マシンビジョンは印刷とアプリケーションのワークフローをスムーズにする鍵です
Zebra Technologies Greater China テクニカル ディレクター、Cheng Ning
製造業者、倉庫管理者、またはその他の企業向け準拠 複数の業界、政府、顧客の要件を満たす下流のサプライ チェーン企業にとって、信頼は検証に代わることはできません。これは、問題が発生する前に防ぐための推奨される方法です。したがって、企業は各部品や完成品の品質の一貫性と設計の適合性を確認する方法について従業員を訓練する必要があり、自動車、電子部品、食品、飲料、医薬品などを自動的に検査するためのマシンビジョンシステムへの投資も必要となる場合があります。製造、組立、充填の精度を保証する製品です。さらに、企業は消費者の安全と財務への影響の側面から、過失によって引き起こされる潜在的なリスクを理解する必要もあります。
しかし、企業はこれらの製品やパッケージのラベルの作成と検証に対して同等の考慮と投資を行っているでしょうか?それとも、印刷システムとアプリケーション システムが正しく設定され、機能しているかどうかに完全に依存しているのでしょうか?ラベルの検証により多くの価値を与える そして、正しいメッセージを反映するという考えには依然として危険が伴います。プリント エンジンは手作業でプログラムされており、依然として本質的にはプリンターです。プリントヘッドを期限内に交換しないと、ラベルの品質が一時的に低下します。
実際の業務では、企業は、生産ラインの印刷およびアプリケーション システムを流れるラベル付きの製品やパッケージのそれぞれに細心の注意を払うように従業員を配置することはできません。作業を遅らせたり停止したりせずに、タグ付きアイテムをすべて徹底的に検査することは困難な場合があります。ラベルの品質と正確性の検証を担当する従業員も問題を見落とす可能性があります。間違ったラベルや準拠していないラベルがサプライチェーンに到着すると、修正する方法はありません。 次のリンクの人々がラベル付けの問題を解決できるかもしれません。たとえば、倉庫チームが倉庫内でラベルの問題を発見した場合、ラベルが間違っている製品を今後の出荷から阻止できる可能性があります。しかし、規制検査官や消費者がラベル表示の誤りを発見した場合はどうなるでしょうか?あるいは、荷物が間違った受取人に送られた場合や、住所が間違っていたり判読できない状態で仕分けステーションで滞留した場合はどうなるでしょうか?その結果は深刻で多額の費用がかかる可能性があります。
だからこそ、ラベル付けアプリケーションには、自動化を信頼しながらも、特に印刷および貼り付けラベル付けアプリケーションでは検証が必要という傾向が見られるのです。
固定産業用スキャナーとマシン ビジョン システムは、ラベルの信頼性の構築に役立ちます1D および 2D ラベル検証は、いくつかの理由から印刷およびアプリケーション システムと統合する必要があります。自動実行と合わせて、企業は、次のことを 100% 確信する必要があります:
1. ラベルが貼り付けられており、印刷および適用する際の情報が正しいこと。ラベルの完全性は、製薬、自動車、レストランなどの高度に規制された業界のコンプライアンスにとって特に重要です。テキストが十分に明瞭ではない場合、色が間違っている場合、またはバッチ番号が欠落している場合、会社は誤用またはすぐに回収できないことに対して金銭的責任を負う可能性があります。もちろん、ラベルの欠落は無駄や履行の遅れにつながるため、常に望ましくありません。 2. タグデータは読み取り可能です。場合によっては、従業員はバーコードや住所が読み取れると思っていても、スキャナーでは読み取れないことがあります。商品がサプライチェーンを通過する際に、スキャナーがあらゆる種類のデータを抽出できることが重要です。
3. ラベルの位置は正しいです。先ほど例を挙げましたが、人の意見は主観的なものです。ラベルの位置が要件より 0.5 センチメートル足りない場合、人間の目ではそのような小さな隙間を識別できない場合でも、不適合とみなされる可能性があります。
固定式産業用スキャン システムとマシン ビジョン システムを生産ラインの印刷エンジンの隣に設置することで、企業は問題のあるアイテムを生産ラインから出る前、積み込みドックに到着する前、または出荷される前に即座に検出し、検出できるようになります。サプライチェーンのさらに下流に輸送され、ラベルの品質、位置、データの正確性に関する問題を解決します。
定置型産業用スキャナは欠落しているタグやデータを探すことができ、マシン ビジョン システムはタグ上の形状やロゴ (「サンプル」とも呼ばれる) を探すようにトレーニングできます。品物がアウトバウンド検査アプリケーションのマシンビジョンカメラの下を通過すると、タグが存在し、正しい位置にあることを確認するためにそのサンプルが検索されます。仕分けに使用すると、速達標識を探し、荷物を正しい仕分けラインにリダイレクトして次の配送に備えます。マシン ビジョン システムは、タグ検索領域内の明るさを測定したり、ピクセル カウントを実行したりすることもできます。企業は検査基準を定義し、満たす必要のある一連の制限を設定でき、これらの制限を超えた製品は不適格とみなされます。
このタイプの自動検証スキャンの利点は、進捗レポートとしても機能し、システムによって問題が検出されない限り人間の介入が必要ないことです。ご存知のとおり、今日では製品のトレーサビリティがさまざまな理由から特に重要になっています。したがって、企業が品目があるチェックポイントを通過したことを確認できるときは常に、企業自体と他の利害関係者が、事業計画、報告、最適化に情報を提供できる貴重な運用上の洞察を得たことを意味します。同時に、プロセス全体を通じて製品やパッケージングとのタッチポイントがなくなり、従業員はより価値の高いタスクに集中できるようになります。これにより、企業は生産、注文処理、流通業務のコンプライアンスをより適切に維持し、一貫してスケジュールどおりに稼働できるようになります。
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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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