“Endüstriyel Görme” veya “Görüntüleme Sistemi” şeklinde de adlandırılabilen “Yapay Görme” (Machine Vision), IoT sistemlerinin bir kolu olmakla birlikte yasalara uygun ve tüketici dostu yöntemlerle üretimlerini optimize etmek isteyen firmaların yeni gözdeleri arasında yer alıyor. Fabrikalardaki makineleri yapay zekaya bağlayacak Yapay Görme sistemleri ile üretim hatalarının tahmin edilmesi, montaj kalitesinin artırılması ve maliyetlerin azaltılması oldukça kolay bir hale geliyor.
Yapay Görme sistemlerinin firmalar için 3 hayati özelliği vardır.
- Öngörücü Bakımlar:
Yapay zeka kullanan sistemler herhangi bir robotik parçanın veya taşıma bandının arıza yapma olasılığını hesaplar ve insanları zamanında uyarır. Böylece sistemin herhangi bir parçası hiçbir zaman tamamen durmaz ve üretim aksamamış olur.
- Barkod Tarama ve Okuma Hizmeti:
Yapay Görme sistemleri, kameraları ve barkod okuyucuları kullanarak insana ihtiyaç duymadan banttan geçen tüm ürünleri okur ve sisteme kaydederek paketleme sürecinde hata ihtimali ve vakit kaybını sıfıra indirir.
- Kalite Kontrol:
Üretim bantlarında bazen insan kaynaklı bazen ise malzeme kaynaklı bir çok hata meydana gelir. Bunların bazıları göz ardı edilebilecek kadar küçük ve zararsız hatalardır. Ancak kimi hatalar insan hayatını riske atacak kadar önemli parçalarda meydana gelebilir. Bu hataların kontrolü ve değerlendirilmesi hayati önem taşır. Genellikle kalite kontrol ekipleri hataları detaylıca gözden geçirmek ve parçaları testlere sokmak zorundadırlar. Yapay Görme sistemleri sayesinde hataların kontrol süreci hem çok kısalmakta hem de yanılma payı insan gözüne kıyasla yok denecek kadar azalmaktadır.
Hızla gelişen yapay zeka ve IoT sistemlerinin entegre edilmesiyle Yapay Görme sistemleri montaj hattında birden fazla kamera kullanarak ürün kalite kontrollerini görsel olarak yerine getirebilir, ürün barkodlarını okuyarak kaydedebilir, tüm imalat verilerini sisteme depolayabilir ve bunların hepsini insan gözünün algılayamayacağı hızlarda gerçekleştirir.
Ayrıca Yapay Görme sistemlerinin 4 ana uygulama alanı vardır. Bunlar “Görsel Kontrol”, “Ölçüm”, “Pozisyonlama” ve “Tanımlama” olarak sıralanabilir. Bu uygulamalar kısaca ürünlerin kalite kontrollerini, boyut ağırlık gibi ayırt edici detaylarını, parçaların pozisyonlarını ve özelliklerini sınıflandırmaya yarıyor.
Günümüzde şirketler yukarıda saydığım kolaylıklar sebebiyle Yapay Görme alanına ciddi yatırımlar yapmaya başlamış durumdalar. “Nesnelerin İnterneti (IoT)” ve yapay zeka teknolojilerini bünyesinde barındıran bu alana henüz geçmeye hazır olmayan onlarca şirket var. Çekinceleri olan bu şirketlere IoT’nin önümüzdeki yıllarda ilham kaynağı olacağı ve kolaylaştıracağı binlerce süreç açıklanarak dijital dönüşüme dahil olmaları hızlandırılabilir.
Bakım masraflarında hafifleme, daha az hata payı ve insan gücünün yerini durmadan çalışan makinelerin alması gibi maddi anlamda büyük rahatlık sağlayacak çözümler yakın dönemde bir çok yeni firmanın IoT sistemlerine daha çok bütçe ayırmasına sebep olacaktır.
Çok bilgilendirici bir yazı olmuş. Ellerinize sağlık 🙂
Teşekkürler 🙂