Geleceğin Fabrikası için Çözüm Ortağınız
2 Boyutlu Görüntü İşleme
2 Boyutlu Görüntü İşlemede lazer tarama sistemi kullanılarak ürün kalitesinin belirlenmesi ve üründe hatalı bölgelerin tespiti amaçlanmaktadır. 3 aşamadan oluşur. İlk olarak görüntü işlemek için uygun ortamın oluşması gerekmektedir. Sonra lazer tarama yapılarak görüntü alınır ve varsa hatalı bölge tespit edilir.
Kendi kendine öğrenme araçları seti bu tür hata ve kalite kontrol tespitleri için belli başlı yöntemleri içerir. Bu araçlar bir komut dosyası kodu ile birleştirilebilir ve iç içe geçirilebilir. Bu araçlar birlikte üretimdeki her türlü görüntü görevinin üstesinden gelebilmektedir.
Yüzey Anomalisi
Anomali Dedektörü modülü hatasız örneklerle eğitilebilir. Sabit nesneleri veya deforme olmuş tekstil gibi tamamen dengesiz yüzeyleri bile desenle inceleyebilir.
Yüzey Algılama
Yüzey algılama, tamamen heterojen yüzeylerdeki kusurları bulmak için eğitilebilen bir araçtır. Bu tür kusurlara örnek: pas, aşınma, sızıntı vb.
OCR (Optik Karakter Tanıma)
OCR (Optik karakter tanıma) modülü, görüntüdeki tek tek karakterleri veya kelimeleri bulmak için kullanılır.
Nesne Dedektörü ve Sınıflandırıcı
Nesne algılayıcı ve sınıflandırıcı, dengesiz şekle sahip nesneleri bulabilir - örneğin ahşap üzerindeki düğümler. Nesnelerin döndürülmüş olması önemli değildir.
Birleştirici
Unifier, incelenecek nesneler döndürüldüğünde veya görüntülerde konum dağınık olduğunda kullanılabilir. Sonrasında görüntülerdeki nesnelerin konumunu ve rotasyonunu birleştirir.
Denetleme Modülleri
Denetim modülleri karmaşık bir akışla birleştirilebilir ve hatta özel görüntü ön işleme veya komut dosyası koduyla iç içe geçebilir.
Ölçüm
Ölçüm modülü, nesnenin boyutlarının basit bir şekilde ölçülmesine yarar.
Rapor
İstatistiklerden elde edilen tüm bilgilerin yanı sıra eğitim görüntüleri (seçildiyse), değerlendirilen test görüntüleri ve kullanılan modüllerin bir grafiğini içeren HTML raporunu otomatik olarak oluşturur.
Otomotiv
Yapay zeka tabanlı görsel denetim, araç üretim sürecinin hayati bir parçası haline geldi. Sadece birkaç yıl önce otomobil üreticilerine rekabet avantajı sağlayan şey, artık üretimin temel bir bileşeni haline geldi. Bileşenlerin montajdan önce incelenmesi, maliyetli yeniden işlemeyi azaltabilir. Yandaki resim Yüzey Dedektörü modülünün sonucunu göstermektedir. Araçlar showroomlara gönderilmeden önce yapılan son denetimlere kadar uzanarak israfın azaltılmasına, ürün kalitesinin iyileştirilmesine, üretkenliğin artırılmasına ve sıkı araç güvenliği standartlarının karşılanmasına yardımcı olur.
Metal
Metal üretim prosesleri, çoğu çıplak gözle tespit edilmesi zor olan ve manuel denetim için uygun olmayan kusurlara eğilimlidir. Manuel denetim ayrıca zaman alıcıdır ve genellikle tutarsız sonuçlar verir. Buna karşılık, yapay zeka tabanlı görsel denetim yalnızca ekonomik faydalar sağlamakla kalmaz, aynı zamanda gelişmiş kalite ve tutarlılık da sunar. Anomali Dedektörü modülü, metal zincirlerdeki kusurları tespit etmek için idealdir. Potansiyel kusurların çeşitliliği nedeniyle, yanda gösterilen inceleme için yalnızca kusursuz görüntüler üzerinde eğitilen Anomali Dedektörü seçilmiştir.
Plastik
Plastik ve kauçuk üretim sektöründe geleneksel kalite kontrol yöntemlerine göre daha fazla doğruluk, tutarlılık ve hız dahil olmak üzere çok sayıda avantaj sunar. Bu da daha yüksek verimlilik, daha düşük maliyet ve daha iyi ürün kalitesi anlamına gelir. Örneğin enjeksiyon kalıplamanın sonucu, hammadde, kalıp kalitesi, sıcaklık, basınç ve hız dahil olmak üzere bir dizi faktörden etkilenir. Bu faktörler, çeşitli leke türleri, çapaklar, inklüzyonlar, boşluklar veya çatlaklar gibi kusurların ortaya çıkmasına neden olabilir. Birleştirilmiş plastik parçaların eksiksizliği Detektör ve Sınıflandırıcı modülleri kullanılarak doğrulanır. Herhangi bir bileşen eksikse, ürün NOK (tamam değil) olarak işaretlenir.
İlaç ve Kozmetik
Tescilli derin öğrenme algoritmaları ve sinir ağları tarafından desteklenen görsel denetim ve kalite güvence yazılımı, ilaç sektöründe önemli bir araç haline gelmiştir. Ambalaj ve mühür bütünlüğünü doğrulayarak, steriliteyi koruyarak ve uygun etiketlemeyi sağlayarak ürün kalitesini garanti eder ve bunların tümü mevzuata uygunluğun karşılanmasına yardımcı olur. Anomali Dedektörü ve Nesne Dedektörü, ambalaj veya sıvılardaki yabancı nesneleri tanımlamak için kullanılır. Anomali Dedektörü yalnızca OK görüntüleri üzerinde eğitilir ve yukarıdaki sol resimde görüldüğü gibi sapmaları tespit eder. Sağdaki iki resim, belirli nesneleri tanımlamak için eğitilen Nesne Algılayıcı modülünü göstermektedir.
Gıda ve İçecek
Gıda ve içecek endüstrisinde derin öğrenme tabanlı görsel denetim, ürün kalitesini ve güvenliğini büyük ölçüde geliştirerek maliyetli geri çağırmaları önler ve verimliliği önemli ölçüde artırır. Manuel denetim gibi geleneksel yöntemler zaman alıcı, öznel ve hataya açıktır; bu da tutarsızlıklara ve müşterilere ulaşan potansiyel olarak güvensiz ürünlere neden olur. Yandaki resimde, Detektör ve Sınıflandırıcı modülleri eksik öğeleri belirleyerek ambalajın içeriğini doğrular. Bu, doğru öğelerin uygun yerlerinde olmasını ve tüm öğelerin mevcut ve hasarsız olmasını sağlar.
Elektronik
Yapay zeka görsel denetimi, kalite kontrolün önemli bir bileşeni olarak elektronik endüstrisinde giderek daha popüler hale gelmiştir. Yapay zekanın kusurları yüksek doğruluk ve hızla tespit etme yeteneği, onu ürün kalitesini artırmayı ve manuel denetimle ilişkili maliyetleri azaltmayı amaçlayan üreticiler için cazip bir çözüm haline getirmektedir. Örgülü ekranlamanın bütünlüğü Anomali Dedektörü modülü kullanılarak denetlenir. Kusurlar kolayca tespit edilir ve bir ısı haritası ile vurgulanır. Modül yalnızca hatasız görüntüler üzerinde eğitilir.
Ahşap ve Mobilya
Ahşabın tutarsız dokusu nedeniyle her parça benzersizdir ve bu da kalite kontrolünü zorlu bir görev haline getirir. Derin öğrenme sinir ağı, bir dizi görüntüden dokuyu anlamayı öğrenerek bu zorlukların üstesinden gelir ve gerekli kalitenin elde edilip edilmediğini belirlemeye yardımcı olur. Ahşabı kaliteye göre derecelendirir ve her bir parçanın belirli uygulamalar için uygunluğunu belirleyerek hızı ve tutarlılığı büyük ölçüde artırırken denetim maliyetlerini düşürür. Anomali Tespit modülü, daha önce görülmemiş kusurları veya şekil ve boyutun tahmin edilmesinin zor olduğu kusurları tespit etmek için idealdir ve kapsamlı kalite kontrolü sağlar.