Ventajas del aprendizaje profundo para la automatización industrial

Bienvenidos a esta serie de blogs sobre Deep Learning para Visión Artificial. En este primer blog exploraremos los beneficios de usar Deep Learning junto con sistemas de visión para automatizar procesos industriales.

Empecemos por identificar algunos términos clave.

Deep Learning vs. Machine Learning

Esta es una pregunta clave en visión artificial: ¿cuál es la diferencia entre machine learning y deep learning?

Como siguiente paso en la inteligencia artificial (IA), el machine learning se define por sistemas que pueden funcionar y procesar con menos interacción humana que las computadoras estándar. El deep learning es, a su vez, una evolución del machine learning, que se refiere a sistemas que utilizan redes neuronales modeladas en el cerebro humano para hacer inferencias.

Pensando en la automatización industrial, el machine learning reduce la necesidad de intervención humana, mientras que el deep learning va más allá, con énfasis en tratar de eliminar la intervención humana por completo. Por supuesto, probablemente siempre habrá algún nivel de intervención humana, pero este punto subraya una de las diferencias centrales entre ambos términos.

Industria 4.0: el deep learning es un pilar de la era actual de crecimiento industrial, que permite automatizar la obtención de imágenes monótonas, ahorrando así tiempo y dinero.

La principal diferencia entre machine learning y deep learning es que el machine learning requerirá menos potencia computacional pero más interacción humana, y por otro lado, el deep learning requerirá más potencia computacional pero menos interacción humana.

Deep Learning en sistemas de visión artificial

Cuando se combina con sistemas de visión artificial, el deep learning puede producir resultados bastante espectaculares. Usando cámaras y lentes de alta calidad, potentes sistemas embebidos, combinados con el software de visión artificial líder en la industria Matrox Imaging Library (MIL) y Matrox Design Assistant (DA), tendrá un sistema de visión artificial de deep learning potente y dinámico en sus manos.

En el contexto de las soluciones de automatización industrial, un sistema de visión artificial de deep learning puede aumentar drásticamente la velocidad en fábricas, líneas de producción y procesos de control de calidad (CC) al eliminar los márgenes inevitables de error humano y liberar tiempo humano para resolver problemas en otras áreas.

La combinación del deep learning con la última tecnología de visión artificial puede conducir a una detección de defectos extremadamente eficaz en entornos industriales.

Esto cambia la carga de trabajo de los científicos de datos e ingenieros del análisis continuo (como con la visión artificial tradicional y, en cierto grado, el machine learning) hacia la preparación en forma de calibración y adquisición de conjuntos de datos para entrenar la red neuronal convolucional (CNN).

Conjuntos de datos de Deep Learning para Visión Artificial

En el contexto del deep learning, un conjunto de datos es la información que utilizamos para entrenar un modelo. Antes de poder empezar con su aplicación de deep learning, es necesario realizar una preparación rigurosa, y todo comienza con su conjunto de datos.

Esto se refiere a una colección de muestras de datos que contienen las características requeridas para su aplicación. Estas muestras se utilizarán para entrenamiento y validación, y deben contener tantas representaciones (buenas y malas) del objeto como sea posible.

En cualquier proyecto de visión artificial de deep learning, el propósito de estos datos es entrenar la red neuronal convolucional para hacer inferencias que se alineen con los propósitos de su misión, luego probar y validar estas decisiones utilizando datos adicionales del conjunto.

¿Cuántos datos se requieren para un conjunto de datos de Deep Learning?

La cantidad de datos que decida recopilar dependerá en última instancia de la complejidad del objeto que esté procesando y de cuántas variables posibles habrá.

Por ejemplo, si está diseñando un sistema para detectar colores de pintura en automóviles en una fábrica, deberá considerar variables de color, acabado, iluminación, etc.

Sin embargo, si la aplicación es aún más compleja, por ejemplo, un sistema de visión de deep learning para un proyecto automotriz autónomo, hay muchos más factores a considerar.

Los conjuntos de datos utilizados para el aprendizaje profundo en entornos de tráfico rodado deben ser lo más rigurosos posible.

Un coche autónomo necesitará clasificar y responder objetivamente a señales y peligros tanto objetivos como subjetivos en tiempo real, por lo que el conjunto de datos podría ascender a decenas de miles.

Dependerá de usted como científico de datos decidir cuántos datos incluir en su conjunto de datos, pero la clave es que cuanto más datos presente al modelo, menos probable será que cometa errores más adelante, y en el lugar de un OEM o integrador de sistemas, esto podría ser la diferencia entre el éxito y el fracaso de su proyecto de visión artificial de deep learning.

Aplicaciones de visión artificial de Deep Learning

Las industrias que pueden beneficiarse de aplicar el deep learning a sus sistemas de visión para automatización industrial son aquellas que aprovechan las ventajas principales del deep learning: clasificación, reconocimiento, lectura y detección.

El deep learning sobresale en el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) industrial.

 

Matrox SureDotOCR es perfecto para leer caracteres impresos CIJ

Al igual que con los conjuntos de datos, cuanto más básico sea el objeto que está capturando, más fácil será implementar el deep learning. La clasificación de frutas, por ejemplo, funciona muy bien: las imperfecciones son fáciles de reconocer y, por lo tanto, la automatización del proceso de aprobación o rechazo puede ahorrar mucho tiempo.

 
Clasificación de manzanas mediante deep learning.

Las industrias que dependen de la automatización en sí como USP, por ejemplo, los vehículos autónomos, también pueden beneficiarse ampliamente del deep learning.

Soluciones de Deep Learning de vanguardia de ClearView Imaging

Manténganse al tanto de esta serie de blogs mientras continuamos explorando el deep learning en una variedad de contextos de visión artificial.

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