Makine görseli, son yıllarda geliştirilen yeni bir teknolojidir. Optik, mekanik ve elektrik entegrasyonunun araçlarını kullanarak makineye görsel fonksiyonu kazandırır. Makine görselini denetim alanında kullanarak, birçok durumda çevrimiçi yüksek hassasiyetli ve hızlı ölçümler gerçekleştirebilirsiniz. Aynı zamanda, makine görsel algılama teknolojisi teorisi adım adım gelişmiştir.
Makine görme nedir?
Makine görseli, kısaca, insan gözünü ölçüm ve karar verme için makine ile değiştirme işlemidir. Ana olarak bilgisayarı kullanır ve insan görsel işlevini simüle ederek, nesnelerin görüntüsünden bilgi çıkarır, işler ve anlar; sonuç olarak bu bilgiler gerçek algılama, ölçüm ve kontrol için kullanılır. Makine görselinin tipik mekanizması beş bölümden oluşur: aydınlatma, mercek, kamera, görüntü edinme kartı ve görsel işlemci.
Bu teknolojiden türetilen teknoloji, yapay zeka, nörobiyoloji, psikofizik, bilgisayar bilimi, görüntü işleme, desen tanım ve birçok başka alanla ilgili olan makine görsel algılaması teknolojisidir. Makine görsel algılaması teknolojisi, yüksek hız, büyük miktarlarda bilgi ve çok fonksiyonelliği ile karakterizedir.
Makine görsel algılamasının gelişimi
Makine görseli araştırması, Amerikalı bilim adamı L.R. Roberts tarafından orta 1960'larda polihedronlardan oluşan yapı taşları dünyasını anlamak için başladı. O dönemde kullanılan teknikler, önceden işleme, kenar algılama, kontur çizgi yapımı, nesne modelleme ve eşleştirme gibi makine görselinde uygulanmıştır. 1970'lerde makine görseli birkaç önemli araştırma dalına ayrılmıştır: ① hedef rehberliği için görüntü işleme; ② görüntü işleme ve analizi için paralel algoritma; ③ 2D görüntülerden 3B bilgi çıkarma; ④ dizi görüntülerinin analizi ve hareket parametrelerinin değerlendirilmesi; ⑤ görsel bilgi temsili; ⑥ görsel sistemin bilgi tabanı.
Makine görseli teknoloji tasarımıyla ilgili zorluklar nelerdir?
İlk olarak: ışıklandırma istikrarı
Sanayi görsel uygulamaları genellikle dört kategoriye ayrılır: konumlandırma, ölçüm, tespit ve tanıma. Bunların arasında, ölçüm en yüksek ışık istikrarlığını gerektirir. Işık sadece %10-%20 değişirse, ölçüm sonucu 1-2 piksel sapabilir. Bu bir yazılım sorunu değildir, ışık değişimi nedeniyledir, bu da görüntülerdeki kenar pozisyonlarının değişimine yol açar ve hatta en güçlü yazılım bile bunu çözemeyebilir. Sorunu çözmek için sistem tasarımında çevresel ışığın etkilerini ortadan kaldırarak aktif aydınlatma kaynaklarının ışık istikrarını sağlamalıyız. Tabii ki, donanım kameralarının çözünürlüğünü artırmak da doğruluğu artırmak ve çevresel etkilere karşı direnç geliştirmek için bir yoldur. Örneğin, önceki kameranın piksel başına karşılık gelen uzaysal boyutu 10 µm iken, çözünürlüğü artırarak bunu 5 µm'ye indirdik. Böylece doğruluk yaklaşık olarak iki katına çıkar ve çevreye karşı olan direncimiz doğal olarak artar.
İkinci olarak, iş parçası konumunun tutarsızlığı
Genel olarak, ölçüm projesinin ilk adımı, çevrimdışı tespit olsun veya çevrimiçi tespit olsun, tamamen otomatik tespit ekipmanları kullanılarak yapılan her iki durumda da ilk adım ölçülmek istenen hedefi bulmaktır. Her seferinde ölçülecek nesne çekim alanına girdiğinde, ölçülecek nesnenin tam olarak nerede olduğunu bilmek gerekir. Hatta bazı mekanik takımlar kullanılsa bile, ölçülecek hedefin her seferinde aynı konuma çıkmasını garantilemektense konumlandırma fonksiyonunun kullanılması gerekmektedir. Eğer konumlandırma doğru yapılmazsa, ölçüm aracı konumu yanlış olabilir ve sonuçta ölçüm sonucunda büyük bir sapma ortaya çıkabilir.
Üçüncü: kalibrasyon
Genel olarak, yüksek hassasiyetli ölçümden sonra şu kalibrasyonlar gereklidir: 1) optik distorsiyon kalibrasyonu (eğer yazılım merceği kullanmıyorsanız, genellikle kalibrasyon gerekir), ve (2) projeksiyon distorsiyonu kalibrasyonu, yani montaj konumu hatası tarafından temsil edilen görüntü distorsiyonu düzeltmesi ve üç nesne görüntü uzayının kalibrasyonu, yani her pikselin karşılık gelen nesne uzayı boyutunu hesaplama.
Ancak, mevcut kalibrasyon algoritmaları düzlem kalibrasyonuna dayanmaktadır. Eğer ölçmek istediğiniz fiziksel nesne düzlemsel değilse, bu durumda bazı özel algoritmalar kalibrasyon için gereklidir ki, bu ortak kalibrasyon algoritmalarıyla çözülemez.
Ayrıca, kalibrasyon panosunun kullanımı uygun olmadığı için bazı kalibrasyon yöntemleri tasarlanması gerekmektedir, bu nedenle kalibrasyon mevcut yazılımdaki kalibrasyon algoritmasıyla çözülebilir olmayabilir.
Dördüncü: nesnenin hızı
Ölçülecek nesne halsiz değil, ancak hareket halindeyse, hareket bulanıklığındaki görüntü doğruluğunu göz önünde bulundurulmalıdır (bulanık piksel = nesne hareket hızı * kamera maruz kalma süresi), bu da yazılım tarafından çözülmez.
Beşinci olarak, yazılımın ölçme doğruluğu
Ölçüm uygulamasında, yazılımın doğruluğu yalnızca 1/2-1/4 piksel olarak düşünülebilir ve 1/10-1/30 piksel gibi konumlandırma uygulamaları yerine daha iyi bir şekilde 1/2 kullanılması tercih edilir, çünkü yazılım görüntüden çok az özellik noktası çıkarabilir.
Çin'deki geliştirme ve uygulama
Uzmanlar, makine görselinin erken gelişiminin ana olarak Avrupa, Amerika Birleşik Devletleri ve Japonya'da odaklandığını düşünüyor. Küresel imalat merkezinin Çin'e geçmesiyle birlikte, Çin makine görsel pazarı, Kuzey Amerika, Avrupa ve Japonya'dan sonra Uluslararası Makine Görsel üreticileri için önemli bir hedef pazar haline geldi. Çin'de, makine görselinin uygulaması 1980'lerde teknolojinin tanıtıldığından kaynaklanmaktadır. Yarıiletken ve elektronik endüstrisi, makine görselinin daha erken uygulandığı endüstrilere dâhil olanlardan biridir; bunların çoğu PCB basit devre montajı, bileşen üretim, yarıiletken ve entegre devre ekipmanlarıda toplanmıştır. Bu endüstride makine görselinin uygulanması ve tanıtımı, elektronik ürünlerin kalitesini ve üretim verimliliğini artırmada önemli bir rol oynamaktadır.
Şu anda, Çin dünya makine görüşü geliştirmesinin en aktif bölgelerinden biri olmaktadır ve ulusal ekonomideki neredeyse tüm sektörleri kaplamaktadır: sanayi, tarım, tıp, askeri, uzay keşifleri, meteoroloji, astronomi, kamu güvenliği, ulaşım, güvenlik, bilimsel araştırma ve diğer alanlar. Sanayi alanında makine görüşü uygulamasının en büyük oranında olduğu alan budur. Önemli nedenlerden biri, Çin'in küresel imalat endüstrisinin işleyiş merkezi olmasıdır. Parça işleme konusundaki yüksek talep ve buna karşılık gelen ileri üretim hattıyla birlikte, uluslararası düzeyde ileri seviyede olan birçok makine görüşü sistemi ve uygulama deneyimi de Çin'e girmiştir.
Aşağıda birkaç uygulamaya kısa bir tanıtım yer almaktadır:
1. Gıda güvenliği izleme
Üretim ve ürün kalitesi denetimi sürecinde, personelin üretim sürecindeki hataları ve eksiklikleri gözlemleyip tespit etmesi gerekebilir. Bir kişinin sorumluluk duygusu ve dikkati ne kadar güçlü olursa olsun, yorgunluk, ihmal ve dikkatsizlikten dolayı defolu ürünler pazarda dolaşmaya başlayabilir.
Makine görselinin gıda denetiminde uygulanması
2. imalat
Üretim endüstrisi rekabeti artıyor, maliyet baskısı üretim verimliliğine dikkat etmesini zorunlu kılıyor, kalite makine görsel teknolojisinin uygulanmasını teşvik edecek. Üretim verimliliğini artırmak ve işgücü maliyetlerini azaltmak için endüstriyel üretime ve yönetişime yönelik bazı elle yapılan adımlar giderek makinelerle değiştiriliyor. Makine görsel sisteminin özelliği, üretime olan esnekliğini ve otomasyon seviyesini artırmaktır. El ile çalışılmasına uygun olmayan veya insan görselinin gereksinimleri karşılayamadığı tehlikeli çalışma ortamlarında, makine görseli genellikle insan görselini değiştirmek için kullanılır; aynı zamanda, büyük ölçekli endüstriyel üretim sürecinde, ürün kalitesi denetimi için insan görselinin verimliliği düşük ve doğruluk oranı yetersizdir, makine görselinin denetim yöntemi, üretim verimliliğini ve üretim otomasyon derecesini büyük ölçüde artırabilir. Ayrıca, makine görseli bilgi entegrasyonunu kolaylaştırmakta ve bu da bilgisayar entegre üretiminin temel teknolojisidir.
Aynı zamanda, makine görsel teknolojisi duman ve su çamurları gibi süper standart emisyonlarda da bir rol oynayabilir. Makine görselini kullanarak, makine odaları ve atölyelerdeki yangını ve dumanı zamanında tespit edebiliriz. Makine görselindeki yüz tespiti ve yüz tanıma teknolojisinin kullanımı, giriş ve çıkışların denetimini ve yönetimi güçlendirerek işletmelere yardımcı olabilir, bu da yönetim seviyesini artırır ve yönetim maliyetlerini düşürür.
3. Güneş enerjisi, trafik izleme
Son yıllarda, yeni sanaylerin gelişimi makine görsel pazarına yeni pazar alanları getirdi. Güneş enerjisi alanında, güneş hücreleri ve modül üreticileri ürünlerini kontrol etmek, ürünleri tanımlamak ve takip etmek ve ürünleri monte etmek için makine görsel teknolojisini kullanır. Trafik izleme alanında, plaka tanma teknolojisi ve görüntü analizi teknolojisi otomatik olarak plakaları tanıma, yasal olmayan park edilen araçları bulma, ters yönde giden araçları tespit etme ve trafik kazası araçlarını bulma amacıyla kullanılabilir. Ayrıca, deprem önleme, kayalık kayması, çamur akıntısı, volkanik patlama algılama, hidrolojik izleme ve nehir hidrolojik durumu gözlemleme alanlarında makine görsel teknolojisinin kullanımı için devasa bir potansiyel mevcuttur.
Gelecek pazar prospekleri
Geleneksel imalat endüstrisi yeni bir devrim ve dönüşüme karşı karşıya, bu da Çin'in otomasyon endüstrisine büyük pazar fırsatları sağlayacaktır. Makine görseli, otomasyon endüstrisindeki yüksek zeka seviyesine sahip bir ürün olarak, gelecekte büyük gelişme potansiyeline sahiptir.
Son birkaç yıl boyunca, Çin elektronik üreticileri ve OEM üreticileri, Çin'deki artan işgücü eksikliğiyle başa çıkmak için manuel emeği otomasyon ekipmanlarıyla değiştirmektedir, bu da sonraki birkaç yıl içinde zirveye ulaşacak. Tayvan sermayesiyle desteklenen fabrikalar otomasyon derecesini artırmaya karar verdi ve otomasyon dalgası önümüzdeki 2-3 yıl içinde gelmesi bekleniyor, bu da bu endüstride makine görseli ürünlerinin uygulaması için yeni büyüme noktası olacak.
Bir otorite tarafından hazırlanan endüstri tahmin raporuna göre, Çin'in makine görsel endüstrisi piyasa boyutu devam edecek şekilde büyüyecek, 2015'te 3 milyar yuan'a, 2016'da 3.8 milyar yuan'a ve 2018'de 5 milyar ABD dolarına ulaşacak. Küresel makine görsel pazarı tarafından getirilen yeni iş fırsatları, endüstri üreticilerinin odak noktası haline geldi.
Bu makale internetten alınmıştır. Bilgi yayımı, faydalı öğrenme ve araştırmaya yönelik yeniden yayınlanmıştır. İnternet kullanıcılarına ücretsiz sunulmuştur ve aynı zamanda yazar ve kaynağı belirtmek için kullanılmıştır. Telif hakkı sahibi veya yayıncı tarafından herhangi bir itiraz olursa, bu site hemen içeriği silecektir. Makalenin yeniden yayınlanması konusunda sorunuz varsa, bize bildirin ki vaktinde düzeltelim.
EN
