Endüstriyel Görüntü İşleme Teknolojisinde 5 Gelişim Alanı
Geçmişte yapay zeka (AI), big data, 3 boyutlu görüntüleme ve robotik süreç otomasyonu alanları benzeri görülmemiş bir ilerleme kaydetti. Yapay görme teknolojisinin uygulamaları gelişmeye devam edecek. Peki bundan sonra endüstriyel görüntü işleme teknolojisinin gelişim eğilimi nedir?
1. 3D Görüntüleme yaygınlaşmaya devam edecek
Endüstriyel otomasyon, fabrika üretim hatlarını daha akıllı olmaya zorluyor, manuel emeğin yerini alıyor ve her gün işçiliği azaltıyor. Görüntü işleme, kalite kontrol denetiminde yaygın olarak kullanılmaktadır ancak 3D sensör entegre çözümlerin ortaya çıkmasıyla birlikte yeni pazarlar gelişmektedir.
2. Artan Deep Learning uygulamaları
5G veri ağının ortaya çıkışı, otomatik bulut tabanlı görüntü işleme için gerçekleştirme yeteneği sağlıyor. Devasa Makine Tipi İletişim (mMTC), makine görüşü uygulamaları için bulutta büyük miktarda verinin işlenmesine olanak tanır. Derin öğrenme algoritması, görüntüleri hızlı bir şekilde sınıflandırabilir, algılayabilir ve bölümlere ayırabilir. Önümüzdeki yıl bu yeni yapay zeka ve deep learning sistemlerinin gelişimi artacak.
3. Robotların artması
Uluslararası Robotik Federasyonu'na göre "2024 yılında endüstriyel robot pazarının dünya çapında %7 büyüyerek 620.000 adedin üzerine çıkması bekleniyor.". İnsan iş birliğine dayalı robotlar, basitleştirilmiş kullanım ve süreç öğrenimi trendi, endüstriyel otomasyon alanında robotların kullanımının teşvik edilmesine yardımcı olmuştur. Her geçen gün endüstriyel robotların arayüz programlamasını kullanması daha kolay ve daha hızlı olacaktır. İnsan-makine iş birliği, küçük partili ve yüksek karmaşıklığa sahip esnek üretimi destekleyecektir. Kullanım karmaşıklığının azalması, robotların ve görüntü sistemlerinin orta ve uzun vadede yaygın olarak kullanılmasını sağlar.
4. Termal görüntüleme endüstrisi testleri giderek daha popüler hale geliyor
Termal görüntüleme kameraları geleneksel olarak ulusal savunma, güvenlik ve kamu güvenliği için kullanılmaktadır. Termal görüntüleme teknolojisi tespitte yaygın olarak kullanılmaktadır.
Otomotiv veya elektronik parça üretimi gibi birçok endüstriyel uygulama için termal veriler kritik öneme sahiptir. Standart görüntü işleme sistemleri üretim sorunlarını görebilmesine rağmen termal anormallikleri tespit edemez. Termal görüntüleme ve görüntü işlemenin birleşimi, üreticilerin çıplak gözle veya standart kamera sistemleriyle görülemeyen sorunları tespit etmesine olanak tanıyan, büyüyen bir alandır.
5. Hiperspektral Görüntüleme Analizi ve Tespit Teknolojisi
Yeni nesil modüler hiperspektral görüntüleme sistemleri, endüstriyel ortamlarda kalite kontrol görevlerini kimyasal analiz yardımıyla sağlar. Kimyasal renkli görüntüleme, farklı renkteki sonuç görüntüleri aracılığıyla malzemenin moleküler yapısını görselleştirir. Bu, kimyasal bileşimin standart görüntü işleme yazılımında analiz edilmesine olanak tanır.
Tipik uygulamalar arasında sıvıların ayırt edilmesi, et üretiminde plastiklerin tespiti, farklı geri dönüştürülebilir malzemelerin tespiti ve ilaç tablet kalite kontrolü yer alır.
Bu tür sistemlerin önündeki temel engel, işlenmesi gereken verinin miktarı ve hızıdır, ancak daha hızlı işlemenin, daha iyi algoritmaların ve kamera kalibrasyonunun geliştirilmesi, onu hala gündemde olan bir konu haline getirmektedir.