Endüstriyel görüntü işleme, endüstriyel uygulamalarda görsel verilerin analiz edilmesi ve işlenmesi sürecidir. Bu teknoloji, genellikle kameralar aracılığıyla alınan görüntülerin, bilgisayar algoritmaları kullanılarak anlamlandırılması ve çeşitli endüstriyel süreçlere entegre edilmesi üzerine odaklanır. Endüstriyel görüntü işleme birçok sektörde kullanılmaktadır, örneğin otomotiv, elektronik üretimi, ilaç, gıda üretimi, kalite kontrolü, otomasyon ve robotik uygulamalar gibi birçok alanda.

İşte endüstriyel görüntü işleme ile ilgili bazı temel konular:

1. Görüntü Edinme:

   • Endüstriyel kameralar veya sensörler aracılığıyla nesnelerin görüntülerini yakalar.
   • Görüntüleme sırasında aydınlatma koşulları ve perspektif dikkate alınmalıdır.

2. Görüntü İşleme Algoritmaları:

   • Filtreleme: Gürültüyü azaltmak veya belirli özellikleri vurgulamak için kullanılır.
   • Kenar Algılama: Nesnelerin sınırlarını belirlemek için kullanılır.
   • Renk Analizi: Görüntülerdeki renk bilgisini kullanarak özellik çıkarma.
   • Morfolojik İşlemler: Nesnelerin şekil ve yapısını analiz etmek için kullanılır.

3. Nesne Tanıma ve Sınıflandırma:

   • Görüntülerdeki nesneleri tanıma ve sınıflandırmak için özel algoritmalar kullanılır.
   • Derin öğrenme (deep learning) teknikleri, karmaşık nesne tanıma görevlerinde etkili olabilir.

4. Kalite Kontrolü:

   • Üretim hattındaki ürünlerin kalitesini kontrol etmek için endüstriyel görüntü işleme sistemleri kullanılır.
   • Renk, boyut, şekil ve diğer özelliklere dayalı kalite kriterleri belirlenebilir.

5. Otomasyon ve Robotik Entegrasyon:

   • Endüstriyel robotlar için görüntü tabanlı konumlandırma ve yönlendirme sağlamak.
   • Otomasyon sistemlerine geri bildirim sağlamak için kullanılır.

6. Üç Boyutlu Görüntü İşleme:

   • Nesnelerin derinliğini ve üç boyutlu yapılarını analiz etmek için kullanılır.
   • 3D sensörler ve kameralar kullanılarak gerçekleştirilebilir.

Endüstriyel görüntü işleme, üretim süreçlerini optimize etmek, hata tespiti yapmak, kalite kontrolünü artırmak ve genel verimliliği artırmak için yaygın bir şekilde kullanılan bir teknoloji alanıdır. Derin öğrenme gibi gelişmiş tekniklerin kullanılmasıyla, daha karmaşık görevlerin başarılabilmesi mümkün hale gelmiştir.

Vision Sensörleri

Endüstriyel IP kamera

Profil Sensörleri