Konenäön teolliset sovellukset: Ilmailualasta maatalouteen

Tekoälyn nopean kehityksen myötä eri teollisuudenaloilla on jälleen alettu keskustella konenäköteknologiasta. Vaikka konenäön tekniikan juuret ulottuvat 1960-luvulle, se on viimeisen vuosikymmenen aikana kokenut merkittävää kehitystä. Nykyiset teollisuusyritykset yhdistävät konenäön edistyneeseen tekoälyyyn, mikä tekee siitä huomattavasti kehittyneemmän ja monipuolisemman verrattuna sen varhaisiin versioihin.

Konenäön merkitys on kasvanut yhä tärkeämmäksi eri toimialoilla, kuten auto-, valmistus-, kaivos-, laivanrakennus-, lääke- ja logistiikkateollisuudessa. Se mahdollistaa automaation, parantaa tehokkuutta ja takaa toiminnan turvallisuuden. Alla selitämme, mitä tyypillinen konenäköprosessi sisältää, ja esittelemme esimerkkejä siitä, miten eri yritykset hyödyntävät tätä teknologiaa.

Konenäön integroiminen – helppoa ja tehokasta

Konenäkö, tekoälyn ala, joka mahdollistaa koneellisesti visuaalisen datan tulkitsemisen ja analysoimisen, tarjoaa valtavaa potentiaalia teollisuusyrityksille. Vastoin yleistä käsitystä – ja monien johtajien yllätykseksi – konenäön käytön aloittaminen on suhteellisen yksinkertaista.

Aivan tavallisilla, peruskalustoon kuuluvilla digikameroilla voidaan ottaa kuvia ja videoita, joita voidaan käsitellä ja ohjata tunnistamaan ja luokittelemaan kohteita, kuten pultteja, kuljetushihnoja, koneenosia ja auton osia. Toki joskus tarvitaan hieman järeämpi täysspektrikamera (jos kuvaan halutaan mukaan myös UV- tai IR-spektri), mutta useimmiten päädytään työskentelemään jo olemassa olevien tai helposti saatavilla olevien kameravaihtoehtojen kanssa. Esimerkiksi kaupan hyllyltä ostettavat web-kamerat tai jopa sisäiset valvontakamerat voivat usein riittää.

Konenäköprosessi pähkinänkuoressa

Kuvan taltteenotto ja käsittely: Anturit ja kamerat ottavat kuvia ja muuntavat ne digitaaliseen muotoon analysoitavaksi.

Syväoppimisalgoritmit: Neuroverkot käsittelevät visuaalista dataa, tunnistaen kuvioita ja kohteita, kuten kokoonpanolinjan komponentteja, virheellisiä tuotteita ja muita laadunvarmistukseen liittyviä poikkeamia.

Edge-laskenta: Monilla teollisuusyrityksillä on suljettuja teknisiä ekosysteemejä. Tämän vuoksi datan käsittely tapahtuu usein lähellä sen lähdettä, mikä mahdollistaa reaaliaikaisen päätöksenteon ja vähentää viivettä. Tämä on erityisen tärkeää sellaisille sovelluksille, kuten automaattiset teolliset ohjausjärjestelmät ja ennakoiva kunnossapito.

Airbus tehostaa lentokoneiden kokoonpanoa konenäön avulla

Perinteisesti lentokoneteollisuudessa on nojattu aikaa vieviin ja työntekijäresursseja kuluttaviin manuaalisiin tarkastuksiin kokoonpanovaiheiden valmiuden määrittämiseksi. Airbus, yksi johtavista lentokonevalmistajista, on ottanut käyttöön konenäköteknologian virtaviivaistaakseen lentokoneiden kokoonpanoprosesseja ja vähentääkseen käsin tehtävien tarkastusten tarvetta.

Airbus hyödyntää tekoälyyn perustuvia kamera- ja anturijärjestelmiä, jotka valvovat kokoonpanolinjaa ja havaitsevat mahdolliset ongelmat reaaliaikaisesti merkiten ne ylös. Lentokoneen edetessä vaiheesta toiseen tekoälyjärjestelmä tunnistaa, milloin kriittiset työvaiheet, kuten siipien asennus, on suoritettu asianmukaisesti. Siipien kiinnittäminen kirjataan ja aikaleimataan, mikä mahdollistaa läpinäkyvän jäljitettävyyden ja vastuullisuuden monimutkaisen kokoonpanoprosessin koko ajalta.

Tekoälyavusteinen lähestymistapa tehostaa kokoonpanoprosesseja automatisoimalla manuaalisia työvaiheita ja vapauttaa Airbusin ammattilaisten resursseja strategisempiin tehtäviin.

Aramco panostaa öljyntuotannon turvallisuuteen konenäöllä

Öljyntuottaja Aramco on ottanut käyttöön konenäköteknologian useilla tuotantolaitoksillaan ja porausalueillaan. Hyödyntämällä edge-laskentaa hyödyntäviä konenäköratkaisuja Aramco pystyy suorittamaan etätarkastuksia poraustorneihin, varmistamaan työturvallisuusnormien noudattamisen paikan päällä sekä valvomaan päästöjä tehokkaasti.

Hyödyntämällä tekoälyä Aramco kykenee ennakoimaan potentiaaliset viat ja vaaratilanteet ennen niiden tapahtumista. Reaaliaikaista videokuvaa seuraamalla tekoäly analysoi tilannetta ja tunnistaa sekä kiinteät että liikkuvat henkilöt ja tavarat. Mikäli järjestelmä havaitsee vaaratilanteen tai sääntörikkomuksen, se lähettää välittömästi hälytyksen vastuuhenkilöille sähköpostitse tai tekstiviestillä, jotta tarvittaviin varotoimiin voidaan ryhtyä viipymättä. Lisäksi yritys seuraa aktiivisesti tornejaan edge-analytiikan avulla. Yritys saa arvokasta tietoa tornien talteenottojärjestelmistään, mikä auttaa minimoimaan polton ja siitä aiheutuvat päästöt.

John Deere käyttää konenäköä täsmäviljelyn kehittämiseen

Maatalous- ja metsäkonevalmistajana tunnettu John Deere hyödyntää Nvidian tukemaa konenäköteknologiaa maatalousratkaisuissan. Alun perin Blue River Technologyn kehittämässä See & Spray -ratkaisussaan John Deere päätti yhdistää robottisumuttimet ja tekoälyyn perustuvan konenön tunnistamaan ja kohdentamaan torjunta-aineet tarkasti rikkakasveihin. Tämä vähentää merkittävästi torjunta-aineiden kokonaiskäyttöä ja edistää siten kestävämpiä viljelymenetelmiä.

Ratkaisussa itseohjautuvan traktorin perässä kulkevaan koneeseen on asennettu 30 kameraa, jotka ottavat kuvia kasveista 50 millisekunnin välein. Nämä kuvat prosessoidaan reaaliaikaisesti koneen 25 Jetson AGX Xavier -supertietokonemoduulilla, mikä mahdollistaa nopean ja tarkan tekoälyanalyysin. Tämä mahdollistaa rikkakasvien tunnistamisen ja sumuttamisen täsmällisesti juuri sinne, missä torjunta-aineita tarvitaan. Integroimalla edistyksellisen tekoäly- ja konenäköteknologian maatalouskoneisiinsa John Deere ei ainoastaan paranna viljelytehokkuutta, vaan toimii edelläkävijänä kohti kestävämpää maataloutta.