İnsan gözünün ötesine yolculuk
Endüstriyel Görüntü İşleme ve Yapay Zeka
Ceplerimizdeki telefonlardan kendi kendine giden arabaların gerçekliğine kadar, tüketici ekonomisi yapay zekanın gücünden yararlanmaya başladı. Aynı teknoloji, tahmin edebileceğiz gibi şu anda kalite kontrol ve diğer kontrollere dayalı gelişmiş üretim uygulamalarında da kullanıma hızlıca geçiş yapıyor.
Önde gelen üreticiler, karmaşık sorunları çözmek için yapay zeka ve deep learning çözümlerine yöneliyor. Bu üreticileri insan görsel kontrollerinin esnekliği ile bilgisayarlı bir sistemin güvenilirliği, tutarlılığı ve hızını sağlayan, geliştirilmesi sıkıcı ve çoğu zaman imkansız olan zor görme uygulamalarını kesin olarak çözebilen sistemler üzerinde uzun zamandır çalışıyor.
Bunun yanında imalat sanayinde montaj ve kontrol süreçlerinde insan deneyimine ve insan duyularına muazzam bir ihtiyaç var. Son yıllarda, vasıflı operatör sıkıntısı ve artan işçilik maliyetleri daha kritik hale geldi. Bu nedenle, insanların yaptığı görevlerin otomasyonlaştırılması işletmeler için acil bir görev haline gelmiş durumda.
Endüstride insanların en etkin olarak karar verme yeteneğini kullandıkları süreçlerden biri de görsel kontrol süreci. Geniş değişkenliğe sahip ürünlerin görsel kontrolü için, çeşitli renk ve boyutlardaki kusurları tanıyabilmek ve "kusurlu ürün" ile "doğru ürün" arasındaki değişkenliği ayırt edebilmek için deneyimli bir operatörün duyarlılıklarına sahip olmak halen çok önemli.
Bu noktada ortaya çıkan gereksinim, geleneksel kamera kontrol toolları ile (varlık-yokluk, şekil yakalama, pozisyon ve ölçüm, bunun yanında kod ve OCR okuma gibi) beklentileri tam anlamıyla karşılayan kontrollerin dışında, yapılması mevcut sistemlerle çok zor olan kompleks (çok fazla kontrol noktalı) kontroller ve özellikle yüzey hata kontrollerin uygulanabilmesi için yapay zekanın bu ihtiyaca cevap vermesi yönünde idi.
Ancak bununla birlikte bir nesnenin özelliklerini tanıyabilen ve karar kriterlerini otomatik olarak öğrenebilen, yapay zekanın bu rolde pratik kullanımı için, hata çeşitlerini öğrenmesi dolayısıyla çok miktarda görüntü verisiyle kullanıma hazırlamak gerekiyor. Buna ek olarak, bu projelerde alana özel yapay zeka donanımı kurma ve yapay zeka konusunda uzman yazılım mühendislerinin uzun öğretme sürecinde sahada sürekli bulundurulması gibi sorunlar var. Bütün bunlar yapay zekayı endüstriyel görüntü işleme sistemlerinde ilerlemesini yavaşlatan barikatlar oldu.
Bu sorunları çözmek için OMRON, yetenekli bir operatörün kontrol yöntemlerini ve mevcut bir görüntü işleme sistemi içinde uygulayacak teknolojiyi yeniden üreten bir hata tespit yapay zeka algoritması geliştirdi.
Bu yapay zeka ile donatılmış bir "FH Serisi" görüntü işleme sistemi ilk kez geçtiğimiz yıl Tokyo Big Sight ticaret fuarında sergilendi.
OMRON'un geliştirdiği teknoloji ile, optimum öğrenme için hangi görüntüleri seçmesi gerektiğini otomatik olarak belirleyebilir ve yaklaşık 10 görüntü ile bile yüksek bir inceleme performansı elde edilebilirsiniz.
Ayrıca, çok kolay tasarlandığından, yapay zeka uzmanlığına sahip olmadan bile hızlıca başlamak ve ayarlamalar yapmak mümkündür.
Bunun yanında yapay zekanın göze çok hoş gelen süslü dünyasının yanında sizi zorlayabilecek yanlarından da bahsetmek istiyorum.
Burada üç ana sınırlama tespit ediyoruz.
Birincisi, yapay zeka neredeyse her zaman büyük miktarda örnek veri gerektirir. Çok uzun süre veri almanız ve sistemi yeni verilere göre tekrar tekrar revize etmeniz gerekebilir.
İkincisi, yapay zeka masa üstü uygulamalarda çok başarılı olsa da, aslında karşılaştırmalı veri kümelerinde işlem yaptığından veri kümesinin dışındaki gerçek dünya görüntülerinde başarısız olabilir. Tüm veri kümelerinin önyargıları vardır. Özellikle, nadiren meydana gelen hatalarda görüntü işleme sisteminin başarısız sonuçlara yol açabileceği durumlara karşılık gelebilirler.
Üçüncüsü, oluşturulan veri seti görüntüdeki değişikliklere aşırı duyarlı olabilir. Yani aslında sizin için OK olan küçük değişikliklere sahip bir sürü ürününüzü kolaylıkla hatalı olarak belirleyebilir.
Özetleyecek olursak endüstrideki rekabet ve verimlilik hedefleri her gün kaliteyi artırmayı gerektiriyor. Görüntü işleme sistemleri de bu işin neredeyse en kilit noktasında yer alıyor. Gelinen noktada en önemlisi ise görsel kontrolün otomatikleşmesi ile insanlar basit ve monoton çalışmalardan kurtuluyor.
Omron FH Xpectia AI-Fine Matching ve AI-Defect Detection Yapay zeka toolları sayesinde, size geleneksel görüntü işleme çözümlerine meydan okuyan sorunları sağlam ve güvenilir bir şekilde çözme imkanı sunuyor.
