Un program de inteligență artificială ar putea găsi defectele de fabricație, defectele de infrastructură sau anomaliile cu raze X mai rapide și cu costuri reduse, față de lucrătorii umani, afirmă specialiștii Fujitsu. Filiala europeană a companiei a anunțat procesul de inspecție vizuală activată de AI, promițând costuri reduse, precizie îmbunătățită și lucrul mai rapid în aplicații de la fabricare la asistență medicală.
Inspecția vizuală este principala metodă de analiză a imaginilor în scopul identificării regiunilor de interes. Aceasta implică o analiză minuțioasă a unor cantități mari de date pentru a găsi un număr foarte mic de regiuni de interes. În industria prelucrătoare, această abordare este utilizată pentru a identifica produsele defecte sau zonele defecte dintr-un produs. În întreținerea infrastructurii, constată fisuri în poduri sau găuri în șosele, în timp ce în domeniul asistenței medicale poate fi folosit pentru a găsi peticele de țesuturi nesănătoase.
Prin automatizarea inspecției vizuale, timpul de analiză poate fi redus în mare măsură și se elimină costurile substanțiale, conform Fujitsu. De asemenea, ea furnizează rezultate mai consecvente prin reducerea variațiilor cauzate de diferite interpretări umane.
Procesul Fujitsu folosește un nou tip de detector care este instruit pe date normale, non-defecte, și permite detectarea modelelor nevăzute anterior. Acest lucru este combinat cu o interfață grafică de utilizator accelerată AI, care permite “etichetarea clusteră rapidă” pe baza regiunilor de interes identificate automat, creând seturi de date de antrenament de înaltă calitate. Rezultatul combinat este “detectarea defectuoasă foarte precisă, automată și nesupravegheată (descoperirea automată a 80-90% din regiuni de interes) cu instruire și etichetare de 50-100 ori mai rapidă.
Aplicațiile potențiale includ producția, în cazul în care camerele sunt amplasate în punctele cheie ale unei linii de producție pentru a monitoriza în mod continuu calitatea produselor și pentru a identifica eventualele defecte. În industria siderurgică, de exemplu, în cazul în care o bobină de oțel cu lungimea de 2 kilometri este produsă în fiecare oră, 70.000 de imagini sunt folosite pentru a captura suprafața unei singure bobine și peste un milion în cursul unei zile. Aproximativ 80-90% din defecte ar putea fi identificate automat și vor fi atribuite etichete corespunzătoare cu noul proces, a afirmat Fujitsu, acoperind aproximativ 200 de tipuri de defecte.
Alte aplicații potențiale includ asistența medicală, în cazul în care tehnica ar putea ajuta la diagnosticarea și screening pentru anomalii, cum ar fi anomalii toracice în scanările cu raze X. Numai în Statele Unite, aproximativ 150 de milioane de astfel de controale medicale sunt efectuate în fiecare an. Etichetarea manuală a volumului enorm de imagini rezultate este prohibitiv de costisitoare și consumatoare de timp, dar ar putea fi fezabilă cu tehnologiile Fujitsu automatizate, fără supraveghere vizuală.
