Archivado | Analice los equipos industriales para encontrar defectos

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Fecha de archivo: 2019-05-15

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Resumen

Las inspecciones de equipos industriales pueden tardar tiempo, en algunos casos horas o semanas, especialmente cuando el equipo está ampliamente distribuido en industrias como las del petróleo y el gas, el transporte (carreteras y vías férreas) construcción y agricultura.

Este Code Patterns le demuestra cómo puede automatizar esta inspección mediante el uso de imágenes de los equipos para mostrar al personal cuáles necesitan atención, para corregirlos y que cumplan los estándares de los equipos normales. El servicio Watson Visual Recognition puede identificar defectos específicos o si la imagen satisface las condiciones normales. El análisis de la imagen es lanzado por IBM Cloud Functions cuando la imagen se añade a una base de datos Cloudant®.

Descripción

En este Code Patterns usted utilizará técnicas de clasificación por aprendizaje automático para utilizar la inspección visual de imágenes para verificar si equipos industriales tienen diferentes daños. Usted utilizará Watson Visual Recognition para analizar la imagen comparándola con un clasificador entrenado para inspeccionar conductos de petróleo y de gas con seis identificadores: Normal, Ruptura, Corrosión, Revestimiento Dañado, Falla en la Junta y Filtración. Para cada imagen, usted recibirá un porcentaje de coincidencia de cada uno de los identificadores, que se basa en la coincidencia de la imagen con uno de los identificadores de daño o con el identificador Normal. Estos datos después se pueden utilizar para crear un panel de instrumentos que muestre qué conductos requieren atención inmediata o ninguna atención. Los datos de la imagen se almacenan en una base de datos Cloudant.

Este Code Patterns demuestra cómo IBM Cloud Functions puede desencadenar un microservicio cuando una imagen se añade a la base de datos de Cloudant. El microservicio realiza el análisis de reconocimiento visual y actualiza la base de datos Cloudant con los datos analizados.

Cuando haya completado este Code Patterns, usted aprenderá a:

  • Entrenar a Watson Visual Recognition para que clasifique imágenes
  • Configurar una base de datos Cloudant para que almacene y recupere datos de las imágenes
  • Configurar IBM Cloud Functions para que lance análisis de Visual Recognition y almacene los resultados en una base de datos Cloudant
  • Lanzar una aplicación web para que muestre un panel de instrumentos del análisis de reconocimiento visual y lo implemente en IBM Cloud Services

Flujo

Diagrama de las etapas para crear la aplicación

  1. El usuario sube la imagen a través de la UI web
  2. Los datos de la imagen se envían a la base de datos Cloudant
  3. Cuando la imagen se inserta en la base de datos, Cloud Functions lanza el microservicio.
  4. El microservicio analiza la imagen a través del servicio entrenado Watson Visual Recognition
  5. Los datos analizados se envían de vuelta a la base de datos Cloudant
  6. El panel de instrumentos de la UI web muestra el análisis del reconocimiento visual y las imágenes que requieren de atención

Instrucciones

Encuentre los datos detallados para este patrón en README.

Aviso

El contenido aquí presentado fue traducido de la página IBM Developer US. Puede revisar el contenido original en este link.