Yapay Zeka & Derin Öğrenme
Yapay zekanın kullanımıyla, görsel verilerin içerdiği bilgiler sadece insan algısına hitap eden basit bir reklam aracı olmaktan çıkıp geniş ölçekli endüstrilerin teknoloji kaynağına dönüşüyor. Endüstri uygulamalarında görüntü işlemenin giderek yaygınlaşması ve üretimde hassasiyet, hız ve sıfır hata beklentisiyle kalite kontrollerin gerçekleştirilmesinin istenmesi Yapay Zeka Deep Learning’in görüntü işleme proseslerine katılmasını zorunlu hale getirmiştir. Klasik görüntü işleme teknikleriyle fabrika ortamlarında veya üretimin gerçekleştiği alanlarda aydınlatma koşullarının yetersiz veya uygun olmaması, ortam şartlarının değişmesi ve işlenecek görüntü setlerinin büyük olması görüntü setlerinin hızlı bir şekilde işlenip, doğru ve anlamlı sonuçların elde edilmesini güçleştirmektedir.
Deep learning (derin öğrenme) yöntemleri, endüstrideki kalite kontrol sistemlerine çeşitli faydalar sağlayabilir. Faydalardan bazıları:
1- Otomasyon ve Hız: Deep learning algoritmaları, büyük veri setleri üzerinde eğitildikleri için geniş ölçekli kalite kontrol uygulamalarında kullanılabilir. Bu, süreçlerin otomatikleştirilmesine ve manuel denetim süreçlerinin hızlandırılmasına olanak tanır.
2- Hassasiyet ve Doğruluk: Derin öğrenme, karmaşık desenleri ve ilişkileri tanıma yeteneği ile bilinir. Bu, kalite kontrol sistemlerinin daha yüksek hassasiyetle çalışmasını ve daha doğru sonuçlar üretmesini sağlar.
3- Değişkenlikle Başa Çıkma: Endüstriyel üretim süreçleri genellikle çeşitli değişkenlere maruz kalabilir. Deep learning, bu değişkenliklere daha iyi uyum sağlayabilir ve esnek bir şekilde adaptasyon gösterebilir.
4- Öğrenme Yeteneği: Deep learning modelleri, sürekli olarak yeni verilerle beslenerek zaman içinde öğrenme yeteneğine sahiptir. Bu, sistemlerin zamanla daha iyi hale gelmesini ve yeni kalite kontrol gereksinimlerine adapte olmasını sağlar.
5- Nesne Tanıma ve Sınıflandırma: Endüstride sıkça karşılaşılan kalite kontrol görevleri arasında nesne tanıma ve sınıflandırma yer alır. Deep learning, karmaşık nesneleri tanıma ve sınıflandırmada geleneksel yöntemlere kıyasla daha etkili olabilir.
6- Anomalilerin Tespiti: Derin öğrenme, normalden sapmaları tanıma yeteneği ile anomalileri tespit etme konusunda etkili olabilir. Bu, hatalı ürünleri veya süreçlerdeki problemleri hızlı bir şekilde belirlemeye yardımcı olabilir.
7- İnsan Hatasını Azaltma: Deep learning tabanlı kalite kontrol sistemleri, insan müdahalesini azaltabilir veya ortadan kaldırabilir. Bu, insan hatalarını en aza indirerek daha güvenilir bir kalite kontrol süreci sağlar.
8- Büyük Veri Analizi: Deep learning, büyük veri setlerini analiz etme ve karmaşık ilişkileri çıkarma yeteneği sayesinde endüstriyel süreçlerdeki kalite kontrolü için idealdir. Bu avantajlar, endüstrideki çeşitli sektörlerde kalite kontrol sistemlerinin daha etkili, hızlı ve güvenilir hale gelmesine olanak tanır.
