Görüntü İşleme Uygulamaları

Probleme göre değişir; basit durumlarda yüzlerce, karmaşık durumlarda binlerce örnek gerekebilir. Veri artırma ve doğru etiketleme ihtiyacı azaltır.

Çok önemlidir. Kontrollü aydınlatma ve doğru kamera seçimi, model başarısını algoritmadan bile fazla etkileyebilir.

Evet; hedef hız ve donanıma göre modeli optimize ederek hat hızında çıkarım yapılabilir.

Eşik ayarı ve şüpheli durumların insana yönlendirilmesiyle yanlış alarm ve kaçan hata dengesi iş hedefine göre ayarlanır.

Klasik görüntü işleme; kenar, renk ve şekil gibi kurallara dayalı yöntemlerle çalışır. Derin öğrenme ise örneklerden öğrenerek karmaşık desenleri tanır. Basit, kontrollü ortamlarda klasik yöntem yeterli olabilir; değişken koşullarda derin öğrenme daha başarılıdır.

Yüzey çizikleri, eksik parça, yanlış montaj, etiket hataları, sayım, ölçüm ve doluluk gibi görsel olarak ayırt edilebilen durumları tespit edebiliriz. Uygulanabilirlik, numune görüntüleri üzerinde yapılan ön denemeyle doğrulanır.

Kamera, lens ve aydınlatma seçimi tespit edilecek hatanın boyutuna ve hat hızına bağlıdır. Doğru ekipman, algoritma kadar sonucu etkiler. Gereken donanım için öneri listesi hazırlayıp kurulum desteği veriyoruz.

Hat hızına göre milisaniyeler mertebesinde karar verecek şekilde tasarlanır. Gerekli hız bilgisini analiz aşamasında alır, model boyutu ve işlem donanımını buna göre seçeriz.

Evet. Tespit sonuçları, görüntü kanıtıyla birlikte veri tabanına kaydedilebilir; ERP, MES ya da raporlama panolarına aktarılabilir. Hatalı ürün sayısı ve nedenleri üzerinden kalite analizi yapılabilir.

Yeni ürün için örnek görüntüler toplanır, model bu verilerle yeniden eğitilir ya da ince ayar yapılır. Yeni ürün eklemeyi kolaylaştıran bir veri toplama ve eğitim akışı kurmayı öneriyoruz.

Veriler talebinize göre kurum içi sunucuda ya da güvenli bulut ortamında saklanır. Saklama süresi, erişim yetkileri ve KVKK gereklilikleri projenin başında yazılı olarak belirlenir.