Konenäkö automaation väsymättömänä silmänä
Konenäköä on pidetty tuotannon väsymättömänä laaduntarkkailijana huomaten poikkeamat ihmissilmää luotettavammin. Konenäköä on käytetty esimerkiksi paperi- ja terästeollisuudessa, jossa sen avulla voidaan saavuttaa tuotannon kasvua jopa 10 % ja materiaalihukan vähentämistä 25-50 %.
Konenäöllä on suhteellisen pitkä historia teollisuuden alalla, missä sitä on käytetty jo yli 30 vuoden ajan. Viimeaikoina konenäkö on ottanut isoja kehitysaskeleita samalla kun uusia sovelluskohteita on luotu. Merkittävyyttä korostaa se, että EU:n ja Nasa valitsivat konenäön yhdeksi tulevaisuuden kärkiteknologioista.
Konenäön merkittävä rooli jatkaa nousuaan teollisuuden tuotantolinjojen automaation kehittyessä. Konenäön voidaan sanoa muuttavan robotin väsymättömäksi koneeksi, joka pystyy mukautumaan ympäristöönsä yhä joustavammin.
Yksinkertaisesta mittauksesta monimutkaiseen analysointiin
Pioneerit ovat käyttäneet konenäköä jo 1980-luvun puolivälistä lähtien, joten se ei suinkaan ole uusi keksintö. Niihin aikoihin pioneerit olivat jo kehittäneet integroituja konenäköratkaisuja osana prosessiteollisuuden automaatiota. CMOS- kuvakennot keksittiin 1990-luvulla ja ne mullistivat kamerateknologian. CMOS-sensorien kehityksen ohella konenäön prosessointikapasiteetti johti älykameroiden kehittämiseen, joka toimii täysin omana itsenäisenä automaatiolaitteenaan.
Seuraava kehitysaskel konenäölle oli 3D kuvantaminen, joka mahdollisti tarkan topografian ja luotettavan mittaustiedon saamisen kolmiulotteisista kappaleista ja pinnoista. Uusinta konenäköteknologian innovaatioaaltoa edustavat hyperspektrikamerat, jotka tarjoavat näkymän uusille aallonpituusalueille ihmissilmän ulottumattomiin. Sovelluskohteita tarkalle kuvantamiselle löytyy niin perinteisen teollisuuden kuin terveysteknologiakin saralta.
Konenäköratkaisu on tärkeä osa tuotantoprosessia älykkäissä tehtaissa
Konenäköteknologia kehittyy nopeaan tahtiin ja sitä voidaan käyttää laajasti eri aloilla. Mikroskooppisen tarkka konenäkö mahdollistaa reaaliaikaisen tiedon saamisen tuotannosta, esimerkiksi tuotteiden muodoista, väreistä ja pinnan muodoista. Kuvantamiseen perustuvaa konenäköä voidaan hyödyntää mittaamiseen, tuotannonohjaukseen ja analyysiin, laadunvalvontaan sekä optimointiin, joista se tuottaa tehokkaasti digitaalista tietoa. Tulevaisuuden konenäköratkaisut tulevat olemaan kattavia tuotantoprosessien optimoijia sekä ohjaajia. Automaatio- ja tuotannonohjausjärjestelmät pystyvät käyttämään kerättyä tietoa tehokkaammin kuin aiemmin, algoritmien ja tekoälyn louhiessa toimintaa optimoivia ja ennustavia tunnuslukuja massiivisista datamäärästä. Konenäön voidaan sanoa olevan merkittävässä roolissa teknologisessa kehityksessä.
