2D Görüntüleme
Tüm Materyal yüzeylerinde oluşabilecek istenmeyen durumları tespit eden uygulamalarımızla üretim kalitesini en üst seviyeye taşıyın. Yüksek çözünürlüklü endüstriyel kameralar ile kontrol yapılacak alanlarda materyal yüzeylerinde leke, çizik, deformasyon tespiti ile sıfır hatalı üretime geçin.
Uygulamalarımız; plastik, ahşap, metal, kumaş, naylon ve yansıtıcı yüzeyler gibi en zorlu yüzeylerde bulunan deformasyon, leke, çizik gibi istenmeyen durumları tespit eder. Yüksek hızda akan üretim hatlarında aksamadan kusuru yakalar ve hata çıktısı alınır.
Yapay görme alanında kullanılan 2D görüntüleme yöntemleri geniş bir konsepttir. Bu yöntemler, bilgisayarlar tarafından dijital görüntülerin analizi ve anlamlandırılması için kullanılır. İşte bazı temel 2D görüntüleme yöntemleri:
1- Kenar Belirleme (Edge Detection)
Görüntülerdeki nesnelerin sınırlarını belirlemek için kullanılır. Sobel, Canny ve Prewitt gibi filtrelerle kenarları vurgulamak için matematiksel operasyonlar yapılır.
2- Renk Uzayı Dönüşümleri
RGB renk uzayının yanı sıra, HSV (Renk Tonu, Doygunluk, Parlaklık), LAB gibi farklı renk uzaylarına dönüşümler yapılır. Bu dönüşümler, renk bilgilerini daha etkili bir şekilde kullanmaya olanak tanır.
3- Görüntü Filtreleme
Görüntü üzerinde çeşitli filtreler kullanılarak gürültü azaltma, bulanıklık giderme ve diğer düzenlemeler yapılır. Örneğin, medyan filtresi veya Gaussian filtresi kullanılabilir.
4- Hough Dönüşümü
Hough dönüşümü, özellikle çizgi ve daire gibi geometrik şekillerin tespiti için kullanılan bir görüntü işleme tekniğidir. Hough dönüşümü, bir görüntüde belirli bir şeklin varlığını tespit etmek için kullanılır ve özellikle kenar tespiti sonuçları üzerinde çalışır. Hough dönüşümü, bir görüntüdeki pikselleri belirli bir matematiksel formülle temsil eden bir uzayda (Hough uzayı) noktalara dönüştürür. Belirli bir geometrik şekli temsil eden noktalar, bu uzayda bir araya gelir ve bu bölgelerdeki yoğunluklar, orijinal görüntüdeki çizgilerin veya şekillerin konumlarını temsil eder.
5- Morfolojik İşlemler
Erozyon, genişleme, açma ve kapama gibi morfolojik işlemler, nesnelerin şekillerini ve yapılarını düzenlemede kullanılır.
6- Öznitelik Çıkarma (Feature Extraction)
Görüntüdeki önemli özellikleri belirlemek amacıyla kullanılır. Örneğin, Harris köşe dedektörü gibi yöntemlerle köşeler tespit edilebilir.
7- Eşleştirme Algoritmaları
İki veya daha fazla görüntü arasında benzer nesnelerin tespiti için kullanılır. Özellik tabanlı eşleştirme yöntemleri bu kategoriye girer.
Bu teknikler, nesne tanıma, nesne takibi, görüntü segmentasyonu gibi birçok uygulama alanında kullanılır. Görüntüleme algoritmaları genellikle karmaşıktır ve spesifik uygulamalara göre özelleştirilir.
