ROBOMEX
RoboMex, kesin süreçler ve önceden tanımlanmış iş akışlarını her seferinde tutarlı şekilde ve tekrar tekrar izleyerek, çalışma veya analiz için en iyi koşulları sağlayan robotik görüntü işleme sistemidir.
Tam olarak aynı hassasiyetle saatler boyunca aynı hareketi tekrarlamak insanüstü yetenekler gerektirir. Kalite kontrolü uygulamalarınızı otomasyona geçirmek, ölçümlerde istikrarı artırmanızı ve sürekli yüksek bir ürün kalitesi seviyesini yakalamanızı sağlar. Robot kolların +/- 0,03 mm’ye kadar (30 mikron) pozisyon tekrarlanabilirliği sayesinde kalite kontrol ve test uygulamalarında hızlı ve hassas taşımayı otomatikleştirmek için cobot’ları mükemmel araç haline getirir.
Çeşitli Tipik Algoritmaları
Robomex aşağıdaki yapay görme algoritmalarını içerir;
- 3B genel işleme algoritması
- 3B özellik işleme
- 3B model oluşturma ve eşleştirme
- Derin öğrenme,
- 2B genel işleme algoritması,
- 2B özellik işleme,
- 2B eşleştirme,
- Yörünge ve ölçüm için özel algoritmalar
Yerleşik Gelişmiş Algoritmalar
Yerleşik gelişmiş algoritmalar, belirli bir işlemi yapmak için bilgisayar programları içinde kullanılan matematiksel yöntemlerdir. Görüntü işleme sistemlerinde, bu algoritmalar, görüntülerin işlenmesi, analizi ve yorumlanması için kullanılır.
Bu algoritmalar, görüntü işleme teknolojisindeki çeşitli uygulamalarda kullanılabilir. Örneğin, nesne algılama, nesne takibi, yüz tanıma, karakter tanıma, desen tanıma, renk ayırma, kenar tespiti, ışıklandırma düzenlemesi, kontrast ayarı gibi işlemler için kullanılabilirler.
Robomex görüntü işleme sistemleri için kullanılan gelişmiş algoritmalar arasında şunlar yer alır:
- Yapay sinir ağları: İnsan beynindeki sinir hücreleri üzerinden ilham alan bir modeldir. Yapay sinir ağları, öğrenme ve algılama yetenekleri ile nesne tanıma, yüz tanıma ve nesne takibi gibi görevlerde kullanılabilir.
- K-Means kümeleme: Bir veri kümesindeki benzer özelliklere sahip verileri gruplandırmak için kullanılır. Görüntü işleme alanında, nesne algılama, desen tanıma ve renk ayırma gibi uygulamalarda kullanılabilir.
- Canny kenar tespiti: Kenarların tespiti için kullanılan bir algoritmadır. Görüntü işleme sistemleri için, nesne algılama, takip ve tanıma gibi uygulamalarda kullanılır.
- Hough dönüşümü: Çizgilerin ve dairelerin tespiti için kullanılan bir algoritmadır. Görüntü işleme sistemleri için, nesne algılama, takip ve tanıma gibi uygulamalarda kullanılabilir.
- Histogram eşitleme: Görüntülerin ışıklandırması ve kontrast ayarı için kullanılır. Görüntü işleme sistemleri için, birçok farklı uygulamada kullanılabilir.
Bu algoritmalar, görüntü işleme sistemlerinde önemli bir rol oynar ve verimliliği artırır. Yerleşik gelişmiş algoritmalar, yapay zeka teknolojisi ve derin öğrenme yöntemleri gibi gelişmiş teknolojilerle birlikte kullanıldığında, görüntü işleme sistemlerinin daha da gelişmesine ve daha fazla uygulama alanı bulmasına yardımcı olur.
Entegre Kapsamlı Araçlar
Robomex, birden fazla fonksiyonu ve özelliği tek bir platformda birleştiren araçlardır. Bu araçlar, genellikle özel bir görev veya işlem için tasarlanırlar ve kullanıcılara bu görevleri yerine getirmek için gerekli tüm araçları tek bir yerde sunarlar. Entegre kapsamlı araçlar, kullanıcıların işlerini daha hızlı ve verimli bir şekilde yapmalarına olanak tanır.
Birden Çok Dil
İnşa ettiğimiz yapay görme yazılımı, yazılım dillerinin tek tuşla değiştirilmesini destekleyen yerleşik dil paketlerine (Türkçe, İngilizce, Almanca) sahiptir.
İnşa ettiğimiz yapay görme yazılımı, yazılım dillerinin tek tuşla değiştirilmesini destekleyen yerleşik dil paketlerine (Türkçe, İngilizce, Almanca) sahiptir.
