Bir bilgisayarın bir resmi, resmin içindekiler hakkında bize ne söyleyebileceği açısından nasıl 'gördüğünü' hiç merak ettiniz mi? Ve tüm bunların temelinde makine öğrenimi görsel sistemleri olarak bilinen bir şey vardır. Makine öğrenimi, bilgisayarların bir şeyi nasıl yapacağını öğrenmesini sağlayan ve zamanla deneyim kazanarak daha iyi hale gelmemizi sağlayan bir teknoloji türüdür.
A makine öğrenmesi görüş sistemi , basitçe ifade etmek gerekirse, kendisine sunulan görüntüleri 'görebilen' ve anlayabilen bir bilgisayar programıdır. Bunu, görüntülerdeki örüntüleri ve verileri arayarak ve daha önceki örneklerden öğrendiklerine dayanarak görüntüler hakkında tahminler yaparak gerçekleştirir.
Makine öğrenimi görsel sistemleri son yıllarda uzun bir yol kat etti. Eskiden bilgisayarlar yalnızca basit şekilleri ve renkleri algılayabiliyordu. Ancak teknoloji gelişmeye devam ettikçe, makinelerin yüksek derecede karmaşık görüntülerle ilgili anlama ve yorum yapabilme yeteneği de arttı.
Görsel tanıma alanında makine öğreniminin evrimindeki önemli bir adım, sinir ağları yapay sinir ağlarının uygulanmasıdır. Bu ağların, işlevleri işlemek ve bağlantılar kurmak için yapay nöron katmanlarına sahip kendi beynimiz gibi çalışması amaçlanmıştır. Makineler, nöral ağları kullanarak görüntülerde nesneleri, yüzleri hatta duyguları tanıma konusunda büyük ilerlemeler kaydetti.
Akıllı telefonunuzla bir fotoğraf çektiğinizde, çerçevenin içindeki kişileri otomatik olarak tanıdığını hiç fark ettiniz mi? Bunun tamamı makine öğrenimi görsel sistemlerine borçludur. Bunlara, görüntü içindeki nesneleri tanıyan ve sınıflandıran algoritmalar dahildir — örneğin eski fotoğraflarınız arasında seçim yapmanız gerektiğinde bu yardımcı olur.
Makinelerin nesnelerimizi anında tanıdığı ve takip ettiği bir dünyayı düşünün. Bu artık makine öğrenimi görsel sistemleri kullanılarak gerçekleştirilebilir. Bu tür sistemler, yakalanan bir görüntü veya videonun içindeki nesneleri tespit etmek ve tanımak için bilgisayar Görseli yaklaşımlarına dayanarak tasarlanır.
Örneğin, otomotiv alanında (sürücüsüz arabalar vb.) nesne tespiti için makine öğrenimi görsel sistemlerinde yaygın olarak kullanılır. Bu sistemler, diğer araçlar, yaya geçidi ve trafik ışıkları gibi çevreyi 'görmeye' ve buna tepki vermeye arabalara yardımcı olur. Makine öğreniminden yararlanarak bu arabalar sokaklarda güvenli bir şekilde sürüş yapabilir ve çarpışmaları önleyebilir.
Yeni enerji pil muayene teknolojisinde bir yenilikçi olan şirketimiz, gelişmiş görüntüleme sistemlerini ve yapay zekâ destekli çözümlerini endüstriyel üretim, hassas bileşenler ve akıllı otomasyon alanlarında uygulamakta ve yüksek büyüme potansiyeline sahip sektörlerde inovasyonu yönlendirmektedir.
Ham madde temini ve montajdan nihai test ve paketlemeye kadar katı kalite denetimi uygulayarak %100 ürün muayene oranını koruyoruz—küresel müşteriler için güvenilirlik, uygunluk ve verimli teslimatı sağlıyoruz.
Yazılım ve sistem entegrasyonu olmak üzere çift sertifikalı, ulusal düzeyde tanınan bir yüksek teknoloji şirketi olarak makine görüş yazılımı, robotik, hassas hareket kontrolü ve akıllı muayene sistemleri dahil olmak üzere temel teknolojilerde uzmanlaşmış bulunmaktayız.
Deneyimli mühendislik ekibimizle desteklenerek, özelleştirilmiş görüntüleme ürün geliştirme, maliyet açısından optimize edilmiş tedarik, konsolidasyon hizmetleri ve özel lojistik sunuyoruz; böylece eksiksiz, maliyet etkin görsel çözümler ve hızlı yanıt veren satış sonrası destek sağlıyoruz.
EN
