Εφαρμογές μηχανικής μάθησης στην βιομηχανική όραση
Machine learning applications on industrial vision
Λέξεις-κλειδιά
Μηχανική μάθηση ; Βιομηχανική όραση ; Αναγνώριση αντικειμένων ; Προβλεπτική συντήρηση ; Αυτοματοποίηση ; Ποιοτικός έλεγχος ; Εκπαίδευση μοντέλων ; Ηθικά διλήμματαΠερίληψη
Η βιομηχανική όραση αποτελεί έναν δυναμικά αναπτυσσόμενο τομέα που έχει δεχθεί σημαντικές επιρροές από τις τεχνολογικές εξελίξεις της μηχανικής μάθησης. Η παρούσα έρευνα αναλύει εκτενώς τις εφαρμογές της μηχανικής μάθησης στον τομέα της βιομηχανικής οράσεως, επικεντρώνοντας σε πολλαπλές πτυχές. Αρχικά, εξετάζεται η ικανότητα της μηχανικής μάθησης να αναγνωρίζει και να κατηγοριοποιεί αντικείμενα με ακρίβεια, αναδεικνύοντας την ευελιξία της στην αντιμετώπιση διαφορετικών τύπων δεδομένων και περιβαλλόντων. Παραδείγματα από βιομηχανικές εφαρμογές δείχνουν πώς η τεχνολογία αυτή έχει βελτιώσει την απόδοση των συστημάτων ελέγχου ποιότητας και αυτοματοποίησης. Στη συνέχεια, η έρευνα επικεντρώνεται στην προβλεπτική συντήρηση, όπου η μηχανική μάθηση επιτρέπει την πρόβλεψη και την πρόληψη βλαβών ή δυσλειτουργιών σε βιομηχανικό εξοπλισμό, μειώνοντας τους χρόνους διακοπής και τα κόστη συντήρησης. Παράλληλα, τονίζεται η σημασία των προκλήσεων και των περιορισμών που συναντώνται στην εφαρμογή της μηχανικής μάθησης στη βιομηχανική όραση, όπως η ανάγκη για μεγάλα δεδομένα, η εκπαίδευση των μοντέλων και οι ηθικές προκλήσεις. Τέλος, η έρευνα προτείνει δρόμους για μελλοντικές εξελίξεις στον τομέα, επισημαίνοντας την ανάγκη για συνεχή έρευνα και καινοτομία, καθώς και τη σημασία της συνεργασίας μεταξύ ερευνητών, βιομηχανιών και κυβερνήσεων για την προώθηση της τεχνολογίας αυτής στο μέλλον.
Περίληψη
Industrial vision, a rapidly evolving domain, has been significantly influenced by advancements in machine learning. This research delves into the multifaceted applications of machine learning within the realm of industrial vision, highlighting its transformative potential. Initially, the capability of machine learning to accurately recognize and categorize objects is explored, underscoring its adaptability in handling diverse data types and environments. Examples from industrial applications demonstrate how this technology has enhanced the efficiency of quality control and automation systems. Subsequently, the research focuses on predictive maintenance, where machine learning facilitates the forecasting and prevention of malfunctions or damages in
industrial equipment, thereby reducing downtime and maintenance costs. Concurrently, the challenges and constraints encountered in implementing machine learning in industrial vision are emphasized. These encompass the necessity for vast
datasets, model training intricacies, and ethical dilemmas. In conclusion, the study suggests avenues for future developments in the field, emphasizing the imperative for ongoing research and innovation. The significance of collaboration among researchers, industries, and governments to propel this technology forward is also accentuated.
Αριθμός σελίδων
81Σχολή
Σχολή ΜηχανικώνΑκαδημαϊκό Τμήμα
Τμήμα Μηχανικών Βιομηχανικής Σχεδίασης και ΠαραγωγήςΓλώσσα
ΕλληνικάΣυλλογή
Εκτός από όπου επισημαίνεται κάτι διαφορετικό, το τεκμήριο διανέμεται με την ακόλουθη άδεια:
Αναφορά Δημιουργού - Μη Εμπορική Χρήση - Παρόμοια Διανομή 4.0 Διεθνές
Αναφορά Δημιουργού - Μη Εμπορική Χρήση - Παρόμοια Διανομή 4.0 Διεθνές