Ett nytt sätt att se – Hur computer vision innoverar din verksamhet

Publicerad: 31 januari, 2024

Uppdaterad: 12 april, 2024

Automatisering av repetitiva arbetsuppgifter och flöden står högt upp på priolistan för många bolag. Det kan nämligen bidra till en mer effektiv och lönsam verksamhet som enklare kan hålla sig konkurrenskraftig i dagens snabbföränderliga affärslandskap.

Inom produktion och logistik har man börjat utforska möjligheterna att använda kameror och AI för att sätta upp ett visionssystem som kan automatisera och effektivisera flöden. Det har visat sig vara särskilt användbart för kvalitetskontroller och övervakning i realtid. Trots att AI-drivna visionssystem är relativt nytt inom en produktionsmiljö eller på ett lager så är det hög tid att börja läsa på och fundera på om denna teknik är något för din verksamhet.

I detta blogginlägg får du en introduktion till AI-drivna visionssystem, hur det fungerar och hur det tillämpas. Du får även reda på vilka fördelar och möjligheter som finns med det baserat på fall från verkligheten.

Datorseende – AI-tekniken som ger datorerna ögon

AI-baserade visionssystem har tillämpats sedan en lång tid tillbaka. Självkörande bilar och ansiktsigenkänning har du säker hört talas om tidigare. Det är bara några tidiga exempel på hur man med hjälp av AI effektivt analyserat visuell data för att upptäcka objekt eller personer.

Visionssystem om drivs av AI kallas även datorseende (computer vision) eller maskinseende (machine vision). Dessa begrepp kommer från sättet AI gör det möjligt för datorer och andra maskiner att se. Precis som våra ögon och hjärna hjälper oss att se och förstå vår omgivning hjälper AI datorer och maskiner att göra detsamma.

AI måste läras upp och tränas på stora mängder data relevant för det syfte den ska användas till. Data kan se olika ut, och för datorseende används visuell data i form av bilder eller videos. Så här går det generellt till:

1. Data samlas in

Eftersom AI-modeller tränas på dataset så behöver man samla in relevanta bilder. Ju mer noggrann och korrekt man vill att bildigenkänningen ska vara, desto mer data behöver man. Datainsamling kan ske genom att man tar egna bilder, men ofta finns det även färdiga dataset tillgängliga på nätet. Om det till exempel är olika typer av kaffekoppar man vill att AI-modellen ska lära sig att känna igen så måste den exponeras för bilder på olika kaffekoppar.

2. Bilder klassificeras

Nästa steg är att ge de olika bilderna etiketter för att hjälpa modellen att kategorisera det som föreställs i bilderna. Detta kan vara så enkelt som att klassificera objekt som till exempel "porslinskopp” eller “papperskopp”.

3. AI-modellen tränas

AI-modellen tränas genom att den analyserar alla bilder och lär sig vad som finns i dem. Den vanligaste tekniken som används för detta kallas Convolutional Neural Network (CNN).

I fallet med kaffekopparna matar man modellen med bilder på både porslinskoppar och papperskoppar för att träna den på att klassa de olika kopparna korrekt. När man uppnått en tillräckligt hög nivå av precision och korrekthet är det bara att sätta systemet i bruk!

Varför behöver datorer och maskiner förmågan att se?

Implementering av datorseende kräver som mycket annat investeringar i både i tid och pengar. Den som tänker långsiktigt förstår att en stor investering idag kan ge stor avkastning längre fram i tiden. Detta stämmer för datorseende eftersom det i längden kan bidra till förbättrad produktkvalitet, effektivare processer och mer korrekta analyser.

Långsiktiga kostnadsbesparingar. Implementering av datorseende kräver som mycket annat investeringar i både i tid och pengar. Den som tänker långsiktigt förstår att en stor investering idag kan ge stor avkastning längre fram i tiden. Detta stämmer för datorseende eftersom det i längden kan bidra till förbättrad produktkvalitet, effektivare processer och mer korrekta analyser.

Ökat innovationsfrämjande. Innovation är otroligt viktigt för att växa och utvecklas som företag. Inget företag eller organisation som anser sig vara innovativa och redo för framtiden driver sin verksamhet på ett och samma sätt år in och år ut. Att vara snabb på bollen när det kommer till ny teknik bidrar till ett ökat innovationsfrämjande.

Starka konkurrensfördelar.Genom att vara bland de första som implementerar ny teknik ligger ditt företag steget före konkurrenterna. Chansen att du får vara med och forma och leda utvecklingen inom din bransch är även mycket stor.

Appropå ökad innovation och att ligga steget före… En färsk studie från 2023 som undersökte 500 företag visar att bara 1 av 10 har integrerat AI-teknik i sina verksamheter, medan hela 3 av 10 är intresserade av och överväger att göra det!

Så tillämpas datorseende idag

Datorseende är ett värdefullt verktyg, i synnerhet inom tillverkning och logistik och lagerhantering. Med den artificiella intelligensens förmåga att analysera visuella data kan identifiering av mönster, följning av rörelser och övervakning ske i realtid. Med hjälp av detta kan du som företag optimera din verksamhet, effektivisera dina processer och minimera fel, beroende på din bransch. Nedan följer några exempel på hur datorseende idag tillämpas i praktiken.

Kvalitetskontroll

Med datorseende kan man upptäcka defekter och produktfel snabbt och effektivt – i realtid! Detta gör att en av de mest användbara tillämpningarna är för kvalitetskontroll, vilket är särskilt viktigt inom tillverkningsindustrin. AI-system är mycket bättre än oss på att vara konsekventa trots stora mängder bilder att gå igenom, vilket här minimerar den mänskliga faktorn. Att automatisera kvalitetskontroll med hjälp av AI vid tillverkning är därför mycket värdefullt.

Övervakning av lager i realtid

Med hjälp av kameror och AI-teknik kan man övervaka och följa hur objekt rör sig genom ett flöde i realtid. Detta bidrar till att effektivt minska förluster, stölder och felplaceringar, och äger du ett lager så får du bättre koll och mer korrekta lagernivåer. Innovativa logistiklösningar som utnyttjar datorseende kan fastställa exakt var i lagret delarna finns, vilket gör att lagerhantering i realtid inte bara är en möjlighet utan en verklighet.

Medicinsk bildanalys

Varje dag genereras tusentals röntgenbilder inom hälso- och sjukvården som behöver analyseras för att ställa diagnoser eller hitta anomalier. Här ger AI-driven bildanalys vårdgivare stora möjligheter att effektivisera denna process, vilket bidrar till att mer korrekta resultat når patienter snabbare.

Läs även: Från fallolyckor till forskning: AI inom vården

Ett sätt att framtidssäkra din verksamhet

AI är på väg att bli ett verktyg för förändring som sätter företag i förarsätet och möjliggör nya lösningar som skapar värde. AI-baserade visionssystem är inget undantag.

Ett av de största hindren företag står inför när det kommer till att integrera AI är brist på resurser och rätt kompetens, och att skaffa det kan komma att kräva omfattande investeringar. Vi på Nytt IQ har lång erfarenhet av att utveckla anpassade AI-lösningar och hjälper företag att skapa kostnadseffektiva lösningar som skapar värde på riktigt. Detta för att vi tror på att bygga lösningar som faktiskt löser det problem som står i vägen för företagets framgång!

Kontakta oss idag och berätta mer om dina idéer kring att implementera just datorseende eller andra AI-lösningar, eller läs mer om våra tjänster inom AI och machine learning.

Läs även: