Xem cách Ultralytics YOLO11 có thể giúp các doanh nghiệp giám sát các hệ thống cũ bằng công nghệ thị giác máy tính hỗ trợ AI, cải thiện hiệu quả và giảm chi phí nâng cấp.
.webp)
Nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là trong sản xuất, tự động hóa công nghiệp, hàng không vũ trụ, viễn thông và năng lượng, phụ thuộc vào các hệ thống cũ cho hoạt động hàng ngày của họ. Tuy nhiên, việc duy trì các hệ thống cũ này thường đi kèm với chi phí cao và thách thức về mặt kỹ thuật. Mặc dù vậy, lý do chính khiến các công ty tiếp tục sử dụng các hệ thống cũ là vì chúng được nhúng sâu vào quy trình làm việc của họ.
Gần hai phần ba doanh nghiệp chi hơn 2 triệu đô la để duy trì và nâng cấp các hệ thống cũ . Các hệ thống cũ này được xây dựng cho một thời điểm khác, khi tự động hóa và phân tích thời gian thực không phải là ưu tiên. Các doanh nghiệp từng dựa vào các quy trình thủ công hoặc các công cụ giám sát lỗi thời, dẫn đến tình trạng kém hiệu quả và rủi ro hoạt động cao hơn. Do đó, nhiều doanh nghiệp thấy mình bị mắc kẹt với các hệ thống lỗi thời này, không thể dễ dàng chuyển đổi sang các giải pháp hiện đại hơn mà không bị gián đoạn đáng kể.
Đây là nơi AI và thị giác máy tính , cho phép máy tính hiểu và phân tích dữ liệu trực quan, có thể bước vào và hỗ trợ. Cụ thể, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể được sử dụng để phát hiện và giám sát các hệ thống cũ như đồng hồ đo và thước đo.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách YOLO11 có thể được sử dụng để giám sát hệ thống cũ, lợi ích của nó và cách các doanh nghiệp có thể tích hợp nó vào quy trình làm việc hiện tại của mình một cách dễ dàng.
Hệ thống cũ rất quan trọng đối với nhiều ngành công nghiệp, nhưng việc chuyển đổi chúng thành hệ thống số không phải lúc nào cũng đơn giản. Hiện đại hóa các hệ thống này là điều quan trọng để tăng hiệu quả và giảm rủi ro. Sau đây là một số thách thức về kỹ thuật và môi trường mà các doanh nghiệp phải đối mặt khi cập nhật hệ thống cũ:
Nhiều máy móc cũ sử dụng mặt số, đồng hồ đo và thước đo tương tự không thể kết nối với hệ thống kỹ thuật số. Các giải pháp AI về thị giác có thể sử dụng camera để giám sát các thiết bị này và hình ảnh có thể được xử lý theo thời gian thực để chuyển đổi các số liệu đọc được thành hồ sơ kỹ thuật số để dễ dàng theo dõi và báo cáo.
Một trong những lợi ích của việc sử dụng thị giác máy tính cho mục đích này là các vấn đề vận hành có thể được phát hiện gần như ngay lập tức. Trong trường hợp khẩn cấp, cảnh báo tự động có thể thông báo cho người vận hành khi giá trị vượt quá giới hạn an toàn.
Ngoài ra, tầm nhìn máy tính là một lựa chọn kinh tế hơn. Việc thiết lập camera và triển khai hệ thống AI để phân tích những hình ảnh này tiết kiệm chi phí hơn so với các phương pháp nâng cấp truyền thống hoặc giám sát thủ công. Thay vì nâng cấp cơ sở hạ tầng tốn kém, các mô hình Vision AI như YOLO11 có thể hoạt động với các thiết bị hiện có, giúp việc hiện đại hóa trở nên dễ dàng hơn.
Ngày nay, AI đang bùng nổ và có nhiều mô hình và kỹ thuật khác nhau cần xem xét khi triển khai giải pháp AI. Vì vậy, bạn có thể tự hỏi, điều gì tạo nên một mô hình như YOLO11 đặc biệt thế sao?
YOLO11 hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng, phân đoạn thể hiện và theo dõi đối tượng, và lý tưởng cho việc giám sát thời gian thực. Một trong những lợi thế chính của nó là khả năng chạy hiệu quả trên các thiết bị biên. Điều này có nghĩa là nó có thể xử lý dữ liệu cục bộ, mà không cần dựa vào kết nối mạng mạnh hoặc cơ sở hạ tầng đám mây.
Trên sàn nhà máy hoặc trong môi trường công nghiệp có mạng yếu hoặc không đáng tin cậy, việc triển khai YOLO11 trên các thiết bị biên đảm bảo giám sát liên tục, thời gian thực mà không bị gián đoạn, giảm nhu cầu về các giải pháp dựa trên đám mây tốn kém và trở thành lựa chọn thiết thực và hợp túi tiền hơn cho các doanh nghiệp.
Trên hết, YOLO11 được biết đến với hiệu suất vượt trội về cả độ chính xác và tốc độ so với các phiên bản trước. Với ít hơn 22% thông số so với YOLOv8m YOLO11m đạt được độ chính xác trung bình (mAP) cao hơn trên tập dữ liệu COCO.
Nói một cách đơn giản, YOLO11 có thể phát hiện các đối tượng chính xác hơn và nhanh hơn, ngay cả với ít năng lực xử lý hơn. Điều này làm cho nó hiệu quả hơn trong việc phát hiện các vấn đề và giám sát hệ thống theo thời gian thực, trong khi sử dụng ít tài nguyên hơn, đặc biệt hữu ích cho các hệ thống cũ.
Tiếp theo, chúng ta hãy khám phá một số trường hợp sử dụng thực tế trong đó YOLO11 tự động hóa các quy trình bằng cách sử dụng công nghệ thị giác máy tính để theo dõi và phân tích các chỉ số, tất cả mà không cần phải sửa đổi thiết bị hiện có.
Nhiều máy công nghiệp sử dụng đồng hồ đo tương tự để đo áp suất, nhiệt độ và mức chất lỏng. Việc đọc thủ công mất thời gian và thường dẫn đến sự không nhất quán, đặc biệt là trong các hoạt động quy mô lớn. YOLO11 có thể cải thiện những quy trình này.
Sau đây là cái nhìn sâu hơn về cách giám sát đồng hồ đo tương tự bằng cách sử dụng YOLO11 thường hoạt động:
Mặc dù đây là phương pháp chung, các bước chính xác có thể thay đổi tùy thuộc vào các yếu tố như loại đồng hồ đo, điều kiện môi trường và góc hoặc chất lượng hình ảnh chụp được. Có thể thực hiện các điều chỉnh để đảm bảo các phép đo chính xác dựa trên các biến số này.
Nhiều nhà cung cấp tiện ích vẫn phụ thuộc vào đồng hồ cơ để theo dõi mức tiêu thụ nước, khí đốt và điện. Trong một số trường hợp, cần phải đến tận nơi để thu thập số liệu, mất thời gian và tăng chi phí.
YOLO11 tự động hóa quá trình giám sát bằng cách sử dụng thị giác máy tính để phát hiện và cắt các phần có liên quan của mặt đồng hồ đo. Bằng cách đó, các giá trị số trên mặt đồng hồ có thể được cô lập và OCR có thể được sử dụng để đọc chúng.
Với dữ liệu được thu thập bằng thị giác máy tính, các nhà cung cấp tiện ích có thể phân tích các mô hình tiêu thụ hiệu quả hơn. Việc tích hợp phân tích dữ liệu vào quy trình giám sát giúp theo dõi xu hướng sử dụng trong quá khứ, xác định các bất thường và phát hiện các bất thường như đột biến hoặc giảm đột ngột trong mức tiêu thụ, có thể chỉ ra các vấn đề như rò rỉ hoặc đồng hồ đo bị lỗi.
Các hệ thống cũ như bộ điều khiển công nghiệp, màn hình lưới điện và bảng điều khiển tự động hóa nhà máy dựa vào bảng điều khiển tương tự với công tắc, nút và đèn báo để hiển thị trạng thái máy và mã lỗi. Nhìn chung, người vận hành kiểm tra các bảng điều khiển này theo cách thủ công, tốn thời gian và làm tăng nguy cơ phản hồi chậm trễ.
YOLO11 có thể tối ưu hóa quy trình này bằng cách xác định và theo dõi chính xác các thành phần của bảng điều khiển. Nó có thể phát hiện công tắc, nhãn và đèn báo, đồng thời xác định vị trí và trạng thái của chúng. Nó có thể xác định đèn báo đang hiển thị cảnh báo hay hoạt động bình thường.
Ví dụ, nếu đèn cảnh báo được kích hoạt, YOLO11 có thể phát hiện ngay sự thay đổi và cảnh báo cho người vận hành, cho phép phản hồi nhanh hơn và giảm nguy cơ bỏ sót các vấn đề quan trọng.
Thị giác máy tính là một cách thực tế để giám sát các hệ thống cũ mà không cần thay thế phần cứng hiện có. Tuy nhiên, giống như bất kỳ công nghệ nào khác, nó cũng có những ưu điểm và hạn chế. Hãy cùng khám phá cả hai để hiểu rõ hơn về cách áp dụng hiệu quả.
Sau đây là một số cách mà Vision AI tác động tích cực đến việc giám sát các hệ thống cũ:
Trong khi đó, sau đây là một số cân nhắc cần lưu ý:
Việc giám sát hiệu quả các hệ thống cũ không phải lúc nào cũng đòi hỏi phải thay thế phần cứng hiện có. Nhiều doanh nghiệp phải xử lý các thiết bị lỗi thời, nhưng Vision AI cung cấp một cách để theo dõi hiệu suất mà không cần thực hiện những thay đổi lớn.
YOLO11 thực hiện điều này bằng cách sử dụng phát hiện đối tượng và các tác vụ thị giác máy tính khác. Nó có thể đọc đồng hồ đo, máy đo và bảng điều khiển bằng camera để theo dõi thời gian thực mà không cần phải sửa đổi hệ thống. Mô hình chạy trơn tru trên các thiết bị biên, khiến nó trở nên phù hợp tuyệt vời cho các ngành công nghiệp có kết nối đám mây hạn chế. Điều này cho phép các doanh nghiệp xử lý dữ liệu tại chỗ và nhanh chóng giải quyết các vấn đề vận hành.
Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu về AI và xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án Vision AI của bạn. Bạn có quan tâm đến các sáng kiến như AI trong chăm sóc sức khỏe và thị giác máy tính trong nông nghiệp không? Hãy truy cập các trang giải pháp của chúng tôi để khám phá thêm!
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR