• Buradasın

    Yapay görme ile kalite kontrolü nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay görme ile kalite kontrolü, üretim hatlarındaki kusurları ve hataları otomatik olarak tespit eden bir teknolojidir 23.
    Çalışma prensibi:
    1. Görüntü toplama 25. Endüstriyel kameralar, üretim hattındaki görüntüleri alır 25.
    2. Veri işleme ve analiz 25. Yapay zeka algoritmaları, ürünleri belirlenen kalite standartlarına göre değerlendirir 25.
    3. Hata tespiti ve karar alma 25. Kusurlu ürünler otomatik olarak işaretlenir veya üretim hattından ayrılır 25.
    4. Gerçek zamanlı raporlama 2. Üretim yöneticileri, anında bilgilendirilir 2.
    Kullanım alanları:
    • otomotiv (parça ve montaj hatalarının tespiti) 23;
    • elektronik üretimi (PCB ve bileşen kontrolleri) 23;
    • gıda ve ambalaj (paketleme doğrulama ve hatalı ürün tespiti) 23;
    • tekstil (dokuma hatalarının belirlenmesi) 2;
    • lojistik (kırık veya hasarlı ürünlerin algılanması) 2.
    Yapay görme ile kalite kontrolü, hız, doğruluk, maliyet tasarrufu ve iş gücü ihtiyacının azalması gibi avantajlar sağlar 125.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. karsem.karatay.edu.tr
        1
      2. gokservision.com
        2
      3. ultralytics.com
        3
      4. vercosai.com
        4
      5. dataguess.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay görme aydınlatması nasıl yapılır?

    Yapay görme aydınlatması yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Işık Kaynağı Seçimi: Işık kaynağı, uygulamaya, ortama ve ürün yüzeyine bağlı olarak seçilir. Arka Aydınlatma (Backlight): Işık, nesnenin arkasından gönderilir. Yüzey Aydınlatması (Dome Light): Çok açılı bir aydınlatma sağlar ve nesne üzerindeki parlamaları minimize eder. Halka Aydınlatma (Ring Light): Kamera lensinin etrafına yerleştirilmiş halka şeklinde ışık kaynağıdır. Koaksiyel Aydınlatma (Coaxial Light): Kamera ile aynı eksenden gelen ışık kullanılır. UV Aydınlatma (UV Light): Ultraviyole ışık, floresan veya belirli malzemeleri görünür hale getirmek için kullanılır. 2. Aydınlatma Ayarları: Exposure Time: Kameranın bir görüntü oluşturmak için ışığa maruz kalma süresidir. Lens Fokus Ayarı: Görüntünün net bir şekilde oluşturulması için odak noktası doğru belirlenmelidir. Lens Işık Ayarı: Diyafram açıklığı ile sağlanır, daha fazla ışık girişi daha fazla detay sağlar. 3. Bağlantı ve Kamera Ayarları: Dijital I/O Bağlantısı: Kameranın ilgili dijital çıkışı sürücü veya doğrudan aydınlatma ile bağlantısı yapılmalıdır. Kamera I/O Ayarları: Bağlantı yapısına göre çıkış ayarı "high active" veya "low active" seçilmelidir. Kamera Çıkış Tipi: Dijital çıkış fonksiyonu "exposure activate" seçilmelidir. Bu adımlar, yapay görme sistemlerinin doğru ve verimli çalışmasını sağlar.
    5 kaynak

    Görme sensör çeşitleri nelerdir?

    Görme sensörü çeşitleri arasında aşağıdaki sensörler bulunur: Optik Sensörler: Işığın kullanıldığı sensörlerdir. Renk Sensörü: Farklı renkleri ayırt edebilme kabiliyetine sahiptir. Görüntü Sensörü: Optik bir görüntüyü alarak, bunu elektrik sinyaline dönüştürme yeteneğine sahiptir. Ayrıca, kızılötesi (IR) sensörler ve ultrasonik sensörler de görme sensörü olarak kabul edilebilir. Sensör çeşitleri, ölçüm yapacakları değişken tiplerine göre de sınıflandırılabilir.
    5 kaynak

    Bilgisayarlı görme nerelerde kullanılır?

    Bilgisayarlı görü, çeşitli sektörlerde farklı amaçlarla kullanılmaktadır: Sağlık Hizmetleri: Tıbbi görüntü analizi ile hızlı ve doğru teşhisler koymaya yardımcı olur. Otonom Araçlar: Gerçek zamanlı görüntü analizi yaparak çevrelerini anlamalarına ve 3B haritalar oluşturmalarına olanak tanır. Tarım: Uydu ve İHA görüntüleri ile arazi koşullarını izleme, mahsul hastalığı tespiti ve toprak nemi kontrolü gibi işlemleri otomatikleştirir. Güvenlik: Kamusal alanları izleme, kişisel güvenliği artırma ve şüpheli davranışları tespit etme gibi alanlarda kullanılır. Perakende: Raf görüntülerini analiz ederek envanter seviyelerini takip eder ve alışveriş deneyimini geliştirir. Diğer Kullanım Alanları: Yüz tanıma, içerik denetimi, hata tespiti ve operasyonel verimlilik artırma gibi alanlarda da bilgisayarlı görü kullanılır.
    5 kaynak

    Optik görüntü ölçüm sistemi nedir?

    Optik görüntü ölçüm sistemi, nesnelerin boyutlarını, şekillerini ve özelliklerini hassas bir şekilde ölçmek için optik ve görüntü işleme teknolojilerini kullanan ileri teknoloji sistemleridir. Temel bileşenleri: Kamera veya optik sensör. Işık kaynağı. Yansıtıcılar ve lensler. Görüntü işleme yazılımı. Kullanım alanları: Otomotiv endüstrisi. Havacılık ve uzay endüstrisi. Metal işleme ve imalat. Tıbbi cihaz endüstrisi. Elektronik üretimi. Optik görüntü ölçüm sistemleri, yüksek hassasiyet, hızlı ölçüm ve tekrarlanabilirlik sağlar.
    5 kaynak

    Görüntü kalitesi nasıl ölçülür?

    Görüntü kalitesi çeşitli yöntemlerle ölçülebilir: Piksel Ölçümü: Görüntüdeki piksel yoğunluğunu belirleyerek netlik, ayrıntı ve kontrast gibi faktörleri ölçer. Kontrast Ölçümü: Görüntüdeki siyah-beyaz farkını ölçer. Yapısal Benzerlik İndeksi (SSIM): İki görüntü arasındaki benzerliği değerlendirir. Video Multi-Method Assessment Fusion (VMAF): Referans ve bozulmuş görüntü sekanslarına dayanarak öznel görüntü kalitesini tahmin eder. Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): Kayıplı sıkıştıran kodeklerin restorasyon kalitesini ölçer. Ayrıca, görüntü kalitesi ölçüm cihazları da kullanılabilir; bu cihazlar renk doğruluğu, beyaz dengesi ve gamma ayarları gibi faktörleri ölçerek görüntü kalitesinin standarda uygunluğunu belirler. Görüntü kalitesi, sadece çözünürlükle belirlenmez; renk derinliği, sıkıştırma formatı ve sensör boyutu gibi faktörler de önemlidir.
    5 kaynak

    Görme sensörü nedir?

    Görme sensörü, kameranın çevresinden gelen ışığı algılayarak bu ışığı dijital sinyallere dönüştüren bir bileşendir. İki temel türü vardır: 1. CCD (Charged Coupled Device): Gelen ışığı elektrik yüklerine dönüştürür ve bu yükler dijital sinyallere çevrilir. 2. CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor): Işığı doğrudan dijital sinyallere çevirir. Görme sensörleri, güvenlik kameralarında ve diğer görüntüleme sistemlerinde yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak