Makine Görüsü (endüstriyel görüntü işleme)
Yapay görme (endüstriyel görüntü işleme), imalat ve üretim ortamlarında görsel verileri yorumlamak ve analiz etmek için otomatik sistemlerin kullanılmasını içerir. Kameralar, aydınlatma sistemler ve yazılımlar görsel verileri yakalamak ve analiz etmek ve bu temelde otomatik kararlar almak için birlikte çalıştığından, bu terim genellikle "gözleri olan makineler" olarak tanımlanır.
Makine Görüsünün Çalışma Modu
Bir yapay görme sistemleri kameralar, aydınlatma, görüntü işleme, yazılım algoritmaları ve yakalanan bilgileri belirli eylemlere dönüştüren bir kontrol biriminden oluşur. Tipik uygulamalar arasında bileşenlerin hassas bir şekilde konumlandırılması, ürünlerin otomatik olarak sıralama ve bin picking - düzensiz bir şekilde doldurulmuş konteynerlerden tek tek parçaların hedefli bir şekilde çıkarılması yer alır.
Klasik görüntü işleme sistemlerinin kural tabanlı olduğu bir gerçek olsa da, modern yapay görme çözümleri karmaşık veya değişken gereksinimleri güvenilir bir şekilde taşıma için giderek daha fazla derin öğrenme (DL) ve yapay sinir ağları kullanmaktadır. Bu, makinelerin insan algısıyla karşılaştırılabilir, ancak önemli ölçüde daha hızlı ve daha sağlam olan bilişsel kabiliyetleri kopyalamasını sağlar.
Uygulama alanları ve avantajları
Yapay görme, endüstriyel otomasyonun önemli bir itici gücüdür. Kalite güvencesinde, teknoloji kusurlu ürünleri hassas bir şekilde tespit eder ve böylece ürün kalitesini artıran ıskartaları azaltır. Lojistikte, barkodları ve QR kodlarını okumak ve tedarik zinciri boyunca ürünleri şeffaf bir şekilde izlemek için kullanılır. Buna ek olarak, yapay görme sistemler sürekli güvenilir oldukları ve imalat işlemlerini önemli ölçüde hızlandırdıkları için üretkenliği artırır.
Özellikle önemli bir uygulama alanı optik soruşturmadır. Geleneksel endüstriyel görüntü işleme sistemler, çevreden kaynaklanan görüntü dalgalanmaları ile niteliksel sapmaları ayırt etme konusunda genellikle sınırlarına ulaşır. Yapay zeka ve derin öğrenme tabanlı yapay görme modelleri bu tür farklılıkları güvenilir bir şekilde belirleyebilir ve denetim öğelerini otomatik olarak örneğin "OK" (kabul edilebilir) ve "NOK" (kabul edilemez) olarak sınıflandırabilir. Böylece yapay görme, geleneksel görüntü işleme ile uygulanması zor veya imkansız olan karmaşık denetim görevleri için sağlam çözümler sağlar.
Yapay görme ve bilgisayarla görme
Tıbbi görüntü analizi, otonom sürüş veya video gözetimi gibi alanlardaki uygulamaları içeren genel bilgisayar görüşünün aksine, makine görüşü özellikle endüstriyel görüntü işleme sistemlerine hizalalıdır. Odak noktası, imalatta güvenilirlik, tekrarlanabilirlik ve kararlılıktır. Yapay görme, zorlu üretim koşullarında bile görüntü verilerini hassas bir şekilde işlemek ve otomatik kararlar almak için kanıtlanmış donanımı modern yazılım, yapay zeka ve sinir ağlarıyla birleştirir.
Yapay görmenin endüstrilerde faydaları
Yapay görme, şirketler için önemli avantajlar sunmaktadır. Daha hassas ve daha hızlı kalite güvencesi sağlar, hata maliyetlerini azaltır, verimliliği artırır ve Endüstri 4.0 süreçlerine sorunsuz bir şekilde entegre edebilmek. Yapay zeka ve makine öğrenimi kullanımı sayesinde yapay görme, endüstriyel otomasyon için kilit bir teknoloji ve uzun vadeli rekabet gücü ve ürün kalitesi emin olmak için stratejik bir alet haline gelmektedir.