Yapay Görme Üzerine


İmalat endüstrisindeki kuruluşlar, yüksek kalite, üretkenlik ve güvenilirlik standartlarını korurken çıktıyı artırma konusunda her zamankinden daha fazla baskı altındadır. Tüketicilerden gelen pazar talepleri ve dünya genelindeki rekabet, en verimli ve etkili üretim sistemleri ve süreçlerinden daha azıyla yetinemez. Yapay Görme (Machine Vision), şirketler için otomasyonun kalite kontrolünü ele almasına ve kusurlu operasyonları en aza indirmesine olanak tanıyan geleneksel insan çabalarına daha az bağımlı olma yeteneği sağlayan yenilikçi bir teknolojidir. MV ayrıca, bir zamanlar insanlar tarafından yaygın olarak gerçekleştirilen geleneksel yöntemlere kıyasla, istenen malları ve ürünleri katlanarak artan oranlarda denetleyebilen ve monte edebilen ürün çıktısını da artırır. Birçok faydası sayesinde MV (Machine Vision), dünya çapındaki endüstrilerde sürekli artan bir popülariteye sahiptir ve kuruluşların kendi pazarlarında güçlü bir yer edinmelerine veya sürdürmelerine olanak tanıyan üretim sistemlerine sürekli olarak uyarlanmaktadır. Bu bölümde, faydalarıyla birlikte yapay görme anlayışını sunacağız ve neden bu kadar çok iş türü ve ürün kategorisine yayıldığını açıklayacağız.







Yapay Görmenin Tanımı


Endüstriyel iş dünyasında yapay görme, bir bilgisayarın, en yaygın olarak montaj hattı konfigürasyonlarında çeşitli uygulamalar için görüntü tabanlı otomatik denetim sağladığı süreçtir. Bu terim, yüksek düzeyde bir hassasiyetle metodik süreçleri yürütürken analog veya dijital görüntülerden veri çıkarmak için diğer entegre sistemlerle birlikte çalışan donanım ve yazılım ürünlerine sahip çok sayıda farklı teknoloji seviyesi için geçerlidir. Örneğin, otomotiv endüstrisi gibi bir üretim ortamında MV, üretkenliği artırmak ve maliyetli verimsizlikleri en aza indirgemek için üstün kalite kontrolünün yanı sıra süreçleri düzene sokmak için gerekli olan bütünleyici bir disiplindir. Bir aracın montajı, programlanmış ürünlerini oluşturma görevini tamamlamak için birden fazla sistemin koordineli ve kesintisiz performansını gerektirir. Genel sürecin büyük bir kısmı, modern yüksek verimli fabrikalarda otomatikleştirilir ve bir organizasyonun ultra rekabetçi bir pazarda sürdürülebilir başarısı için gereken kalite standartlarını korumak için büyük bir inceleme gerektirir.






Yapay Görme Nasıl Çalışır?


Bu süreçte, önceden programlanmış bir açı, özel aydınlatma, renk veya gölgeleme, özelleştirilmiş büyütmeler ve ürünü belirlemek için gereken diğer değişkenlerle birlikte, montajın veya bir bileşenin, örneğin bir motor pistonunun belirli bir noktasından bir görüntü veya görüntüler alınır. Pistonun görüntüsü, akıllı kameralarda veya sensörlerde bulunan bir özellik olan görüntüleme cihazının kendisi tarafından işlenebilir veya işleme sistemi aracılığıyla bir ara birime aktarılabilir. Daha sonra görüntü verileri, ürünün başarılı/başarısız yargısını belirlemek için sistem içinde önceden yapılandırılmış bir dizi değişkenle karşılaştırılır. Pistonun kabul edilip edilmediğinin tespiti yapıldıktan sonra ünitenin motor montajında ​​bir sonraki adıma geçmesine izin vermek veya daha fazla değerlendirme için bir kenara koymak için her iki eğilim için önceden ayarlanmış bir süreç başlatılır. Bu prosedür, aracın tüm konstrüksiyonu boyunca uygulanır. El montajının hala gerekli olduğu alanlarda, canlı personelin çalışmalarını inceleyerek insan hatasını azaltmak ve hatta ortadan kaldırmak için yapay görme kullanılır. Yapay görmenin kapsamlı ve özel görevini yerine getirmek için kullanılması gereken birkaç bileşen vardır. Görüntü yakalama, veri analizi için resim çeken ve normalde yüksek çözünürlüklü bir kamera olan bir görüntüleme cihazı tarafından gerçekleştirilir. 2D görüntülerin genel kullanımı yaygın yapay görmedir ancak kızılötesi (IR) sensörler, x-ışını görüntüleri, hiperspektral veya ultraviyole (UV) görüntüleme ve lazer sensörler de 3D görüntülerde hassas ölçüm kaydı için kullanılabilir.




Daha önce bahsedildiği gibi, bazı kurulumlarda görüntüleme cihazı, tamamen bağımsız bir mekanizma olarak çalışan bir işleme sistemi içine gömülüdür ve diğerleri, MV altyapısı içindeki bir işleme bileşenine bağlanan ayrı bir cihazla görüntüleme sürecini ayırır. Ek açı, aydınlatma ve bütünlük analizi görüntüleri için birden fazla kamera, sensör veya her iki teknolojinin kombinasyonu kurulabilir. Akıllı kameralar ve sensörler, kodlanmış eşiklere dayalı bir eylemi başlatan görüntüden belirli verileri çıkarma yeteneğine sahiptir. Programlanabilir mantık denetleyicisi (PLC) gibi ara birimlere bağlantı için gerekli iletişim kaynaklarıyla donatılmıştır. Teknoloji geliştikçe, bu cihazlar ayrıca bağımsız görüntü analizi yapabilen PC işlem gücü ile donatılmıştır. Varyansları belirlemek için en son görüntü yakalama tarafından sağlanan bilgilerle temel karşılaştırma olarak önceden onaylanmış spesifikasyonlardan oluşan bir şablon kullanılır. Kaydedilebilir veri noktalarının türleri, herhangi bir MV yapısı için kullanılan görüntüleme cihazlarının formatına dayalı olarak geniş bir aralığa sahiptir. Buna açık ve koyu pikselleri karşılaştıran piksel sayımı, barkod okuma, metin veya sembolleri tanıma, gri arka planlara karşı siyah renkleri analiz eden blob algılama, renk analizi ve daha sayısız raporlanabilir metrik türüyle sıcaklık dahildir. Yapay görme özel yazılım programları, sistem içindeki bilgi işlem sistemlerine kurulur ve sonuçlara dayalı olarak metrik ölçüm ve atanan eylemlerin konfigürasyonunda tam özelleştirme sağlar.



 



Yapay Görme Neden Önemlidir?


Yapay görme sistematiğinin endüstriyel otomasyona sağladığı etki, diğer birçok endüstriyi de etkiledi. Elektronik montajı, gıda ambalajı, tüketici ürünleri, nakliye, perakende mal ambalajlarının yanı sıra tıp ve ilaç endüstrilerinde yapay görmeden faydalanıldı. Yapay görme teknolojisi, daha yüksek kaliteli ürünler sağlar, üretkenliği ve güvenilirliği artırır, arıza süresini azaltır ve gelişmiş süreç ve envanter kontrolü sağlar. Bu değerler, performans iyileştirme analizi yoluyla ekipman ve bakım maliyetlerini düşürür ve ayrıca işçilik ve üretim giderlerinden tasarruf sağlar. Yapay görme kullanacak kadar şanslı olan kuruluşlar, mikroskobik düzeyde bile denetim verisi analitiği sağlayabilerek nicel ölçümleri tekrarlanan, hızlı ve doğru biçimde sunabilir.







Yapay Görme Ve Bilgisayarla Görme


Bilgisayarla görme, görüntü yakalama analizinin hala benzer bir şekilde gerçekleştiği yapay görme ile yakından ilişkilidir. Görüntü aygıtları hala uygun aydınlatma, veri işleme ve inceleme için bir bilgi işlem sistemi ve çıkarılan sonuçlara dayalı karar vermeyi yöneten yazılım gerektiren her iki disiplin tarafından da kullanılmaktadır. Hem bilgisayarla görme hem de yapay görme süreçleri çarpıcı şekilde benzer özelliklere sahipken, ikisi arasında elde edilmesi öngörülen hedefler farklılık göstermektedir. Bilgisayarla görü geniş anlamda, daha çok teorik ve günlük görüntü analizinin yakalanması ve otomasyonu anlamına gelir ve yapay zekanın (AI) bir alt disiplini olarak kabul edilir. Yapay görme, bir görüntüden elde edilen verilere dayalı olarak eylem gerektiren işlevlerle birlikte bilgisayarla görmenin pratik ve endüstriyel uygulamalarda kullanılması olarak yorumlanabilir. MV ile benzer değerler sağlayan robotik görme gibi başka görüş sistemleri de mevcuttur ancak çoğunluğu belirlenen amaçlarını gerçekleştirmek için bilgisayarla görme temellerini kullanır.



Yapay görme teknolojisine dayanan projelerinizde %100 endüstriyel Gemstone Panel/Box PC'leri tercih ederek uzun ömürlü sistemler kurabilirsiniz.







Ürünler hakkında detaylı bilgi almak için info@gemendutriyel.com adresinden bize ulaşın.







Sitede yayınlana tüm blog yazılarının hakları Gem Endüstriyel Bilişim Ltd. Şti. tarafından korunmaktadır. İzinsiz, kaynak site ve sayfa belirtilmeden yapılan tüm alıntıların dava konusu olarak kullanılma hakkı Gem Endüstriyel Bilişim Ltd. Şti. tarafından gizli tutulmaktadır. Ayrıca bu durum Google Web Spam ile otomatik olarak rapor edilip ilgili içeriği kullanan web sitesinin Google SEO sıralamasını belirlemede kullanılacaktır.


Kaynak: https://premioinc.com/blogs/blog/what-is-machine-vision (Görseller Ve Metin)




14 görüntüleme0 yorum

Son Paylaşımlar

Hepsini Gör