Süeda Asil
Kurumsal
- Konu Yazar
- #1
SICK, Nova yazılımına entegre ettiği yapay zeka destekli 3D makine görüşü yetenekleriyle kalite kontrolde yeni bir çığır açıyor. Derin öğrenme algoritmalarını hassas uzamsal yükseklik verisi analiziyle birleştiren bu yenilikçi çözüm, lojistikten otomotive, elektronikten pil üretimine kadar birçok sektördeki karmaşık otomasyon gereksinimlerine yanıt veriyor.
🧠 Sinir Ağları ve 3D Uzamsal Görüntüleme Bir Arada!
Geleneksel kural tabanlı makine görüşü sistemleri, düşük kontrastlı veya değişken kusurları tespit etmede yetersiz kalabiliyordu. Nova yazılımı, yüksek hassasiyetli uzamsal sensörler kullanarak her piksel için ayrı bir yükseklik değeri yakalıyor ve 3D topolojik verileri yeniden oluşturuyor. Yazılımın içine gömülü bir sinir ağı, bu veri setini analiz ederek renk ve kontrasttan bağımsız kalite kontrolleri gerçekleştiriyor. Uzamsal anlayışı yapay zeka ile birleştiren bu sistem, geleneksel 2D görüntüleme konfigürasyonlarının gözden kaçırdığı anormallikleri tespit ederek, algılanan yapısal kusurları görsel bir anomali ısı haritasına dönüştürüyor.
🏭 Endüstriyel Uygulama Alanları ve Teknik Kullanım Durumları
3D yükseklik analizine derin öğrenme uygulamak, standart optik kontrastın yetersiz kaldığı otomatik ortamlarda kusur tespitini mümkün kılıyor. Gıda, içecek ve tüketim malları sektörlerinde, sistem karton yüzeylerindeki yükseklik sapmalarını ölçerek paket deformasyonunu inceliyor ve yüksek hızlarda yapısal anormallikleri belirliyor. Lojistik operasyonları, boş kutuları veya kasalardaki eksik nesneleri tespit etmek için uzamsal verileri matris paketleme doğrulaması için kullanıyor. Diğer teknik uygulamalar arasında elektronik ve pil üretiminde montaj doğrulama ve yüzey denetimi, otomotiv lastik sınıflandırması için eksiksizlik kontrolleri ve 3D Optik Karakter Tanıma (OCR) yer alıyor.
🛠️ Cihaz Üzerinde Eğitim ve Sistem Dağıtımı
Makine görüşü mimarisi, mühendislerin derin öğrenme modellerini sahaya özgü örnek veri setleri kullanarak eğitmesine olanak tanıyan "örnekle öğretme" metodolojisini kullanıyor. Veri toplama, model eğitimi ve denetim yürütme tamamen cihaz üzerinde gerçekleşiyor, bu da ek harici işlem donanımına ihtiyaç duymadan üretim parti değişimlerini kolaylaştırıyor. Araç seti, önceden tanımlanmış donanım üzerinde yazılım lisanslaması aracılığıyla etkinleştiriliyor ve yapay zeka işlevlerinin yanı sıra standart kural tabanlı makine görüşü araçlarını da koruyor. Pazar Ürün Müdürü Diego Quintana Tukasaki, sinir ağı yeteneklerinin platforma entegre edilmesinin denetim parametrelerini genişlettiğini ve "son derece doğru, yapılandırılabilir, kolay eğitilebilir, özelleştirilmiş akıllı denetim çözümleri sunmak için veri ve analiz üzerinde daha fazla kontrol sağladığını" vurguladı.
