Endüstriyel görüntü işleme sistemleri, denetim ve kusur kontrolü konusunda büyük bir esneklik sunar. Bu uygulamalar, tekstillerdeki endüstrisindeki hatalar, reçeteli tabletlerdeki markalama işaretleri, elektronik üretimdeki hizalanmamış bileşenler ve soğuk lehim bağlantıları, hatta tarım ürünlerindeki bozulma gibi sorunları içerir.
Otonom araçlar, yapay zeka uygulamalarında görüntü işleme sistemlerinin en iyi örneklerinden biridir. Çünkü araçların çevrelerini algılamalarını ve yorumlamalarını sağlarlar. Sistemler, aracın çevresini yakalayan kameralar ve diğer sensörler kullanır, nesne tespiti ve sınıflandırması yapar, çarpışma öncesi uyarılar, şerit tespiti ve izleme sağlar.
Bu veriler, aracın gerçek zamanlı karar verme sürecini ve trafik işareti tanımayı destekler; yapay zeka, bu veri ile aracı yönlendirme, hızlanma veya yavaşlama kararları alır. Kısacası, görüntü işleme sistemleri yapay zekanın dinamik yol koşullarına uyum sağlamasını sağlar.
Robotlar, otomotiv endüstrisi gibi birçok endüstride önemli bir rol oynar. Görüntü işleme sistemleri, robotların dinamik bir ortamda güvenli, otonom ve doğru bir şekilde hareket etmelerini sağlar, ayrıca depodan montaj parçalarını alıp doğru montaj alanlarına yerleştirmelerine yardımcı olur.
Görüntü işleme sistemlerinin temel uygulaması, yüksek hızlı üretim hatlarında son derece doğru kalite kontrolüdür. Kalite kontrol süreci büyük ölçüde üretim sürecine bağlıdır, ancak görüntü işleme hata tespiti, varlık/yokluk kontrolleri, tip algılama, ölçüm (bazı sistemler mikron seviyesinde hassasiyet sunar) ve kod okuma konularında mükemmel sonuçlar verir.
Endüstriyel Görüntü İşleme Kütüphanesi
Endüstriyel Görüntü İşlemenin Uygulamaları
Endüstriyel Görüntü İşleme Kütüphanesi
Index