaattisten järjestelmien käyttöä visuaalisten tietojen tulkitsemiseen ja analysointiin valmistus- ja tuotantoympäristöissä. Termiä kuvataan usein "koneiksi, joilla on silmät", sillä kamerat, valaistusjärjestelmät ja ohjelmistot työskentelevät yhdessä visuaalisten tietojen keräämiseksi ja analysoimiseksi ja automaattisten päätösten tekemiseksi sen perusteella.
Konenäön toimintatapa
Konenäköjärjestelmä koostuu kameroista, valaistuksesta, kuvankäsittelyprosessista, ohjelmistoalgoritmeista ja ohjausyksiköstä, joka muuntaa kuvattua tietoa erityistoimiksi. Tyypillisiä sovelluksia ovat komponenttien tarkka paikannus, tuotteiden automaattinen lajittelu ja kappaleiden poiminta eli yksittäisten osien kohdennettu poistaminen kaoottisesti täytetyistä säiliöistä.
Klassiset kuvankäsittelyjärjestelmät ovat sääntöpohjaisia, mutta nykyaikaisissa konenäköratkaisuissa käytetään yhä useammin syväoppimista (DL) ja keinotekoisia neuroverkkoja, joiden avulla voidaan käsitellä luotettavasti monimutkaisia tai vaihtelevia vaatimuksia. Näin koneet voivat jäljitellä ihmisen havaintokykyä vastaavia kognitiivisia valmiuksia, mutta ne ovat huomattavasti nopeampia ja vankempia.
Sovellusalueet ja edut
Konenäkö on keskeinen tekijä teollisuusautomaatiossa. Laadunvarmistuksessa teknologia havaitsee tarkasti vialliset tuotteet ja vähentää siten hylkyjä, mikä parantaa tuotteiden laatua. Logistiikassa sitä käytetään viivakoodien ja QR-koodien lukemiseen ja tuotteiden läpinäkyvään seurantaan toimitusketjussa. Lisäksi konenäköjärjestelmät lisäävät tuottavuutta, koska ne ovat jatkuvasti luotettavia ja nopeuttavat merkittävästi valmistusprosesseja.
Yksi erityisen tärkeä sovellus on optinen tutkimus. Tavanomaiset teolliset kuvankäsittelyprosessit tulevat usein äärirajoilleen, kun on kyse ympäristön aiheuttamien kuvavaihteluiden ja laadullisten poikkeamien erottamisesta. Tekoälyyn ja syväoppimiseen perustuvat konenäkömallit pystyvät tunnistamaan tällaiset erot luotettavasti ja luokittelemaan tarkastuskohteet automaattisesti esimerkiksi "OK" (hyväksyttävä) ja "NOK" (ei hyväksyttävä). Konenäkö mahdollistaa siten vankat ratkaisut monimutkaisiin tarkastustehtäviin, joita olisi vaikea tai mahdoton toteuttaa perinteisellä kuvankäsittelyllä.
Konenäkö vs. tietokonenäkö
Toisin kuin yleinen tietokonenäkö, johon kuuluu sovelluksia esimerkiksi lääketieteellisen kuva-analyysin, autonomisen ajamisen tai videovalvonnan alueilla, konenäkö on erityisesti kohdistettu teollisuuden kuvankäsittelyjärjestelmiin. Pääpaino on luotettavuudessa, toistettavuudessa ja vakaudessa valmistuksessa. Konenäkö yhdistää hyväksi havaitut laitteistot nykyaikaisiin ohjelmistoihin, tekoälyyn ja neuroverkkoihin, jotta kuvatietoja voidaan prosessoida tarkasti myös vaativissa tuotanto-olosuhteissa ja tehdä automaattisia päätöksiä.
Konenäön edut teollisuudessa
Konenäkö tarjoaa yrityksille huomattavia etuja. Se mahdollistaa tarkemman ja nopeamman laadunvarmistuksen, vähentää virhekustannuksia, lisää hyötysuhdetta ja voidaan integroida saumattomasti Teollisuus 4.0 -prosesseihin. Tekoälyn ja koneoppimisen avulla konenäköstä on tulossa teollisuusautomaation avainteknologia ja strateginen työkalu pitkän aikavälin kilpailukyvyn ja tuotteiden laadun varmistamiseksi.