TIA Platform

Robotik Sistemler

Robotik Sistem Nedir?

• ● Robotik sistemler, mekanik, elektronik ve yazılım bileşenlerini içeren otomatik veya yarı otomatik bir şekilde belirlenen görevleri uygulayan sistemlerdir. Bu sistemler mekanik, elektrik-elektronik ve yazılım olmak üzere birden çok farklı disiplinden oluşur. Endüstriyel robotlar, insansı robotlar, lojistik robotları, hizmet robotları, cerrahi robotlar gibi birçok farklı robot türleri olmasıyla beraber endüstriyel otomasyon, sağlık, savunma sanayi, tarım, hizmet ve eğlence gibi geniş bir yelpazede kullanılmaktadır.

Robotik Sistemlerin Çalışma Prensibi:

• ● Robotik sistemler, genellikle insan müdahalesi olmadan belirli görevleri yerine getirebilen, otomatikleştirilmiş makine veya cihazlardır. Robotik sistemlerin çalışma prensibi, çevrelerinden bilgi toplayan sensörlerin, bu verileri işleyerek bir karar mekanizmasına iletmesi ve ardından belirli bir görevi yerine getirmek üzere aktüatörler aracılığıyla fiziksel hareketlerin gerçekleştirilmesi sürecine dayanır. Robotlar, görevlerini yerine getirene kadar sürekli olarak tekrar ederler ve böylece robotik sistem, karmaşık ve otomatikleştirilmiş işlemleri başarılı bir şekilde yürütür.

Özel amaçlı robotlar haricinde genellikle robotlar belli başlı birimlerden oluşur:

1. 1. Mekanik Yapı: Robotun bütün komponentlerinin tek bir yapıda olmasını sağlayan fiziksel gövdedir. Robotun kullanım amacına göre tasarlanır.
2. 2. Sensörler: Robotun görevini yerine getirebilmesi için bulunduğu ortamdan veri toplanmasını sağlar. Robot türlerine göre farklılık göstermekle birlikte tork sensörü, mesafe sensörü, titreşim sensörü, kamera, lazer profil sensörü, alan tarayıcı sensörleri kullanılmaktadır.
3. 3. Aktüatörler: Robotun hareket etmesini sağlayan bileşenlerdir. Genellikle elektrik motorlarından oluşmakla birlikte pnömatik veya hidrolik tahrik elemanlarından da oluşabilir.
4. 4. Kontrol Sistemi: Robota gönderilen girdileri ve sensörlerden alınan verileri işleyerek aktüatörlerin istenilen parametreler doğrultusunda hareket etmesini sağlar. Bilgisayar tabanlı bir sistemden veya mikroişlemciden oluşur.
5. 5. Yazılım: Robotun kontrol algoritmasının yürütülmesinde, hareket planlamasında, çevresel donanımların kontrol edilmesinde ve başka sistemlerle haberleşmesinde kullanılır. Yazılım ile robotun belirlenen hareketlerinin tekrarlanması sağlanır.

Robotik sistemler, sanayi ve imalat alanında endüstriyel robotlar sıklıkla kullanılmaktadır. Hız, yüksek hassasiyet gerektiren, insan hayatı için risk barındıran, tekrarlanan işlerde üretimin kapasitesini ve verimliliğini arttırmak için tercih edilmektedir. ISO 8373 Standardına göre endüstriyel robot tanımının sınıflandırılması şöyledir:

"Endüstriyel uygulamalarda kullanılan, üç veya daha fazla programlanabilir ekseni olan, otomatik kontrollü, yeniden programlanabilir, çok amaçlı, uzayda sabitlenmiş veya hareketli manipülatördür."

Üretim ve Endüstride Kullanılan Robotik Sistemler:

Endüstriyel Robot Türleri
6 Eksen Articulated (Eklemli) Endüstriyel Manipülatör [1]	4 Eksen Endüstriyel Delta Robot[2]	4 Eksen Endüstriyel Scara Robot [3]
6 Eksen İşbirlikçi Robot [4]	4 Eksen  Endüstriyel Kartezyen Robot [5]	Mobil Robot [6]

 

Endüstriyel robotlar, genellikle otomotiv, elektronik ve beyaz eşya üretiminde kullanılır. Kaynak yapma, montaj, boya, taşıma, paketleme, paletleme gibi tekrarlı görevleri gerçekleştirirler. Özellikle hassasiyet gerektiren proseslerde, tekrarlanması gereken ve insan hayatı için riskli uygulamalarda kullanılırlar. Serbestlik derecesi, yük taşıma kapasitesi, erişim mesafesi, hız, hassasiyet gibi kriterlere göre farklılaşan endüstriyel robot türleri vardır. Robotlar, gerçekleştireceği uygulama özelinde programlanarak ve tutucu(gripper) gibi ekipmanlar kullanarak çeşitli görevleri yerine getirir.

 

1. 1. Articulated (Eklemli) Manipülatör: 1-2000 kg arasında yük taşıyabilen diğer robot türlerine kıyasla daha fazla serbestlik derecesine sahip olan robot türüdür. Yük taşıma kapasitesi, erişim mesafesi ve hız kriterleri baz alınarak uygun robot seçimi yapılır. 
   
   
2. 2. Delta Robot: Kapalı kinematik modeline sahip olduğu için hassasiyet ve hız kriterleri bakımından diğer robot türlerine göre daha avantajlıdır. Genellikle “pick and place” (al-bırak) uygulamalarında tercih edilirler. 
   
   
3. 3. Scara Robot: Yüksek hızda çalışabilme yetenekleri sayesinde montaj uygulamalarında sıklıkla kullanılırlar. Dikey eksende rijit bir yapıya sahip olmaları bu tarz uygulamalarda avantaj sağlar. 
   
   
4. 4. İşbirlikçi Robot (Kobot): Endüstriyel robotlar güvenlik sebebiyle insanlarla birlikte aynı ortamda çalışmaması gerekir. Çit(fence) kullanılarak robotun bulunduğu ortam ayrılır. İşbirlikçi robotlar, ya da "kobotlar" insan operatörlerle doğrudan iş birliği içinde çalışmak üzere tasarlanmış, güvenli, esnek ve kullanımı kolay sistemlerdir. İşbirlikçi robotlar, insanlarla doğrudan çalışabilmek için gelişmiş güvenlik özellikleriyle donatılmıştır. Çarpışma algılama, hız ve güç sınırlamaları gibi özellikler sayesinde, herhangi bir çarpışma durumunda kobotlar otomatik olarak durabilir. Geleneksel endüstriyel robotların aksine, kobotlar insanlarla aynı çalışma alanını paylaşabilir ve güvenli bir şekilde onlarla etkileşime girebilir.   
   
   
5. 5. Kartezyen Robot: Kartezyen robotlar, her eksenin kendi başına (x, y, z) lineer hareket etmesiyle ve genelde eksenlerin birbirine dik açıyla birleştiği bir robot türüdür. Kartezyen robotların en önemli avantajı, kolay kinematik modeli ve sağlam yapıları sayesinde hassas ve tekrarlanabilir hareketler sağlayabilmeleridir. 
   
   
6. 6. Mobil Robot: Otonom taşıma, depolama ve lojistik işlemlerinde otomatik yük taşıma amacıyla kullanılan robotlardır. AGV'ler (Otomatik Güdümlü Araçlar) ve AMR'ler (Otonom Mobil Robotlar) bu kategoriye girer. İç mekanda çalışan mobil robotlar olduğu gibi dış mekanda çalışan mobil robot türleri de geliştirilmektedir. Şerit navigasyonlu, lazer navigasyonlu ve  doğal navigasyonlu olmak üzere farklı çalışma türlerine sahiptir. 

 

Endüstriyel Robot Uygulama Alanları:

1. 1. Otomotiv: Montaj, kaynak, boya, kalite kontrol ve malzeme taşıma gibi süreçlerde yaygın farklı robot türleri sıklıkla tercih edilirler.
   
   
2. 2. Elektronik: Hassas montaj, PCB üretimi ve test etme süreçlerinde robotlar yoğunlukla kullanılır.
   
   
3. 3. Gıda ve İçecek: Paketleme, paletleme, kesim ve işleme süreçlerinde robotların kullanılmasıyla üretim adetleri arttırılır.
   
   
4. 4. Lojistik ve Depolama: Depo yönetimi, malzeme taşıma, envanter kontrolü gibi süreçlerde mobil robotlar kullanılarak süreçler hızlandırılır ve otomatikleştirilir.
   
   
5. 5. Sağlık: Cerrahi robotların ve  rehabilitasyon için tercih robotların sağlık alanında kullanımı artmaktadır. Ayrıca laboratuvar otomasyonu ve ilaç üretimi gibi alanlarda, robotlar kullanılarak süreçlerin hatasız olmasını sağlar. 
   
   
6. 6. Tarım: Tarımda verimliliği arttırmak ve süreçleri hızlandırmak için özel amaçlı robotlar üretilmektedir. Bununla birlikte ziraai ilaçlamalar için drone kullanımı yaygınlaşmaktadır. İnsan gücü veya traktör gibi büyük makineler kullanılan geleneksel yöntemler yerine drone kullanımı zaman ve maliyet anlamında avantaj sağlar.

 

Üretim ve Endüstride Robotik Sistemlerin Kullanımı:

Robotik sistemler, üretim ve endüstride verimliliği artırmak, maliyetleri düşürmek ve kaliteyi iyileştirmek amacıyla geniş bir yelpazede kullanılmaktadır. Otomasyon süreçlerinin merkezinde yer alan bu sistemler, tekrarlayan ve zaman alıcı görevleri hızlı ve hassas bir şekilde yerine getirir. Robotlar, insan gücünün yetersiz kaldığı veya tehlikeli olabilecek ortamlarda çalışabilir, bu sayede iş kazalarını azaltır ve iş güvenliğini artırır. Aynı zamanda, robotik sistemler, üretim hatlarında kesintisiz çalışma imkânı sunarak, insan hatalarını minimize eder ve üretim kapasitesini artırır. Üretim süreçlerinin dijitalleşmesiyle birlikte robotlar, esnek üretim hatlarının oluşturulmasına olanak tanır, bu da özelleştirilmiş üretim ve hızlı ürün değişikliklerine imkân sağlar. Ayrıca, yapay zekâ ve makine öğrenmesi entegrasyonu ile robotik sistemler, otonom karar alma yeteneği kazanarak daha akıllı, özelleştirilmiş ve adaptif üretim süreçleri sunar. Bu gelişmeler, Endüstri 4.0 ve akıllı fabrikalar konsepti altında, üretim sektöründe devrim yaratmakta ve işletmelerin rekabet avantajını artırmaktadır.

• ● Montaj ve Üretim Hattı Otomasyonu:
  • Robotlar, tekrarlayan montaj işlemlerini hızla ve hassas bir tekrarlanabilirlikte gerçekleştirir.
  • Üretim hatlarında sürekli çalışarak üretim hızını ve verimliliği artırır.
• ● Kaynak Prosesi:
  • Endüstriyel robotlar, insanların aynı kalitede yapamadığı hassas kaynak işlemlerini tekrarlanabilir bir şekilde yapar.
  • İnsan sağlığı için kaynak proseslerinde kullanılan zararlı gazların etkisini azaltmak amacıyla robotlar kullanılarak güvenli bir şekilde gerçekleştirilir.
• ● Boyama ve Kaplama Prosesi:
  • Robotlar, boyama ve kaplama gibi zorlu proseslerde her üründe aynı homojenliği ve kaliteyi sağlar.
  • Robotlar kullanılarak insan sağlı için tehlikeli kimyasallara maruz kalma riskini ortadan kaldırır.
• ● Paketleme ve Ambalajlama:
  • Robotik sistemler, insanların paketleme yapamadığı ağırlıklardaki ürünlerin hızlı ve hatasız bir şekilde paketlenmesini sağlar.
  • Farklı ürün boyutlarına göre otomatik bir şekilde esnek paketleme yapabilir.
• ● Kalite Kontrol:
  • Görüntü işleme ve sensör teknolojisi entegre edilen robotlar, ürünlerin kalite kontrolünü otomatik olarak gerçekleştirir.
  • Kalite kontrol operatörlerinin hatasını minimize ederek ürün kalitesini ve marka prestijini artırır.
• ● Malzeme Taşıma ve Depolama:
  • Robotlar, ağır veya hacimli malzemelerin taşınmasını sağlar, depo yönetimini optimize ederek, otomatikleştirir.
  • Otomatik yönlendirme sistemleri (AGV) ve otonom mobil robotlar (AMR) ile lojistik süreçlerini insana kıyasla hatasız bir şekilde hızlandırır.
• ● Tehlikeli ve Zor Çalışma Koşulları:
  • Robotik sistemler, insan sağlığı için tehlikeli veya zorlayıcı olabilecek ortamlarda güvenli bir şekilde çalışabilirler.
  • Zehirli, radyoaktif veya aşırı sıcaklık gibi zorlayıcı koşullarda görevlerini eksiksiz bir şekilde gerçekleştirirler.
• ● Esnek Üretim ve Özelleştirme:
  • Robotlar, hızlı ürün değişikliklerine ve farklılaşan üretim ortamlarına hızlıca adapte edilirler. Değişen üretim taleplerine hızlıca uyum sağlanmasını sağlarlar.
  • Küçük ölçekli, özelleştirilmiş üretimlerde kâr marjını artırır.

 

Endüstriyel Robot Kullanım Avantajları:

1. 1. Verimlilik Artışı: Robotik sistemler, üretim süreçlerinde tekrarlanan görevleri yüksek hız ve hassasiyetle yerine getirerek üretim hızını artırır. Pandemi gibi insan kaynaklı plansız gelişen üretim duruşlarını engeller.
   
   
2. 2. Kalite Kontrolü: Robotlar, insan hatalarını minimize ederek ürün kalitesini arttırır ve aynı zamanda yüksek standartların devam etmesini sağlar.
   
   
3. 3. Maliyet Azaltma: İşçilik maliyetlerini düşürür ve aynı zamanda üretim süreçlerinde verimliliği artırır. Enerji ve malzeme tüketiminde optimizasyon sağlar. İnsan gücü ve hata oranlarının azaltılmasıyla üretim maliyetleri düşer.
   
   
4. 4. Esneklik: Robotlar, farklı ürünlerin üretim süreçlerine hızlıca adapte edilebilirler, böylelikle değişen piyasa taleplerine hızlıca uyum sağlanır.
   
   
5. İş Güvenliği ve Çalışan Sağlığı: İnsan hayatı için tehlikeli ve zorlayıcı görevleri, robotlara yaptırılarak iş güvenliği sağlanır ve iş kazalarının önüne geçilir. Çalışanların daha az stresli ve daha güvenli işlerde çalışmasını sağlar.

 

Robotik Sistemlerin Geleceği:

Robotik sistemler, sanayi devriminden bu yana endüstride devrim yaratmaya devam etmektedirler. Teknolojik gelişmeler, robotların işlevselliğini ve yeteneklerini artırarak, geleceğin üretim dünyasında insanlarla iş birliği yapabilen, akıllı ve otonom sistemleri oluşturmaktadırlar. Bu bağlamda, insan-robot işbirliği, akıllı fabrikalar ve Endüstri 4.0 gibi kavramlar, üretim süreçlerinin dönüşümünde kritik bir rol oynamaktadır. 

• İnsan-Robot İşbirliği:

Endüstriyel robotlar, yüksek hız ve yüksek taşıma kapasitelerine sahip olduğu için insanlarla birlikte çalışması anlamında risk taşımaktadırlar. Ancak modern robotik sistemler, insanlarla güvenli ve verimli bir şekilde etkileşimde bulunabilecek şekilde tasarlanmaktadırlar. Bu yeni nesil robotlar ve sensörler sayesinde robotlar, üretim süreçlerinde insan iş gücü ile entegre bir şekilde çalışmaktadır. İnsan-robot işbirliğinin sağladığı bazı avantajlar vardır: 

1. 1. Güvenlik: Gelişmiş sensörler ve çarpışma algılama teknolojileri, robotların insanlarla güvenli bir şekilde çalışmasını sağlar. 
   
   
2. 2. Verimlilik: İnsanlar ve robotlar, karmaşık görevleri paylaşarak üretim süreçlerini hızlandırabilir ve hata oranını azaltarak insanların işlerini kolaylaştırır. 
   
   
3. 3. Esneklik: Kobotlar, farklı görevler için hızlıca yeniden programlanabilir, bu da üretim hatlarında değişen ihtiyaçlara hızlı çözümler üretilmesini sağlar. 
   
   
4. 4. İş Gücü Optimizasyonu: Robotların kullanılmasıyla, tekrarlayan ve zorlayıcı görevlerin insanlardan alınarak, insanların daha yaratıcı ve stratejik görevlere odaklanması sağlanır. 

• Akıllı Fabrikalar:

Akıllı fabrikalar, üretim süreçlerinde dijital teknolojileri entegre eden ve makinelerin veriye dayalı karar alma yeteneklerine sahip olan üretim tesisleridir. Bu fabrikalar, sensörler, IoT cihazları, büyük veri, robotik, görüntü işleme ve yapay zeka gibi teknolojileri kullanarak üretim süreçlerini optimize eder ve otonom hale getirir. Robotik sistemlerin gelişimi, fabrikalarda devrim niteliğinde değişikliklere yol açmaktadır. Bu değişikliklerin başında ise "karanlık fabrikalar" konsepti gelmektedir. Geleneksel üretim tesislerinde, insan iş gücüne bağlı olarak aydınlatma, ısıtma, soğutma gibi temel ihtiyaçlar bulunurken, robotik sistemlerin bu tür gereksinimlerinin olmaması sebebiyle bu ihtiyaçlar ortadan kalkar. Böylelikle enerji maliyetleri önemli ölçüde azaltılır ve çevresel etkileri minimize edilir. Akıllı fabrikalar, ileri teknolojilerin entegrasyonu ile üretim süreçlerinde büyük değişiklikler ve avantajlar sağlar: 

1. 1. Haberleşme Sistemleri: Akıllı fabrikalarda, tüm makineler ve otomasyon hatları birbiriyle haberleşir, bu sayede makineler senkronize bir şekilde insan müdahalesi olmadan çalışabilir. Bu sistemler, makinelerin verimli ve uyumlu bir şekilde işbirliği yapmasını sağlar ve üretim süreçlerini optimize eder. 
   
   
2. 2. Otonom Üretim: Yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmaları, üretim süreçlerini gerçek zamanlı olarak izler ve optimize eder. Bu, minimum insan müdahalesiyle maksimum verimlilik sağlar. Kamera ve sensörler gibi araçlarla robotlara ve makinelere bulunduğu ortamı anlamlandırma yeteneği kazandırılır. Yapay zeka ve bilgisayarla görme gibi ileri teknolojilerin entegrasyonu, robotik sistemlerin esnekliğini ve yeteneklerini arttırır. Robotlar, çevresel koşulları algılayarak ve değişen durumlara anında uyum sağlayarak daha akıllı kararlar alabilmektedirler. 
   
   
3. 3. Kestirimci Bakım: Sensörler ve veri analizi, makinelerin bakım ihtiyaçlarını önceden tahmin eder, bu da arıza problemlerini en aza indirir ve üretimin kesintisiz devam etmesini sağlar. Kestirimci bakım sayesinde, beklenmeyen arızalar ve maliyetli duruşlar önlenir, bu da genel operasyonel verimliliği artırır. 

• Endüstri 4.0:

Endüstri 4.0, üretim sektöründe dijitalleşmeyi ve robotik otomasyonu ileriye taşıyan bir kavramdır. Bu kavram, fiziksel üretim sistemlerinin dijital teknolojilerle derinlemesine entegrasyonunu ifade eder ve robotik sistemlerin bu dönüşümün merkezinde yer aldığı bir sanayi devrimini temsil eder. Endüstri 4.0, üretim süreçlerinin daha akıllı, daha verimli ve daha esnek hale getirilmesini amaçlayarak, işletmelerin rekabet avantajını artırır ve küresel pazarlarda daha dinamik bir yapı avantajı sunar. 

1. 1. Nesnelerin İnterneti (IoT): IoT cihazları, üretim hatlarındaki makineler ve sistemler arasında veri alışverişi sağlayarak, gerçek zamanlı izleme ve kontrol imkanı sunar. Bu cihazlar, sensörler aracılığıyla toplanan verileri merkezi sistemlere ileterek, süreçlerin optimize edilmesi ve operasyonel verimliliğin artırılması için kritik bilgiler sağlar. IoT, üretim süreçlerinde şeffaflığı artırarak, bakım ihtiyaçlarının önceden belirlenmesine ve enerji verimliliğinin maksimize edilmesine yardımcı olur. 
   
   
2. 2. Büyük Veri ve Analiz: Üretim süreçlerinden elde edilen büyük hacimli veriler, gelişmiş analitik yöntemler kullanılarak işlenir. Büyük veri analizi, karmaşık üretim süreçlerindeki eğilimleri, anormallikleri ve fırsatları belirlemeye olanak tanır. Bu analizler, karar alma süreçlerini desteklerken, üretim hatlarının performansını artırır ve işletmelere stratejik avantajlar kazandırır. Büyük veri, aynı zamanda ürün geliştirme süreçlerinde inovasyonu tetikler ve müşteri taleplerine daha hızlı yanıt verilmesini sağlar. 
   
   
3. 3. Bulut Bilişim: Bulut bilişim teknolojileri, üretim süreçlerinden toplanan verilerin merkezi bir platformda güvenli bir şekilde depolanmasını, işlenmesini ve analiz edilmesini sağlar. Bu sayede, üretim verilerine dünya çapında erişim mümkün olur ve işletmelerin üretim süreçlerini hızla adapte etmeleri sağlanır. Bulut bilişim, ayrıca iş birliği ve veri paylaşımını kolaylaştırarak, tedarik zincirinde daha koordineli ve esnek bir yapı oluşturur. 
   
   
4. 4. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) teknolojileri, üretim süreçlerindeki karar verme mekanizmalarını otomatize ederek, süreçlerin sürekli olarak optimize edilmesini sağlar. AI sistemleri, sensörlerden ve diğer veri kaynaklarından gelen bilgileri analiz eder, öğrenir ve üretim hatlarında olası problemleri öngörür. Makine öğrenimi algoritmaları, üretim süreçlerini zamanla daha verimli hale getirir ve robotların otonom bir şekilde çalışmasını mümkün kılar. Bu sayede, robotlar ve makineler, çevresel koşullara hızla uyum sağlayarak kendi kendilerini yönetebilir. 

Robotik Sistemlerin Geleceği: Yeni Teknolojiler ve Trendler

• Robotik sistemlerin geleceği, insan-robot işbirliğinin, akıllı fabrikaların ve Endüstri 4.0’ın yaygınlaşmasıyla şekillenmektedir. Bu dönüşüm, üretim süreçlerinde verimlilik, esneklik ve sürdürülebilirliği arttırmaktadır. Örneğin, bir üretim bandındaki robot, kalite kontrolü sırasında algıladığı bir hata nedeniyle anında üretim sürecini durdurabilir ve yetkili kişilere uyarı bildirimi gönderebilmektedir. Bu tür yetenekler, üretimdeki hataları minimize ederken, ürün kalitesini iyileştiriyor ve maliyetleri düşürmekle beraber marka prestijini attırmaktadır. 
  
  
• Üretimin geleceği, akıllı fabrikalar ve otonom üretim hatları üzerine şekillenmektedir. Gelecekte, fabrikaların insan müdahalesine çok daha az ihtiyaç duyan, tamamen otonom sistemler tarafından yönetilmesi için yatırımlar yapılmaktadır. İş gücü ile teknoloji arasındaki uyum, inovasyonu ve rekabet gücünü artırarak, global üretim sektörünün daha dinamik ve kaliteli bir dönüşüme girmesini sağlamaktadır. Bu nedenle, yapay zeka, robotik sistemler ile ilgili teknolojilerin gelecekteki üretim süreçlerinde daha baskın bir rol oynacaktır. 

 

 

Hikayeyi Oku

Dijital İkiz

Dijital İkiz Nedir?

Dijital ikiz teknolojisi, üretim ve endüstrideki süreçlerin daha şeffaf, verimli ve optimize edilebilir hale gelmesini sağlar. Üretim hatlarının performansını artırırken, tahmine dayalı bakım ve süreç optimizasyonu gibi uygulamalarla maliyetleri düşürür. Bu teknoloji, gelecekte endüstriyel otomasyon ve dijital dönüşüm projelerinin merkezinde yer alacak kritik bir araç olarak kabul edilmektedir. Dijital ikizler için çeşitli tanımlar yapılmış olsa da tanımların temeli ayıdır. Bu tanımlardan bazıları:

“Dijital İkiz, verilerin fiziksel ve sanal ortamlar arasında iki yönlü entegrasyonudur.”

“Dijital İkizler, kaynakların organize edilmesi ve yönetilmesinin sanal temsilleridir.”

“Dijital İkiz, siber ve fiziksel alanlar arasında gerçek zamanlı iki yönlü iletişime olanak tanıyan varlıkların dijital bir kopyasıdır.”

“Dijital İkiz, karmaşık bir fiziksel sistemin uyarlanabilir modeli olarak tanımlanabilir.” (Albayrak ve Ünal, 2021).

Endüstriyel İnternet Konsorsiyumu'na (IIC) göre Dijital İkiz varlıkların, süreçlerin veya sistemlerin resmi dijital temsili ve o varlığın belirli bir bağlam içerisinde iletişim, depolama, yorumlama veya işlemeye uygun davranışlarıdır.

Dijital İkiz Türleri

IiIC, sistemlerdeki dijital ikizler arasındaki ilişkilere dayanarak beş farklı dijital ikizlerin kategorileri: 1) ayrık, 2) bileşik, 3) hiyerarşik, 4) ilişkisel ve 5) eşler arası. Abburu ve diğerleri. üç tür dijitali tanımlamaktadır: 1) dijital ikizler, 2) hibrit dijital ikizler ve 3) bilişsel dijital ikizler. Her bir hibrit dijital ikiz bir dijital ikizdir ve her bir bilişsel ikiz aynı zamanda bir hibrit ikizdir. Bir başka gruplamaya göre dijital ikizlerin türleri, tanım ve kullanım alanlarına örnekler aşağıda sıralanmaktadır:

1. Bileşen (Component) Dijital İkizi

Tanım: Belirli bir bileşen ya da parça için oluşturulan dijital ikizdir. Bir makinenin, cihazın veya sistemin en küçük yapı taşını temsil eder.

Kullanım Alanı: Genellikle makinelerin veya cihazların bir bileşeni, örneğin bir motor ya da sensör gibi karmaşık parçalarda kullanılır. Bu dijital ikiz, bileşenin performansını izler, bakım ve arıza tahminleri yapar.

Örnek: Bir CNC tezgahındaki motorun dijital ikizi, motorun performansını sürekli izler ve anormallikleri rapor eder.

2. Varlık (Asset) Dijital İkizi

Tanım: Bir bileşenler grubu veya komple bir varlık için oluşturulan dijital ikizdir. Bu, bir cihaz veya ekipmanın genel çalışma durumunu temsil eder.

Kullanım Alanı: Birden fazla bileşeni barındıran makineler veya sistemlerde kullanılır. Bileşenler arasındaki etkileşimleri ve tüm varlığın genel performansını izler.

Örnek: Bir rüzgar türbininin dijital ikizi, türbinin kanatları, motoru ve diğer bileşenlerinin birlikte nasıl çalıştığını izler ve optimize eder.

3. Sistem (System) Dijital İkizi

Tanım: Birden fazla varlığın etkileşimde olduğu komple bir sistemi temsil eden dijital ikizdir. Bu, bir üretim hattı ya da bütün bir fabrikayı kapsayan daha geniş bir modeldir.

Kullanım Alanı: Büyük ölçekli sistemler, üretim hatları, enerji santralleri veya akıllı şehir sistemlerinde kullanılır. Farklı makinelerin, cihazların ve süreçlerin etkileşimini izler ve optimize eder.

Örnek: Bir otomotiv üretim hattının dijital ikizi, tüm üretim sürecini ve makineler arasındaki etkileşimi gerçek zamanlı olarak izler ve yönetir.

4. Süreç (Process) Dijital İkizi

Tanım: Bir süreç veya iş akışını temsil eden dijital ikizdir. Genellikle belirli bir sürecin nasıl çalıştığını ve zaman içindeki değişimlerini modellemek için kullanılır.

Kullanım Alanı: Karmaşık iş süreçlerinde, üretim operasyonlarında, lojistik ve tedarik zincirlerinde kullanılır. Süreçteki darboğazları ve iyileştirme alanlarını belirlemeye yardımcı olur.

Örnek: Bir ürünün fabrikadan sevkiyatına kadar olan lojistik sürecinin dijital ikizi, tedarik zinciri boyunca performans izlemeye ve iyileştirme önerileri sunmaya olanak tanır.

5. Organizasyon (Organization) Dijital İkizi

Tanım: Bir şirketin veya kuruluşun tüm işleyişini dijital ortamda modelleyen dijital ikizdir. İnsanlar, süreçler, varlıklar ve sistemler arasındaki tüm ilişkileri ve etkileşimleri izler.

Kullanım Alanı: Büyük organizasyonlar veya holdingler içinde kullanılır. Verimlilik artırma, maliyet düşürme ve genel operasyonel iyileştirme amaçlarına hizmet eder.

Örnek: Bir fabrikanın tüm operasyonel süreçlerini ve çalışanların iş akışlarını izleyip optimize eden bir dijital ikiz.

Dijital İkizler ve Simülasyon Arasındaki İlişki

Dijital ikizler, fiziksel varlıkla entegre olarak çalışır ve sensörlerden veya cihazlardan gelen verilerle sürekli beslenir. Bu sayede dijital ikiz, fiziksel varlığın davranışlarını gerçek zamanlı olarak yansıtır ve gelecekteki performansı tahmin etmek için kullanılabilir. Simülatörler, genellikle fiziksel bir sistemin dijital bir modelini kullanarak belirli koşullarda nasıl davranacağını analiz eden programlardır. Simülatörler, genellikle gerçek dünya verilerinden bağımsızdır ve modelin sadece teorik veya varsayılan verilerle test edilmesini sağlar. Amaç, sistemin belirli koşullardaki davranışlarını anlamak ve tahmin etmektir.

Üretim ve Endüstride Dijital İkiz Kullanımı

Üretim ve endüstride dijital ikiz kullanımı, üretim süreçlerinin izlenmesi, optimize edilmesi ve gelecekteki durumların simülasyonuyla verimliliğin artırılması amacıyla yaygınlaşmaktadır. Dijital ikiz teknolojisi, fiziksel varlıkların dijital kopyalarını oluşturarak gerçek zamanlı veri toplama ve analiz yapmayı mümkün kılar. Bu teknoloji, üretim süreçlerinde operasyonel verimliliği artırmanın yanı sıra maliyetleri azaltma, kaliteyi iyileştirme ve bakım süreçlerini optimize etme gibi faydalar sağlar.

Dijital İkizin Üretim ve Endüstride Kullanımı

1. Üretim Süreci Optimizasyonu

Dijital ikizler, üretim hattındaki makineler, ekipmanlar ve süreçler hakkında gerçek zamanlı veri sağlayarak bu süreçlerin sürekli izlenmesini ve iyileştirilmesini sağlar. Üretim hattındaki tüm cihazlar ve makineler dijital ikizlerle temsil edilerek, operasyonel verimlilik analiz edilir ve darboğazlar belirlenir.

Üretim performansı izleme: Üretim sürecindeki her adımın dijital ikizi, anlık olarak izlenerek iş akışlarının optimize edilmesi sağlanır.

Simülasyon ve senaryo analizi: Üretim hattında yapılacak değişiklikler önce dijital ikiz üzerinden simüle edilerek en verimli strateji belirlenir.

Örnek: Otomotiv üretim hattında, dijital ikiz ile makinelerin her birinin durumu ve performansı izlenir. Bu sayede, hatalı veya yavaş çalışan bir makine hızla tespit edilip müdahale edilebilir.

2. Tahmine Dayalı Bakım (Predictive Maintenance)

Dijital ikizler, üretim hattında kullanılan makinelerin ve ekipmanların sürekli izlenmesine olanak tanır. Sensörlerden gelen verilerle makinelerin performansı takip edilir ve olası arızalar, sorun ortaya çıkmadan önce tahmin edilir. Bu, planlı bakımın ötesine geçerek arıza riskini en aza indirir ve üretim kesintilerini önler.

Arıza tahmini: Dijital ikiz, ekipmanların durumunu izler ve performans düşüklüklerini tespit ederek olası arıza tarihini tahmin eder.

Maliyet optimizasyonu: Arızaların önceden tahmin edilmesi, plansız duruşların ve bakım maliyetlerinin azaltılmasını sağlar.

Örnek: Bir üretim hattında kullanılan CNC makinelerinin dijital ikizleri, sensörlerden gelen verilerle sürekli olarak izlenir ve motor performansındaki düşüş, aşırı ısınma gibi durumlar anında tespit edilerek makine bakım ekibi uyarılır.

3. Ürün Tasarımı ve Geliştirme

Dijital ikiz teknolojisi, ürün geliştirme süreçlerinde tasarımların sanal ortamda test edilmesini sağlar. Bir ürünün dijital ikizi oluşturularak, fiziksel prototipler üretmeden önce performans ve dayanıklılık analizleri yapılabilir. Bu, tasarım süreçlerini hızlandırır ve maliyetleri önemli ölçüde düşürür.

Simülasyon ve test: Ürün geliştirme sürecinde, dijital ikiz ile ürün performansı farklı koşullar altında simüle edilerek test edilebilir.

İyileştirilmiş tasarım döngüsü: Tasarım hataları erken aşamada tespit edilerek hızlı bir şekilde düzeltilebilir ve ürünün pazara çıkış süresi kısaltılabilir.

Örnek: Bir uçak motorunun dijital ikizi, farklı uçuş koşullarında nasıl çalışacağını simüle ederek tasarım aşamasında sorunları ortaya çıkarır. Bu sayede motorun fiziksel prototipi üretilmeden performans testleri yapılabilir.

4. Kalite Kontrol ve İzlenebilirlik

Dijital ikizler, üretim süreçlerindeki kalite kontrol aşamalarını iyileştirir. Üretim hattında üretilen her bir ürünün dijital ikizi oluşturulabilir ve bu sayede her ürünün hangi aşamalardan geçtiği ve hangi koşullarda üretildiği kayıt altına alınabilir. Bu, üretim hatalarını hızlı bir şekilde tespit etmeye ve izlenebilirlik sağlamaya yardımcı olur.

Gerçek zamanlı kalite takibi: Üretim süreçlerinde anlık olarak kalite kontrol yapılabilir ve hatalı ürünler hızlıca tespit edilebilir.

Geri izleme ve analiz: Üretim sürecinde oluşan hatalar ve sorunlar geriye dönük olarak analiz edilip düzeltilir.

Örnek: Elektronik bileşenler üreten bir fabrikada, her bir ürünün dijital ikizi oluşturulur ve ürünün üretim koşulları, kullanılan malzemeler ve test sonuçları kaydedilir. Eğer bir bileşen sorunlu çıkarsa, bu bilgilere dayanarak hatanın kaynağı tespit edilebilir.

5. Tedarik Zinciri ve Lojistik Yönetimi

Dijital ikizler, tedarik zincirindeki malzeme akışını ve lojistik süreçleri optimize etmek için kullanılabilir. Ürünlerin üretimden müşteriye ulaşana kadar geçtiği tüm aşamalar dijital ikizler aracılığıyla izlenebilir. Bu, tedarik zincirindeki gecikmeleri ve darboğazları belirlemeye yardımcı olur.

Lojistik ve malzeme akışı izleme: Üretim için gerekli olan malzemelerin doğru zamanda ve yerde bulunup bulunmadığı kontrol edilebilir.

Depo ve stok yönetimi: Depolama alanlarındaki envanter seviyesi dijital ikizlerle izlenerek stok optimizasyonu yapılabilir.

Örnek: Bir otomotiv fabrikasında, tedarik zincirindeki parçaların sevkiyatı dijital ikizlerle izlenir. Parçaların zamanında fabrikaya ulaşmaması durumunda üretim duruşları önceden tespit edilip müdahale edilebilir.

Dijital İkiz Kullanımının Faydaları

Verimlilik Artışı: Üretim süreçleri anlık olarak izlenip optimize edilerek, verimlilik artırılır ve kaynak israfı azaltılır.

Daha Hızlı Karar Verme: Gerçek zamanlı verilere dayalı olarak hızlı ve doğru kararlar alınabilir.

Maliyet Azaltma: Arıza tahminleri ve bakım süreçlerinin optimizasyonu sayesinde maliyetler düşer.

Ürün Kalitesinin Artması: Kalite kontrol süreçlerinin dijital ikizler aracılığıyla yapılması, hatalı ürün sayısını en aza indirir.

Esneklik: Üretim hatlarında yapılacak değişiklikler dijital ikiz üzerinde test edilerek üretime zarar vermeden planlanabilir.

Dijital İkizlerde Kullanılan Önemli Teknolojiler

ijital ikizlerin başarılı bir şekilde oluşturulması ve işletilmesi, çeşitli ileri teknolojilerin entegrasyonuna dayanır. Dijital ikizlerin etkili bir şekilde çalışabilmesi için IoT, büyük veri, yapay zeka, bulut bilişim, simülasyon ve gelişmiş sensörler gibi birçok teknoloji birlikte kullanılır. Bu teknolojilerin entegrasyonu, dijital ikizlerin gerçek dünyadaki varlıklar ve süreçlerle sürekli bağlantıda kalmasını ve performans, verimlilik, bakım ve optimizasyon gibi önemli alanlarda katkı sağlamasını mümkün kılar. İlgili teknolojiler, dijital ikizdeki rolleri ve örnekler alt bölümde listelenmektedir:

1. Nesnelerin İnterneti (IoT)

Tanım: Nesnelerin İnterneti (IoT), fiziksel cihazların sensörler ve diğer veri toplama araçları aracılığıyla internete bağlanarak veri toplamasını sağlar.

Dijital İkizdeki Rolü: Dijital ikizlerin çalışabilmesi için fiziksel varlıklardan gelen gerçek zamanlı verilere ihtiyaç duyulur. Bu veriler, IoT cihazları tarafından toplanarak dijital ikize aktarılır. IoT, makinelerin, ekipmanların ve süreçlerin dijital ikizlerinin gerçek zamanlı olarak izlenmesini ve veriyle beslenmesini sağlar.

Örnek: Bir fabrika ortamında, IoT sensörleri üretim hattındaki makinelerden sıcaklık, basınç, titreşim gibi verileri toplar ve dijital ikize gönderir. Dijital ikiz, bu verileri kullanarak makine performansını analiz eder.

2. Büyük Veri ve Analitik (Big Data)

Tanım: Büyük veri teknolojisi, büyük ve çeşitli veri setlerinin toplanmasını, depolanmasını ve analiz edilmesini sağlar. Analitik araçlar, bu verilerden anlamlı içgörüler elde etmek için kullanılır.

Dijital İkizdeki Rolü: Dijital ikizler, büyük miktarda veriyi sürekli olarak toplar ve işler. Büyük veri teknolojileri, bu verilerin etkin bir şekilde depolanmasını ve analiz edilmesini sağlar. Dijital ikizler, gerçek zamanlı analizler, performans tahminleri ve optimizasyon senaryoları için büyük veri teknolojilerine dayanır.

Örnek: Bir enerji santralinde, farklı sensörlerden toplanan büyük miktarda veri, dijital ikizde analiz edilerek enerji üretim verimliliği optimize edilir.

3.Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi (AI/ML)

Tanım: Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), büyük veri setlerini analiz ederek tahminler yapabilen ve zamanla kendini iyileştirebilen algoritmalar kullanır.

Dijital İkizdeki Rolü: Yapay zeka ve makine öğrenimi, dijital ikizlerin verilerden öğrenmesini ve tahmine dayalı analizler yapmasını sağlar. Bu teknolojiler, dijital ikizlerin arıza tahmini, süreç optimizasyonu ve davranış modellemeleri gibi görevleri yerine getirmesine yardımcı olur.

Örnek: Bir makinenin dijital ikizi, makine performans verilerini analiz eden makine öğrenimi algoritmaları kullanarak ne zaman arıza yapabileceğini tahmin eder ve proaktif bakım önerileri sunar.

4. Simülasyon ve Modelleme Teknolojileri

Tanım: Simülasyon teknolojileri, fiziksel süreçlerin, cihazların veya sistemlerin dijital ortamda modellenmesini sağlar. Simülasyon, sistemlerin nasıl çalışacağını tahmin etmek ve farklı koşulları test etmek için kullanılır.

Dijital İkizdeki Rolü: Dijital ikizler, fiziksel varlıkların dijital modellerini oluşturmak ve bunları simüle etmek için modelleme teknolojilerine dayanır. Bu sayede dijital ikiz, gerçek dünyada karşılaşılabilecek durumları simüle eder ve karar alma süreçlerinde kullanılabilir.

Örnek: Bir üretim hattının dijital ikizi, üretim sürecindeki değişikliklerin üretkenliğe etkisini simüle ederek en verimli üretim stratejilerini belirleyebilir.

5. Bulut Bilişim (Cloud Computing)

Tanım: Bulut bilişim, büyük veri depolama ve işlem gücü gerektiren uygulamaların internet üzerinden sunucu altyapılarıyla sağlanmasıdır.

Dijital İkizdeki Rolü: Dijital ikizler, büyük miktarda veri toplar ve analiz eder. Bu veriler bulut platformlarında depolanır ve işlenir. Bulut bilişim, dijital ikizlerin yüksek işlem gücü gereksinimlerini karşılamak, geniş veri setlerini depolamak ve farklı lokasyonlardan erişilebilir hale getirmek için kullanılır.

Örnek: Bir akıllı şehir projesinde, şehrin dijital ikizi, bulut üzerinde çalıştırılarak trafik, enerji tüketimi ve altyapı yönetimi gibi süreçlerin optimizasyonunu sağlar.

6. Siber Fiziksel Sistemler (CPS)

Tanım: Siber fiziksel sistemler (CPS), fiziksel varlıklarla dijital dünyayı birleştirerek iki dünya arasında gerçek zamanlı veri akışı ve etkileşim sağlar.

Dijital İkizdeki Rolü: Dijital ikizler, CPS teknolojileri ile fiziksel sistemlerle sürekli olarak iletişim halinde olur. CPS, dijital ve fiziksel sistemlerin birbirini gerçek zamanlı olarak etkileyebilmesini sağlar, böylece dijital ikiz, gerçek dünyadaki değişikliklere anında tepki verebilir.

Örnek: Otonom bir aracın dijital ikizi, aracın yol koşullarına ve trafik durumuna gerçek zamanlı olarak uyum sağlayabilir.

7. Gelişmiş Sensörler ve Aktüatörler

Tanım: Sensörler, fiziksel dünyadan veri toplarken aktüatörler, bu verilere dayalı olarak fiziksel sistemler üzerinde hareket eder.

Dijital İkizdeki Rolü: Dijital ikizler, sensörlerden gelen verileri kullanarak fiziksel varlığın durumunu izler. Aktüatörler ise dijital ikiz üzerinden yapılan analizlere dayanarak fiziksel varlığı değiştirebilir veya kontrol edebilir.

Örnek: Bir robot kolunun dijital ikizi, kolun hareketlerini sensörlerden gelen verilere göre izler ve optimize eder. Aktüatörler ise kolun hareketlerini kontrol eder.

8. Artırılmış Gerçeklik (AR) ve Sanal Gerçeklik (VR)

Tanım: AR ve VR teknolojileri, dijital ve fiziksel dünyalar arasında etkileşim sağlayarak kullanıcılara daha gerçekçi ve interaktif deneyimler sunar.

Dijital İkizdeki Rolü: Dijital ikizler, AR ve VR teknolojileri ile birlikte kullanıldığında fiziksel sistemlerin durumlarını görselleştirir ve kullanıcıların sanal ortamda etkileşimde bulunmasını sağlar. Bu, özellikle eğitim ve bakım süreçlerinde büyük fayda sağlar.

Örnek: Bir fabrikada, bakım teknisyenleri AR gözlükleri ile bir makinenin dijital ikizini görüntüleyebilir ve bakım işlemlerini adım adım takip edebilir.

9. Blockchain ve Dağıtık Defter Teknolojileri (DLT)

Tanım: Blockchain, merkezi olmayan, güvenli ve değiştirilemez veri kayıtlarını sağlayan bir teknolojidir.

Dijital İkizdeki Rolü: Dijital ikizlerde blockchain teknolojisi, dijital varlıkların ve süreçlerin güvenli bir şekilde izlenmesini ve kaydedilmesini sağlar. Özellikle tedarik zinciri yönetimi gibi alanlarda, dijital ikizlerin güvenli veri alışverişi yapmasını sağlar.

Örnek: Bir ürünün dijital ikizi, tedarik zinciri boyunca ürünün geçmişini blockchain üzerinde kaydederek şeffaflık ve izlenebilirlik sağlar.

10. 5G ve Gelişmiş İletişim Teknolojileri

Tanım: 5G, yüksek hızlı ve düşük gecikmeli kablosuz iletişim sağlayan yeni nesil ağ teknolojisidir.

Dijital İkizdeki Rolü: Dijital ikizlerin gerçek zamanlı veri akışı ve kontrol gereksinimlerini karşılamak için yüksek hız ve düşük gecikme süreleri sunan 5G gibi gelişmiş iletişim teknolojilerine ihtiyaç vardır. Bu sayede dijital ikizler, çok daha geniş ve karmaşık sistemleri eş zamanlı olarak izleyebilir ve kontrol edebilir.

Örnek: Otonom araçların dijital ikizleri, 5G sayesinde trafik ve yol koşullarını gerçek zamanlı olarak takip eder ve hızlı kararlar alabilir.

 

Hikayeyi Oku

Endüstride Bilgisayarlı Görü

Bilgisayarlı Görü Nedir?

Bilgisayarlı görü (Computer Vision - CV), bilgisayarlara dijital görüntülerden anlamlı bilgiler çıkarabilme yeteneği kazandıran bir yapay zeka alanıdır. Makine öğrenimi ve derin sinir ağları gibi ileri teknolojiler kullanılarak, makinelerin insan gözü ve beynini taklit etmesi sağlanır. Bilgisayarlı görünün temel amacı, dijital görüntülerdeki verileri analiz ederek nesneleri tanımlamak, hareketleri analiz etmek, karmaşık sahneleri yorumlamak, görüntüleri iyileştirmek ve 2D görüntülerden 3D modeller oluşturmaktır. Bu teknoloji, endüstriyel alanda da geniş bir kullanım yelpazesine sahiptir. Kalite kontrolü, denetim, otomasyon, güvenlik sistemleri, robotik/makine görüş, otonom araçlar, verimlilik artırma, akıllı fabrikalar ve entegre sistemler gibi pek çok uygulama alanında yer bulur. Bilgisayarlı görü, endüstride kaliteyi artırmak, üretim süreçlerini hızlandırmak, güvenliği sağlamak ve operasyonları optimize etmek için kritik bir rol oynar. Bu teknolojinin etkin kullanımı, şirketlerin rekabet gücünü artırmasına ve maliyetleri düşürmesine önemli katkılar sağlar.

Bilgisayarlı Görü ve Görüntü İşleme Arasındaki İlişki

Bilgisayarlı görü (computer vision) ve görüntü işleme (image processing) alanları, görüntüler üzerinde çalışmayı içeren benzer teknikleri paylaşsa da, farklı amaçlar ve yaklaşımlar nedeniyle birbirlerinden ayrılırlar. Her iki alan da dijital görüntü verileri üzerinde çalışır ve matematiksel, istatistiksel yöntemler kullanarak görüntülerin analizi ve işlenmesi üzerine odaklanır. Örneğin, filtreleme, dönüştürmeler ve özellik çıkarımı gibi teknikler hem bilgisayarlı görüde hem de görüntü işlemede yaygın olarak kullanılır. Ancak, görüntü işleme genellikle ham görüntülerin üzerinde düzeltme, iyileştirme, sıkıştırma veya dönüştürme gibi işlemler gerçekleştirirken, bilgisayarlı görü görüntülerden anlamlı bilgiler çıkarma, nesneleri tanıma ve sahneleri anlama gibi daha yüksek seviyeli görevleri içerir.  Görüntü işlemede sonuç genellikle işlenmiş veya iyileştirilmiş bir görüntü olurken, bilgisayarlı görüde sonuç, görüntüden çıkarılan bilgi ve bu bilginin belirli kararlar almak veya aksiyonlar gerçekleştirmek için kullanılmasıdır. Bilgisayarlı görüde genellikle yapay zeka eğitimi için veri setine ihtiyaç duyarken görüntü işleme sistemlerinde önceden eğitilmiş bir modele ihtiyaç bulunmamaktadır.

Bilgisayarlı Görü Çalışma Prensibi

Bilgisayarlı görü uygulamaları, insan görme sistemini taklit etmek için algılama cihazları, yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenmeden yararlanır. Bu süreç, dijital kameralar gibi cihazlarla görüntü elde edilmesiyle başlar. Elde edilen görüntüler, piksel matrisleri olarak temsil edilir ve ham görüntüler genellikle gürültü giderme, kontrast artırma ve boyut değiştirme gibi ön görüntü işleme adımlarına tabi tutulur. Bu sayede görüntüler, daha sonraki analizler için uygun hale getirilir. Ardından görüntülerden özellik çıkarımı ve algılama işlemleri gerçekleştirilir. Bu aşamada görüntüdeki nesneler ve nesnelerin özellikleri tespit edilerek makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerine iletilir. Son olarak, bilgisayarlar bu bilgileri kullanarak nesne tanıma veya sınıflandırma gibi birçok görevi yerine getirir ve uygulamaya bağlı olarak kararlar alır.  Örneğin, bir üretim hattında çalışan makine görüş sistemi, ürünlerin kalite kontrolünü gerçekleştirir. Bu sistem, ürünlerin yüzeyindeki kusurları tespit eder, boyutlarını ölçer ve renk sapmalarını kontrol eder. Tespit edilen kusurlar sonucunda, sistem otomatik olarak hatalı ürünleri ayırır ve yalnızca kalite standartlarına uygun olan ürünlerin üretim hattında ilerlemesini sağlar.

Üretim ve Endüstride Bilgisayarlı Görü Kullanımı

Bilgisayarlı görü, üreticilerin teknoloji desteğiyle ürün işleme süreçlerini kolaylaştırır. Üreticiler, ürün paketleme, denetim, kalite kontrol, tasarım, ürün sıralama ve süreç otomasyonu gibi alanlarda kullanmak üzere, önceden eğitilmiş veriler aracılığıyla görüntü ve videoları tanımlayabilirler. Dijital dönüşüm ekosisteminin bir bileşeni olan bilgisayarlı görü, şirketlere rekabet avantajı sunma potansiyeline sahiptir. Sektördeki değişimin öncüsü olmak isteyen üreticiler, bu teknolojiyi benimsemeye özellikle istek duymaktadır.

• ● Kalite Kontrolü:

• • ○ Ürün Denetimi ve Hata Tespiti:

• • • ◾ Bilgisayarlı görü, üretim hatlarından çıkan ürünlerin kusurlarını tespit etmek için kullanılır. Örneğin, bir üretim bandında üretilen parçalarının yüzeyinde çizik, çatlak veya hatalı boyama olup olmadığını tespit edebilir.
    • ◾ Yüksek çözünürlüklü kameralar ve görüntü işleme algoritmaları kullanılarak, ürünlerin yüzeyinde insan gözünün fark edemeyeceği derecede küçük kusurlar olağanüstü bir başarı ile algılanabilir.

• • ○ Boyut ve Şekil Kontrolü:

• • • ◾ Bilgisayarlı görü sistemleri, ürünlerin belirli boyut ve şekil standartlarına uygun olup olmadığını kontrol etmek için kullanılır. Örneğin, bir boru üretim hattında, bilgisayarlı görü, üretilen her bir borunun çaplarını ve kalınlığını ölçebilir.
    • ◾ 3D görüntüleme teknolojileriyle ürünlerin hacimsel ölçümleri de yapılabilir.

• • ○ Renk ve Desen Analizi:

• • • ◾ Bilgisayarlı görü, ürünlerin renk, desen ve diğer görsel özelliklerini kontrol etmek için kullanılır. Örneğin, tekstil sektöründe bir kumaşın üzerindeki desenin doğruluğu ve renk uyumu bilgisayarlı görü ile incelenebilir.
    • ◾ Renk sapmalarını veya desen hatalarını hızlıca tespit ederek kalite standartlarının korunmasına yardımcı olur.

• • ○ Ambalaj Kontrolü:

• • • ◾ Ürünlerin ambalajlarının doğruluğu ve bütünlüğü de bilgisayarlı görü ile denetlenir. Ambalaj üzerindeki barkodların, etiketlerin doğru yerleştirildiği ve okunabilir olduğu kontrol edilir.
    • ◾ Ambalajda yırtık, yanlış etiketleme veya eksik bilgi gibi hatalar tespit edilebilir.

• • ○ Montaj ve Bileşen Kontrolü:

• • • ◾ Özellikle otomotiv ve elektronik sektörlerinde, montaj süreçlerinde kullanılan bileşenlerin doğru şekilde yerleştirildiğinden emin olunması önemlidir. Bilgisayarlı görü, her bir bileşenin doğru pozisyonda olup olmadığını kontrol eder.
    • ◾ Eksik veya yanlış montaj yapılan parçaları tespit ederek, hatalı ürünlerin müşterilere ulaşmasını engeller.

• • ○ Robotik Entegrasyon:

• • • ◾ Bilgisayarlı görü, robotların kalite kontrol süreçlerine entegre edilmesiyle birlikte, otomatik denetim ve düzeltme süreçlerini mümkün kılar. Örneğin, bir robot kol, bilgisayarlı görü ile hatalı ürünleri tespit edip üretim hattından ayırabilir.

• • ○ Termal Kamera ile Sıcaklık Tespiti:

• • • ◾ Fırın kullanan sistemlerde sıcaklığa bağlı fırının kalite kontrolü sağlanabilmektedir. Bu uygulama ile fırındaki eskimeler sıcaklık tespiti ile bulunabilmektedir.

• • ○ Proses Endüstrisi İçin Hacim Ölçümü
    • ◾ Toz ve taneciklerle çalışan endüstrilerde, üretilen, depolanan veya hammadde olarak temin edilen miktarlar, bilgisayarlı görü teknolojisi kullanılarak hacimsel olarak ölçülebilir. Bu hacim ölçümleri, bir endüstrinin mevcut üretim kapasitesini ve potansiyel üretim miktarını öngörmesine olanak tanır.

• ● Süreç Otomasyonu:

• • ○ Otomatik Üretim Hattı Kontrolü:

• • • ◾ Bilgisayarlı görü, üretim hatlarındaki süreçleri izleyerek ve denetleyerek otomatikleştirilmiş bir kalite kontrol sağlar. Bu, insan gözetimi olmadan üretim süreçlerinin sürekli olarak izlenmesine ve optimize edilmesine olanak tanır.
    • ◾ Örneğin, otomobil üretiminde, bilgisayarlı görü sistemleri, montaj hatalarında otomatik düzeltme yapabilir ve hatalı parçaların üretim hattından çıkarılmasını sağlayabilir.

• • ○ Malzeme ve Parça Sınıflandırma:

• • • ◾ Üretim sürecinde kullanılan malzemelerin veya üretilen parçaların otomatik olarak sınıflandırılması için bilgisayarlı görü kullanılır. Bu, üretim hattında farklı ürünlerin doğru yerlere yönlendirilmesini sağlar.
    • ◾ Örneğin, bir paketleme tesisinde, bilgisayarlı görü sistemleri ürünleri tanımlayarak, doğru paketleme makinelerine yönlendirebilir.

• • ○ Robotik Rehberlik ve İşlem Kontrolü:

• • • ◾ Bilgisayarlı görü, robotlara görsel rehberlik sağlayarak, onların belirli görevleri yerine getirmesini mümkün kılar. Bu, özellikle hassas montaj, kaynak veya boyama gibi işlemlerde önemlidir.
    • ◾ Örneğin, bir robot kolu, bilgisayarlı görü sayesinde bir bileşeni doğru konumda tutabilir ve montaj işlemini otomatik olarak gerçekleştirebilir.

• • ○ Makine Parametre Optimizasyonu:

• • • ◾ Endüstriyel makineler operatörden genellikle çeşitli parametreler istemektedirler. Bilgisayarlı görü ile kalite kontrolu yapıp kaliteyi en yüksek dereceye getirecek optimal parametreler dinamik bir sistemde kolaylıkla anlık olarak bulunabilmektedir.

• • ○ Hareketli Nesne Takibi ve İzleme:

• • • ◾ Bilgisayarlı görü, bir üretim hattındaki hareketli nesneleri izleyerek, süreç otomasyonuna katkı sağlar. Bu teknoloji, üretim hattındaki ürünlerin hareketini izleyerek, belirli işlemler için doğru zamanda müdahale edilmesini sağlar.
    • ◾ Örneğin, taşıma bantlarında ürünlerin doğru pozisyonda olup olmadığını izleyebilir ve gerektiğinde otomatik düzeltmeler yapılabilir.

• • ○ Depo ve Lojistik Yönetimi:

• • • ◾ Depo otomasyonu, bilgisayarlı görü ile entegre edildiğinde, ürünlerin depolanması, izlenmesi ve taşınması süreçleri optimize edilir. Bilgisayarlı görü, stok takibi yaparak, depo içindeki ürünlerin yerini belirler ve taşıma araçlarına rehberlik eder.
    • ◾ Örneğin, bir depo içindeki robotlar, bilgisayarlı görü ile ürünleri tanıyabilir ve onları doğru raflara yerleştirebilir veya siparişler için seçebilir.

• • ○ Kapsamlı Veri Toplama ve Analiz:

• • • ◾ Bilgisayarlı görü, büyük miktarda görsel veri toplayarak süreçlerin daha ayrıntılı bir şekilde analiz edilmesini sağlar. Bu, süreç iyileştirmeleri için veri tabanlı kararlar alınmasını kolaylaştırır.
    • ◾ Örneğin, üretim sürecindeki her aşamanın görsel olarak kaydedilmesi ve analiz edilmesi, süreçlerdeki verimsizliklerin veya hataların belirlenmesine olanak tanır.

• ● Güvenlik:

• • ○ Çalışan Güvenliği:
    • ◾ Bilgisayarlı görü, çalışanların kişisel koruyucu ekipmanları (KKE) doğru şekilde kullanıp kullanmadığını izlemek için kullanılabilir. Kask, gözlük, eldiven gibi KKE'lerin eksik veya yanlış kullanımı tespit edildiğinde anında uyarı verebilir.
    • ◾ Örneğin, bir fabrikada bilgisayarlı görü sistemi, çalışanların kask takıp takmadığını tespit edebilir ve eksik KKE kullanımı durumunda yöneticiye bildirim gönderebilir.

• • ○ Çalışan Sağlığı ve Sayımı:

• • • ◾ Güvenlik kameraları ve bilgisayarlı görü kullanılarak bir fabrikadaki veya ofisteki kişiler sayılabilir ve spesifik durumları gözlemlenebilir. Bunun yanında sağlıkları ve işe olan devamlılıkları da izlenebilir.

• • ○ Tehlikeli Bölge ve Erişim Kontrolü:

• • • ◾ Endüstriyel tesislerde, belirli alanlar tehlikeli olabilir ve sadece yetkili personelin erişimine açık olmalıdır. Bilgisayarlı görü, bu bölgelerde izinsiz girişleri tespit ederek güvenlik ihlallerini önleyebilir.
    • ◾ Örneğin, bir kimya fabrikasında, tehlikeli maddelerin bulunduğu bölgeye yetkisiz bir kişinin girdiği tespit edildiğinde alarm sistemi devreye girer.

• • ○ Makine ve Ekipman Güvenliği:

• • • ◾ Bilgisayarlı görü sistemleri, endüstriyel makinelerin ve ekipmanların güvenli bir şekilde çalışıp çalışmadığını izleyebilir. Anormal titreşimler, aşırı ısınma veya yanlış kullanım gibi durumlar tespit edildiğinde, bu sistemler otomatik olarak makineleri durdurabilir veya bakım ekibini bilgilendirebilir.
    • ◾ Örneğin, bir üretim hattında, makinelerde olası bir arıza belirtisi tespit edildiğinde, bilgisayarlı görü sistemi süreci durdurur ve operatörleri uyarır.

• • ○ Yangın ve Duman Tespiti:

• • • ◾ Bilgisayarlı görü, endüstriyel tesislerde yangın veya duman tespiti için kullanılır. Bu sistemler, yangın dedektörlerine ek olarak, dumanın erken evrelerinde veya yangın belirtilerini fark edebilir.
    • ◾ Örneğin, bir depoda, bilgisayarlı görü sistemi herhangi bir duman belirtisini tespit ettiğinde, yangın alarmını otomatik olarak devreye sokabilir ve itfaiye ekibini uyarabilir.

• • ○ İş Kazalarının Önlenmesi:

• • • ◾ Bilgisayarlı görü, potansiyel iş kazalarını önceden tahmin etmek için kullanılır. Çalışma alanlarındaki tehlikeli hareketler, yanlış ekipman kullanımı veya riskli davranışlar tespit edildiğinde uyarı sistemleri devreye girer.
    • ◾ Örneğin, bir üretim hattında çalışan bir işçinin tehlikeli bir pozisyonda olduğu tespit edildiğinde, sistem hem işçiyi hem de yöneticileri uyarabilir.

• • ○ Araç, Forklift ve Makine Güvenliği

• • • ◾ Endüstriyel tesislerdeki araçlar ve forkliftler, özellikle dar alanlarda veya yoğun trafiğin olduğu yerlerde ciddi güvenlik riskleri oluşturabilir. Bilgisayarlı görü, araçların ve forkliftlerin güvenli hareketini sağlamak için kullanılabilir.
    • ◾ Örneğin, bir depo içinde forkliftlerin hareketini izleyen bilgisayarlı görü sistemi, olası bir çarpışmayı önlemek için operatörü uyarabilir veya aracı otomatik olarak durdurabilir.

• • ○ Malzeme ve Ürün Güvenliği:

• • • ◾ Depolanan malzemelerin güvenli bir şekilde taşınması ve depolanması endüstriyel güvenlik açısından kritiktir. Bilgisayarlı görü, malzemelerin doğru şekilde istiflenip istiflenmediğini veya tehlikeli bir pozisyonda olup olmadığını kontrol edebilir.
    • ◾ Örneğin, bir lojistik merkezinde, yüksek raflarda depolanan ürünlerin güvenliğini izleyen bilgisayarlı görü sistemi, dengesiz istifleme durumunda uyarı verebilir.

Üretim ve Endüstride Bilgisayarlı Görü Kullanımının Avantajları:

1. 1. Kalite Kontrol: Bilgisayarlı görü sistemleri, üretim hattında üretilen ürünlerin kalitesini otomatik olarak inceleyebilir. Bu sistemler, insan gözünün algılayamayacağı küçük hataları bile tespit edebilir, böylece ürün kalitesini artırır ve hatalı ürünlerin müşteriye ulaşmasını önler.
2. 2. Üretim Hızının Artması: Otomasyon sayesinde üretim süreçleri hızlanır. Bilgisayarlı görü ile donatılmış makineler, insan müdahalesine gerek kalmadan sürekli çalışabilir, bu da üretim hızını artırır ve verimliliği yükseltir.
3. 3. Maliyet Tasarrufu: İnsan iş gücünün yerine bilgisayarlı görü sistemlerinin kullanılması, uzun vadede maliyet tasarrufu sağlar. Özellikle yüksek hacimli üretim süreçlerinde, otomatik sistemler daha az hata yapar ve daha hızlı çalışır, bu da işçilik maliyetlerini düşürür.
4. 4. Güvenlik ve Çalışan Sağlığı: Bilgisayarlı görü sistemleri, tehlikeli veya zorlu işlerin otomasyonunu sağlayarak çalışanların güvenliğini artırır.
5. 5. Veri Toplama ve Analiz: Bilgisayarlı görü sistemleri, üretim süreci boyunca büyük miktarda görsel veri toplayabilir. Bu veriler, üretim hatalarının kök nedenlerini anlamak, süreçleri optimize etmek ve gelecekteki üretim stratejilerini geliştirmek için analiz edilebilir. Örneğin, makineyi doğru kullanmayan bir operatörü tespit edebilir ve operatöre yönlendirmede bulunabilir.
6. 6. Esneklik ve Uyarlanabilirlik: Bilgisayarlı görü sistemleri, üretim süreçlerindeki değişikliklere hızlı bir şekilde adapte olabilir. Örneğin, yeni bir ürün tasarımı veya üretim hattındaki bir değişiklik, sistemin yazılımında yapılan güncellemelerle kolayca entegre edilebilir.

Bilgisayarlı Görü Genel Görevleri

• ● Görüntü Sınıflandırma: Bir görüntüyü belirli bir sınıfa atama görevi olup, otomatik üretim hatlarında ürünlerin kategorize edilmesi ve hatalı ürünlerin ayrılması için kullanılır.
• ● Nesne Tespiti: Görüntüdeki belirli nesneleri tanımlama ve yerlerini belirleme görevi olup, güvenlik kameralarında izinsiz girişlerin tespiti veya üretim hattında eksik bileşenlerin algılanmasını sağlar. Belirli nesneleri aynı zamanda 3D olarak da algılayabilir ve bulunan 3D model çeşitli alanlarda kullanılabilir.
• ● Segmentasyon: Görüntüdeki her pikseli bir sınıfa atama işlemidir ve üretim hattında hatalı boyama veya montaj problemlerinin tespiti için kullanılır.
• ● Görüntü Üretimi: Belirli bir girdiye dayalı olarak yeni görüntüler oluşturma görevi olup, ürün tasarımı ve prototipleme aşamalarında yeni tasarımlar oluşturmak için kullanılır.
• ● Görüntü Süper Çözünürlük: Düşük çözünürlüklü bir görüntüyü yüksek çözünürlüklü hale getirme işlemi olup, güvenlik kameralarından elde edilen düşük çözünürlüklü görüntülerin iyileştirilmesi için kullanılır.
• ● Görüntü Açıklaması: Bir görüntüye ilişkin anlamlı bir metin açıklaması oluşturma işlemi olup, ürün kataloglarının otomatik oluşturulması veya güvenlik kameraları için olay raporlamasında kullanılır.
• ● Görüntü Tamamlama: Bir görüntüde eksik veya hasarlı bölgeleri doldurarak görüntüyü tamamlama işlemi olup, hasar görmüş ürünlerin görüntülerinin düzeltilmesi veya eski makinelerin restorasyonunda kullanılır.
• ● Derinlik Tahmini: Bir görüntüden veya videodan, sahnedeki nesnelerin kamera ile olan mesafesini tahmin etme işlemi olup, robotik kolların nesneleri doğru şekilde manipüle etmesi veya otonom forkliftlerin güvenli hareket etmesini sağlar.
• ● Görüntü Gürültü Azaltma: Bir görüntüdeki gürültüyü azaltma işlemi olup, düşük ışık koşullarında çekilen üretim hattı görüntülerinin temizlenmesi için kullanılır.
• ● Görüntüden Görüntüye Çeviri: Bir görüntüyü başka bir stile dönüştürme işlemi olup, ürün tasarımında farklı malzeme veya renk varyasyonlarının hızlıca simüle edilmesini sağlar.
• ● Görsel Soru Cevaplama: Bir görüntüyle ilgili sorulan sorulara cevap verme yeteneği olup, fabrika denetim sistemlerinde, bir ürünün montajı veya durumu hakkında otomatik bilgi sağlanmasında kullanılır.

Kullanılan Önemli Teknolojiler

Bu temel bilgisayarlı görü görevlerini gerçekleştirebilmek için birçok teknoloji ve yöntem geliştirilmiştir.

• ● Convolutional Neural Networks (CNNs):
  • ○ CNN’ler görüntü verilerini işlemek ve anlamlandırmak için kullanılan derin öğrenme modelleridir. Görüntü sınıflandırma ve nesne tespiti gibi görevlerde yaygın olarak kullanılır. YOLO gibi son teknoloji derin öğrenme modelleri CNN mimarisi üzerine inşa edilmiştir. CNN’ler görüntü işleme ve derin öğrenme alanında birçok sebepten ötürü yoğunlukla kullanılmaktadır.
    • ◾ CNN'ler, görüntülerdeki uzaysal hiyerarşiyi yakalamada mükemmeldir. Konvolüsyon katmanları, düşük seviyeli özelliklerden (örneğin, kenarlar) başlayarak yüksek seviyeli özelliklere (örneğin, nesneler) kadar bir hiyerarşi oluşturur. Bu sayede, görüntülerdeki önemli özellikler daha iyi tanımlanabilir ve analiz edilebilir.
    • ◾ Max-pooling, batch-normalization ve dropout gibi teknikler, yer değiştirme ve ölçeklenebilirlik gibi faktörlere karşı CNN'lerin sağlam olmasını sağlar. Bu, modelin, nesnenin görüntüdeki konumuna ve boyutuna karşı dayanıklı olmasına yardımcı olur.
    • ◾ CNN'ler, filtreler (kernels) kullanarak görüntü üzerinde kayarak, belirli özellikleri tekrar tekrar öğrenir. Bu özellik paylaşımı, parametrelerin sayısını azaltır ve modelin daha verimli hale gelmesini sağlar. Bu, daha az sayıda parametre ile daha derin ağların eğitilmesini mümkün kılar.
    • ◾ CNN'ler, görüntülerin yerel bağıntılarını yakalama konusunda uzmandır. Her konvolüsyon filtresi, belirli bir bölgede (receptive field) çalışır ve bu sayede, nesnelerin konumundan bağımsız olarak önemli özellikleri öğrenebilir.
    • ◾ CNN'ler, görüntülerden manuel olarak özellik çıkarma ihtiyacını ortadan kaldırır. Bunun yerine, model, eğitim süreci sırasında otomatik olarak en anlamlı özellikleri öğrenir. Bu, görüntü tanıma, nesne tespiti ve segmentasyon gibi görevlerde büyük bir avantaj sağlar.
    • ◾ CNN'ler, görüntü işleme ve bilgisayarlı görü görevlerinde olağanüstü performans gösterir. Derin öğrenme modelleri arasında en popüler olanlardan biridir ve genellikle diğer yöntemlere göre daha yüksek doğruluk sağlar.
    • ◾ CNN'ler, önceden eğitilmiş modellerin yeniden kullanılmasına olanak tanır. Transfer öğrenimi sayesinde, bir modelin başka bir görev için yeniden eğitilmesi, çok daha az veri ve daha kısa eğitim süresi gerektirir.
    • ◾ CNN'ler, büyük veri kümelerinde eğitildiğinde genelleştirme yetenekleri oldukça güçlüdür. Bu, modelin eğitim verisi dışındaki yeni verilerde de iyi performans göstermesini sağlar.

               CNN’in görselleştirilmiş hali aşağıdaki gibidir:

• ● R-CNN, Fast R-CNN ve Faster R-CNN:

Nesne tespiti, bir görüntü veya videoda belirli nesnelerin yerlerini ve sınıflarını belirlemek amacıyla kullanılan bir tekniktir. R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks) ve onun geliştirilmiş versiyonları olan Fast R-CNN ve Faster R-CNN, bu alanda çığır açan yöntemler arasında yer alır. Bu modeller, nesne tespitinin hızını ve doğruluğunu artırmak amacıyla geliştirilmiştir.

1. 1. R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks): Nesne tespiti için ilk olarak kullanılan bölge tabanlı yaklaşımlardan biridir. R-CNN'in çalışma prensibi 3 adımdan oluşur: Bölge Önerisi, Konvolüsyonel Sinir Ağı ve Sınıflandırma ve Bbox Regresyonu. Her bir bölge önerisi için CNN'in tekrar tekrar çalıştırılması gerektiğinden, bu yaklaşım çok fazla hesaplama gerektirir ve bu da işlem süresini uzatır.
2. 2. Fast R-CNN: R-CNN'in yavaşlık sorununu çözmek amacıyla geliştirilmiştir. Bu modelin en büyük yeniliği, tüm görüntünün tek bir CNN geçişinde işlenmesidir. Ardından bölge önerileri üzerinde daha hızlı ve verimli işlemler yapılır. R-CNN’den farklı olarak Fast R-CNN’de tüm görüntüyü bir defada CNN’e besler ve özellik haritasını çıkarır. Bu durum her bir bölge önerisi için ayrı ayrı CNN çalıştırma ihtiyacını ortadan kaldırır.
3. 3. Faster R-CNN: nesne tespiti alanında büyük bir adım daha ileri giderek bölge öneri sürecini daha da optimize etmiştir. Bu model, bölge öneri aşamasını end-to-end bir yapıya entegre ederek hız ve doğrulukta büyük bir iyileşme sağlamıştır. Faster R-CNN'in en önemli yeniliği, RPN olarak adlandırılan bir ağın tanıtılmasıdır. RPN, görüntü üzerinde kayan bir pencere kullanarak her bir konumda potansiyel nesne bölgeleri önerir. Bu ağ, tamamen konvolüsyonel bir ağ olup, bölge önerilerini hızlı bir şekilde üretir.

R-CNN'den Faster R-CNN'e kadar olan evrim, nesne tespitinde hız ve doğruluğun nasıl optimize edilebileceğini göstermektedir. Bu modeller, günümüzde birçok bilgisayarlı görü uygulamasında kullanılmakta olup özellikle nesne tespiti ve sınıflandırma gibi görevlerde önemli başarılara imza atmıştır.

• ● YOLO (You Only Look Once):

YOLO, nesne tespiti alanında çığır açan bir model olarak bilinir ve bilgisayarlı görü uygulamalarında geniş bir kullanım alanına sahiptir. YOLO'nun en büyük özelliği, nesne tespiti işlemlerini gerçek zamanlı olarak çok hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirebilmesidir. YOLO'nun çeşitli versiyonları geliştirilmiştir ve her yeni versiyonla performans ve doğruluk daha da artırılmıştır. YOLO, bir görüntüyü tek bir geçişte işler. Bu geçiş sırasında, görüntü belirli sayıda hücreye (grid) bölünür ve her bir hücre, nesne içerip içermediğine karar verir. Eğer bir nesne varsa, bu hücre nesnenin sınıfını ve konumunu tahmin eder. Grid tabanlı yaklaşım kapsamında görüntü SxS boyutlarında bir grid’e bölünür. Her bir grid hücresi, belirli bir sayıda bounding box önerir ve bu kutuların hangi nesne sınıfına ait olduğunu belirler. Aşağıdaki görüntüde bunun bir örneğini görebilirsiniz.

YOLO, nesne tespitinde devrim yaratan bir modeldir. Hızı ve doğruluğu sayesinde, birçok gerçek zamanlı uygulamada tercih edilir. Her yeni versiyon, YOLO'nun gücünü daha da artırmış ve onu bilgisayarlı görüde vazgeçilmez bir araç haline getirmiştir. YOLO'nun temel prensipleri ve sunduğu avantajlar, onu hem araştırma dünyasında hem de endüstriyel uygulamalarda önemli kılmaktadır.

• ● Generative Adversarial Networks (GANs):

Generative Adversarial Networks (GANs) oldukça popüler ve etkili bir yapay zeka modeli türüdür. Ian Goodfellow ve arkadaşları tarafından 2014 yılında icat edilen bu model, özellikle görüntü oluşturma, veri artırma, ve veri taklidi gibi alanlarda büyük bir devrim yaratmıştır. GAN’ler, iki ana bileşenden oluşur: bir generator (üretici) ve bir discriminator (ayrıştırıcı). GAN’lerin eğitimi, bu iki modelin bir oyun gibi birbirleriyle rekabet etmesi ile gerçekleşir. Üretici, ayrıştırıcıyı kandırabilecek kadar iyi veriler üretmeye çalışırken, ayrıştırıcı bu sahte verileri yakalamaya çalışır. Bu süreç, üreticinin çok daha gerçekçi veriler üretebileceği bir duruma gelene kadar devam eder. Bu iki model arasındaki ilişki aşağıdaki gibidir:

GAN'ler, derin öğrenme ve yapay zeka alanında devrim niteliğinde bir yenilik sunmaktadır. Görüntü oluşturma, veri artırma ve benzeri birçok alanda yeni kapılar açan GAN’ler, gelecekteki birçok uygulamanın temelini oluşturabilir.  Örneğin, SRGAN ile düşük çözünürlükteki bir görüntü daha yüksek çözünürlüğe taşınabilir.

• ● U-Net:

U-Net, özellikle biyomedikal görüntü işleme alanında kullanılan ve diğer görüntü segmentasyonu görevlerinde de etkili olan bir sinir ağı mimarisidir. 2015 yılında Olaf Ronneberger ve ekibi tarafından geliştirilen bu mimari, sınırlı eğitim verisiyle yüksek doğrulukta sonuçlar elde edebilmesiyle öne çıkar. U-Net, adını "U" harfine benzeyen simetrik yapısından alır ve iki ana bölümden oluşur: kodlayıcı (encoder) ve çözücü (decoder). Kodlayıcı, giriş görüntüsünü giderek küçülen bir dizi özellik haritasına dönüştürürken, çözücü bu haritaları kullanarak giriş görüntüsünün orijinal boyutunda piksel bazında segmentasyon maskesi üretir. U-Net’in simetrik yapısı, her iki aşamanın bir araya gelmesiyle oluşturulur. U-Net’in ismini de aldığı mimarisi şu şekildedir:

U-Net, görüntü segmentasyonu alanında devrim niteliğinde bir mimaridir. Özellikle biyomedikal alanda kendini kanıtlamış olan bu ağ yapısı, diğer görüntü işleme görevlerinde de başarılı bir şekilde uygulanmaktadır. Skip connections ve tamamen konvolüsyonel yapısı sayesinde, düşük veri ortamlarında bile yüksek performans gösterebilir. Günümüzde en önemli olan makalelerden olan ve Facebook tarafından geliştirilen Segment Anything U-Net mimarisinden ve Transformer teknolojisinden esinlenmiştir.

• ● Feature Pyramid Network (FPN), tek ölçekli bir görüntüyü giriş olarak alan ve çoklu seviyelerde, orantılı boyutlarda özellik haritaları üreten bir özellik çıkarıcıdır. Bu işlem, tamamen konvolüsyonel bir şekilde gerçekleştirilir ve kullanılan omurga (backbone) konvolüsyonel mimarilerden bağımsızdır. Bu nedenle, derin konvolüsyonel ağlar içinde özellik piramitleri oluşturmak için nesne tespiti gibi görevlerde kullanılabilecek genel bir çözüm olarak işlev görür.
• ● Vision Transformer (ViT), görüntü sınıflandırma için kullanılan ve görüntünün parçaları üzerinde Transformer benzeri bir mimari kullanan bir modeldir. Bir görüntü, sabit boyutlu parçalara bölünür; her parça doğrusal olarak gömülür, pozisyon gömmeleri eklenir ve elde edilen vektör dizisi standart bir Transformer kodlayıcısına (encoder) beslenir. Sınıflandırma yapmak için, dizinin sonuna öğrenilebilir ek bir "sınıflandırma token'ı" ekleme standardı uygulanır.
• ● Residual Networks (ResNet'ler), referanssız fonksiyonlar öğrenmek yerine, katman girişlerine referansla artık fonksiyonlar öğrenir. Birkaç katmanın doğrudan istenen temel haritayı öğrenmesini beklemek yerine, residual ağlar bu katmanların bir artık haritayı öğrenmesine olanak tanır. ResNet'ler, her biri residual bloklardan oluşan katmanları üst üste ekleyerek bir ağ oluşturur. Örneğin, bir ResNet-50, bu blokları kullanarak elli katmandan oluşur.

Bu teknolojilerin yanı sıra anlamsal bölütleme için Mask R-CNN, DeepLab; yüz tanıma için FaceNet, DeepFace, poz tahmini için OpenPose ve DensePose, 3D modelleme için Neural Radiance Fields ve Gaussian Splatting metotları da sıklıkla kullanılan önemli teknolojilerdir.

Bilgisayarlı Görü için Kullanılan Yazılımlar ve Donanımlar

Yazılımlar:

• ● Görüntü İşlemek için Kullanılan Kütüphaneler:

• • ○ OpenCV: OpenCV (Open Source Computer Vision Library), bilgisayarlı görü projelerinde en yaygın kullanılan açık kaynak kütüphanelerden biridir. C++, Python ve Java gibi dillerde kullanılabilir. OpenCV, görüntü işleme, video analizi, nesne tanıma, yüz tanıma, optik karakter tanıma (OCR), hareket takibi gibi çok çeşitli bilgisayarlı görü görevleri için optimize edilmiş fonksiyonlar sunar. Geniş topluluğu ve kapsamlı dokümantasyonu sayesinde, başlangıç seviyesinden ileri seviyeye kadar projelerde kullanılabilir.

• ● Model Oluşturmak ve Bilgisayarlı Görü Uygulamaları İçin Kullanılan Kütüphaneler:

• • ○ TensorFlow: Google tarafından geliştirilen TensorFlow, derin öğrenme modellerini oluşturmak ve eğitmek için en popüler açık kaynak kütüphanelerinden biridir. Yüksek performanslı matematiksel hesaplamalar yapabilen bu kütüphane, sinir ağlarını hızla inşa etmek ve optimize etmek için geniş bir araç seti sunar. TensorFlow ayrıca, hem düşük seviye hesaplamalar için API'ler sağlar hem de daha yüksek seviye API olan Keras ile entegre olarak kullanıcı dostu bir deneyim sunar.
  • ○ Keras: Keras, kullanıcı dostu bir derin öğrenme kütüphanesidir ve genellikle TensorFlow veya Theano gibi arka uçlar üzerinde çalışır. Kullanıcıların karmaşık sinir ağlarını kolayca oluşturmasına olanak tanır. Yüksek soyutlama seviyesine sahip olduğu için, özellikle yeni başlayanlar veya hızlı prototipleme yapmak isteyenler için idealdir. Keras, model katmanlarını sezgisel bir şekilde tanımlamak ve eğitmek için basit bir API sağlar.
  • ○ Ultralytics: Ultralytics, özellikle YOLOv5 (You Only Look Once) modeliyle tanınan bir yapay zeka ve bilgisayarlı görü kütüphanesidir. YOLOv5, gerçek zamanlı nesne algılama ve sınıflandırma görevlerinde yaygın olarak kullanılır ve hızlı, hafif ve oldukça doğru olmasıyla bilinir. Ultralytics, bu modelin geliştirilmesi, eğitimi ve dağıtımı için kullanıcı dostu bir arayüz sağlar. Kütüphane, PyTorch üzerinde çalışır ve kullanıcıların kendi veri setleriyle kolayca nesne algılama modelleri eğitmesine olanak tanır. Ultralytics, kapsamlı dokümantasyonu ve aktif topluluğu sayesinde, araştırmacılar ve geliştiriciler için güçlü bir araçtır ve bilgisayarlı görü projelerinde sıklıkla tercih edilir.
  • ○ Hugging Face: Hugging Face, doğal dil işleme (NLP) alanında tanınan bir şirket ve açık kaynak platformu olmasına rağmen, son yıllarda bilgisayarlı görü dahil olmak üzere diğer yapay zeka alanlarında da geniş bir etki yaratmıştır. Hugging Face, özellikle Transformer tabanlı modellerle tanınır ve bu modellerin geniş bir yelpazede uygulanmasını sağlar. Bilgisayarlı görü alanında, Hugging Face, görüntü sınıflandırma, nesne algılama, görüntü segmentasyonu gibi görevler için önceden eğitilmiş modeller ve bu modelleri kullanmak için basit bir arayüz sunar. Hugging Face'in transformers ve datasets gibi kütüphaneleri, araştırmacıların ve geliştiricilerin büyük veri setleri üzerinde güçlü modelleri hızlı bir şekilde eğitmelerine olanak tanır. Ayrıca, Hugging Face'in topluluk odaklı yaklaşımı ve model paylaşım platformu, kullanıcıların kendi modellerini yüklemelerine ve diğer modellerden faydalanmalarına olanak tanır, bu da AI ve bilgisayarlı görü projelerini daha erişilebilir hale getirir.
  • ○ PyTorch: Facebook tarafından geliştirilen PyTorch, esnek ve dinamik bir hesaplama grafiği ile öne çıkan bir derin öğrenme kütüphanesidir. ○ TensorFlow gibi, PyTorch da büyük ölçekli derin öğrenme modellerini eğitmek için kullanılır. Ancak, PyTorch’un dinamik hesaplama grafikleri ve Python ile olan sıkı entegrasyonu, araştırma ve geliştirme için daha uygun olmasını sağlar. PyTorch, model geliştirme ve hata ayıklama süreçlerini hızlandırır.
  • ○ scikit-learn: scikit-learn, Python için en popüler makine öğrenmesi kütüphanelerinden biridir. Temel makine öğrenmesi algoritmalarının uygulanması için geniş bir yelpaze sunar ve sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyut indirgeme gibi yaygın teknikleri içerir. Bu kütüphane, veri bilimciler ve araştırmacılar tarafından sıklıkla kullanılır ve ayrıca veri ön işleme ve model değerlendirme için araçlar sağlar.

• ● Veri İşleme, Görselleştirme ve Analiz için Kullanılan Kütüphaneler:

• • ○ NumPy: NumPy, Python'da bilimsel hesaplamalar için temel bir kütüphanedir. Çok boyutlu dizi nesneleri ve bu diziler üzerinde çalışan geniş bir matematiksel fonksiyon koleksiyonu sağlar. NumPy, makine öğrenmesi ve veri bilimi projelerinde veri işleme ve matematiksel hesaplamalar için temel bir yapı taşı olarak kullanılır. Yüksek verimli dizi hesaplamaları sayesinde, büyük veri setlerinin hızlı bir şekilde işlenmesini sağlar ve birçok makine öğrenmesi kütüphanesi NumPy'yi temel alır.
  • ○ Matplotlib: Matplotlib, Python'da veri görselleştirme için kullanılan en popüler kütüphanelerden biridir. Grafik ve çizelge oluşturmak için çok yönlü araçlar sunar. Matplotlib ile histogramlar, çubuk grafikler, çizgi grafikler ve daha karmaşık görselleştirmeler oluşturabilirsiniz. Kütüphane, veri analizi ve sonuçların görsel olarak sunulması açısından büyük önem taşır. Ayrıca, özelleştirme yetenekleri sayesinde, grafikleri istenilen şekilde detaylandırmak mümkündür.
  • ○ Seaborn: Seaborn, Matplotlib üzerine inşa edilmiş, daha estetik ve istatistiksel grafikler oluşturmayı kolaylaştıran bir kütüphanedir. Seaborn, veri setleriyle çalışmayı ve bu verilerin görselleştirilmesini daha sezgisel hale getirir. Özellikle veri analizi ve keşifsel veri analizi (EDA) sırasında kullanılır. Çapraz grafikler, ısı haritaları ve dağılım grafiklerinin yanı sıra, kategorik verileri görselleştirmek için de gelişmiş araçlar sunar. Seaborn’un varsayılan stil ve renk paletleri, görselleştirmelerin daha çekici olmasını sağlar.
  • ○ Pandas: Pandas, veri manipülasyonu ve analizi için kullanılan güçlü bir kütüphanedir. Tablo benzeri veri yapıları olan "DataFrame" ve "Series" nesnelerini sunarak, verileri düzenlemek, filtrelemek, gruplamak ve dönüştürmek için gelişmiş fonksiyonlar sağlar. Pandas, özellikle büyük veri setleri üzerinde çalışırken, verileri hızlı bir şekilde analiz etmeyi ve iş akışını optimize etmeyi kolaylaştırır. SQL benzeri veri sorguları, zaman serisi analizi ve eksik veri yönetimi gibi özelliklerle, Pandas, veri bilimciler ve analistler için vazgeçilmez bir araçtır.

Donanımlar:

• ● Grafik İşlemci:
  • ○ GPU (Grafik İşleme Birimi), yapay zeka ve derin öğrenme alanında büyük bir öneme sahiptir. Yapay zeka modellerinin eğitimi ve çalıştırılması genellikle büyük miktarda veriyi ve karmaşık hesaplamaları gerektirir. CPU'lar (Merkezi İşlem Birimi) genel amaçlı işlemler için optimize edilmişken, GPU'lar paralel işlem kapasitesi sayesinde aynı anda binlerce işlemi gerçekleştirebilir. Bu paralel işleme yeteneği, büyük veri setleri üzerinde çalışan yapay zeka algoritmalarının daha hızlı eğitilmesini sağlar. Özellikle derin öğrenme modellerinde, matris çarpımları ve tensör işlemleri gibi hesaplama yoğunluklu işlemler için GPU'lar vazgeçilmezdir. GPU'lar, modellerin eğitim süresini önemli ölçüde kısaltarak daha hızlı prototipleme ve uygulama geliştirmeye olanak tanır. Bu nedenle, yapay zeka alanındaki ilerlemeler büyük ölçüde GPU teknolojisindeki gelişmelere bağlıdır.

• ● Kamera Sistemleri:
  • ○ Bilgisayarlı görüde kullanılan çeşitli kamera türleri, farklı uygulama ihtiyaçlarına göre optimize edilmiştir.
    • ◾ RGB kameralar, renkli görüntüler elde etmek için yaygın olarak kullanılırken, monokrom (siyah-beyaz) kameralar daha yüksek kontrast ve hassasiyet gerektiren uygulamalar için tercih edilir.
    • ◾ Termal kameralar, ısı farklılıklarını algılayarak gece görüşü veya sıcaklık tabanlı analizlerde kullanılır.
    • ◾ Derinlik kameraları ise, nesnelerin üç boyutlu yapısını algılamak için mesafe bilgisi sağlar ve otonom araçlar veya robotik uygulamalarda kritik rol oynar.
    • ◾ Spektrometre kameraları, belirli ışık dalga boylarını algılayarak malzeme tanıma gibi uzmanlaşmış alanlarda kullanılır.
  • ○ Her bir kamera türü, bilgisayarlı görü sistemlerinin belirli görevler için optimize edilmesini sağlar ve bu nedenle doğru kamera seçimi, proje başarısı için esastır.
• ● Sensörler:
  • ○ Endüstriyel uygulamalarda kullanılan çeşitli sensörler, otomasyon ve kalite kontrol süreçlerinde önemli rol oynar.
    • ◾ LIDAR sensörleri, fabrika ortamlarında otonom taşıma araçlarının (AGV'ler) navigasyonu için kullanılır, bu araçlar LIDAR ile çevrelerini haritalandırarak engellerden kaçınabilir ve rotalarını dinamik olarak ayarlayabilir.
    • ◾ Ultrasonik sensörler, üretim hatlarında nesnelerin varlığını veya eksikliğini tespit etmek için yaygın olarak kullanılır; örneğin, bir şişeleme hattında dolu ve boş şişeleri ayırt etmek için kullanılır.
    • ◾ IMU (Inertial Measurement Unit) sensörleri, robotik kolların hassas hareketlerini kontrol etmek için kullanılır, böylece montaj işlemlerinde milimetrik doğruluk sağlanabilir. Bu sensörler, robotların yönlerini ve hızlarını izleyerek karmaşık hareketleri güvenilir bir şekilde gerçekleştirmelerini sağlar.
    • ◾ Termal kameralar ve sensörler, metalurji veya elektronik üretiminde kalite kontrolü yapmak için kullanılır; örneğin, bir lehimleme hattında, termal sensörler lehim bağlantılarının sıcaklığını izleyerek üretim sürecindeki hataları tespit edebilir.
    • ◾ Spektrometre sensörleri, gıda endüstrisinde ürünlerin kalite kontrolü için kullanılır; örneğin, meyve veya sebzelerin olgunluk seviyesini veya içindeki kimyasal bileşenleri belirlemek için ışığın belirli dalga boylarını analiz eder.
    • ◾ GPS sensörleri, büyük lojistik merkezlerinde malzemelerin takip edilmesi ve otomatik olarak yönlendirilmesi için kullanılır; bu sayede ürünler doğru depolama alanına hızlı bir şekilde taşınabilir.
    • ◾ Lazerler, bir ürünün taranmasında ve ürünle ile ilgili kusurları ortaya çıkarmakta kamera sistemlerine yön gösterebilirler.
  • ○ Bu sensörler ve daha fazlası, endüstriyel süreçlerin daha verimli, güvenli ve kaliteli olmasını sağlayarak otomasyonun ve robotik sistemlerin temelini oluşturur.
• ● Veri Depolama Çözümleri:
  • ○ Endüstriyel otomasyonda, veritabanı çözümleri, bilgisayarlı görü sistemlerinin büyük miktarda görsel veriyi depolamasını, yönetmesini ve hızlı bir şekilde işlemesini sağlar. Örneğin, üretim hatlarında kalite kontrol için kullanılan bilgisayarlı görü sistemleri, her bir ürünün görüntüsünü analiz eder ve bu verileri veritabanında saklar. Stok yönetiminde ise kameralar, ürünlerin barkodlarını okuyarak envanteri günceller ve bu bilgileri veritabanında tutar. Ayrıca, robotik montaj hatlarında ve öngörücü bakım sistemlerinde veritabanları, görsel verileri depolayarak makinelerin performansını izler ve bakım ihtiyaçlarını önceden belirler. Bu sayede, endüstriyel süreçlerin verimliliği, doğruluğu ve güvenilirliği artırılır.

Bu yazılım ve donanımlar, bilgisayarlı görü uygulamalarının etkin bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlar ve bu alandaki gelişmeleri hızlandırır.

Kaynakça

1. 1. (n.d.). What is Computer Vision? Erişim adresi https://www.ibm.com/topics/computer-vision
2. 2. Microsoft Azure. (n.d.). What is computer vision? Erişim adresi https://azure.microsoft.com/en-us/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-computer-vision#object-classification
3. 3. Wang, M., & Deng, W. (2021). Deep face recognition: A survey.
4. 4. Roy, D. (2021). Computer Vision Application in Industrial Automation.
5. 5. (n.d.). Computer vision in manufacturing: Enhancing productivity & quality control. Retrieved August 12, 2024, from https://www.itransition.com/computer-vision/manufacturing
6. 6. Hugging Face. (n.d.). Hugging Face: The AI community building the future. Retrieved August 12, 2024, from https://huggingface.co/
7. 7. Papers with Code. (n.d.). Papers with Code: The latest in machine learning. Retrieved August 12, 2024, from https://paperswithcode.com/
8. 8. (n.d.). PyTorch: An open source machine learning framework. Retrieved August 12, 2024, from https://pytorch.org/
9. 9. (n.d.). Keras: The Python deep learning API. Retrieved August 12, 2024, from https://keras.io/
10. 10. (n.d.). TensorFlow: An open-source machine learning framework. Retrieved August 12, 2024, from https://www.tensorflow.org/
11. 11. (n.d.). Top Python machine learning libraries in 2023. Retrieved August 12, 2024, from https://www.coursera.org/articles/python-machine-learning-library
12. 12. (n.d.). What are convolutional neural networks? Retrieved August 13, 2024, from https://www.ibm.com/topics/convolutional-neural-networks

Hikayeyi Oku