Bilgisayarla görmenin tehlikeleri tespit ederek, çarpışmaları önleyerek ve çalışanların günün her saati korunmasını geliştirerek depo güvenliğini nasıl artırdığını keşfedin.
Depolar söz konusu olduğunda güvenlik ve verimlilik kritik önem taşır. Genellikle sürekli çalışması gereken forkliftler, konveyör bantlar ve otomatik sistemler barındırırlar ve zaman zaman kazalar meydana gelebilir. Örneğin, forklift güvenliği büyük bir endişe kaynağıdır ve Mesleki Güvenlik ve Sağlık İdaresi (OSHA) her yıl tahmini 61.800 hafif yaralanma, 34.900 ciddi yaralanma ve 85 ölüm vakası bildirmektedir.
Uyarı işaretleri, aynalar ve manuel gözetim gibi geleneksel güvenlik önlemlerinin sınırlamaları vardır. Kör noktalar, insan hatası ve gecikmiş tepkiler kazaların meydana gelmeden önce önlenmesini zorlaştırabilir. Basitçe söylemek gerekirse, depo güvenliğini sağlamak sürekli izleme gerektirir ve bunu insanların tek başına yapması kolay değildir.
Bununla birlikte, yapay zekanın (AI) bir dalı olan bilgisayar görüşü, gerçek zamanlı izleme ve proaktif tehlike tespiti sağlayarak depo güvenliğini artırabilir. Özellikle, aşağıdaki gibi bilgisayarla görme modelleri Ultralytics YOLO11 gerçek zamanlı olarak çarpışmaları önleme gibi görevlere yardımcı olmak için nesne algılama ve kişi algılamayı etkinleştirebilir.
Bu makalede, bilgisayarla görmenin depo güvenliğini nasıl artırabileceğine ve lojistik operasyonları nasıl iyileştirebileceğine daha yakından bakacağız.
Depolar, makinelerin ve işçilerin yakın mesafede çalıştığı ve kaza riskini artıran hızlı hareket eden ortamlardır. Özellikle sınırlı görüşün çarpışma riskini artırdığı kalabalık alanlarda çalışanların güvenliğini sağlamak çok önemlidir. Örneğin, forkliftler, AGV'ler (Otomatik Yönlendirmeli Araçlar) ve palet krikoları sürekli çalışır ve uygun izleme yapılmazsa, ekipman veya çalışanlar arasındaki çarpışmalar ciddi yaralanmalara neden olabilir.
Benzer şekilde, konveyör bantları, özellikle erişim noktalarında veya hareketli parçaların yakınındaki bol giysilerde çalışanlar dikkatli olmazsa güvenlik riski oluşturabilir. Dengesiz yükler veya mekanik sorunlar tehlike yaratabileceğinden tavan vinçleri ve kaldırma ekipmanlarına da dikkat edilmesi gerekir. Bu risklerin farkında olmak ve bunları gerçek zamanlı olarak ele almak, deponun herkes için güvenli kalmasına yardımcı olur.
Depo güvenliği ile ilgili en büyük zorluklardan biri sınırlı görüş mesafesidir. Kör noktalar, engellenmiş görüş alanları ve yüksek depolama rafları, kazalar meydana gelmeden önce tehlikelerin tespit edilmesini zorlaştırır.
Kaymalar, takılmalar ve düşmeler, özellikle yoğun ortamlarda yaygın risklerdir. Bunun da ötesinde, gecikmiş tepkiler, yanlış kararlar ve yorgunluk gibi insan hataları, sıkı güvenlik protokolleri uygulansa bile depo kazalarında önemli bir rol oynamaya devam etmektedir.
Aynalar ve uyarı sinyalleri gibi geleneksel güvenlik önlemleri yardımcı olabilirken, bunlar çalışanların tehlikeleri fark etmesine ve hızlı tepki vermesine bağlıdır. Buna karşılık, bilgisayarla görme proaktif bir yaklaşım benimseyerek riskleri belirlemek ve kazaları meydana gelmeden önce önlemek için gerçek zamanlı yapay zeka destekli izleme kullanır.
Bilgisayarla görme, makinelerin görsel verileri analiz etmesine ve bunlara yanıt vermesine yardımcı olur. Görüntüleri ve videoları gerçek zamanlı olarak işlemek için kullanılabilir ve bilgisayarlı görüş depo sistemlerinin nesneleri algılamasına, hareketi izlemesine ve kazaları önlemesine olanak tanır.
Manuel izleme ile karşılaştırıldığında, yapay zeka destekli otomasyon depo güvenliğini daha verimli ve güvenilir hale getirir. Bu, video akışlarını gerçek zamanlı olarak analiz edebilen YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleri ile mümkün olmaktadır.
Özellikle, YOLO11 tarafından desteklenen nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi bilgisayarla görme görevleri, yoğun ortamlarda çarpışma risklerini azaltmak için forkliftler, palet krikoları ve yanlış yerleştirilmiş envanter gibi engelleri belirleyebilir.
Ayrıca çalışanları tespit etmek ve forkliftlere ve diğer makinelere yakınlıklarını izleyerek kazaları önlemek için de kullanılabilir. Bu tür Vision AI sistemleri, gerçek zamanlı uyarılar sağlamak ve operatörleri potansiyel tehlikeler konusunda bilgilendirmek üzere programlanabilir ve böylece kazalar meydana gelmeden önce hızlı hareket edilmesini sağlar.
Daha sonra, depo güvenliğini artırmaya yardımcı olabilecek belirli bilgisayarla görme uygulamalarını tartışalım. Ayrıca YOLO11 'in kaza önleme ve risk yönetimini iyileştirmek için nasıl kullanılabileceğini de inceleyeceğiz.
Nesne izleme, nesnelerin hareketini gerçek zamanlı olarak sürekli izleyen bir bilgisayarla görme görevidir. Nesneleri tek bir karede tanımlayan ve etiketleyen nesne algılamanın aksine, nesne izleme bu nesneleri birden fazla kare boyunca takip ederek sistemin hareket modellerini analiz etmesine ve yörüngelerini tahmin etmesine olanak tanır.
Dinamik depo ortamlarında, forkliftlerin, AGV'lerin, palet krikolarının ve hatta tek tek paketlerin sürekli hareket halinde olduğu durumlarda nesne takibi özellikle yararlıdır. Depolar, nesnelerin nasıl hareket ettiğini ve etkileşime girdiğini anlayarak güvenliği ve verimliliği artırabilir.
YOLO11'in nesne izleme özellikleri, araçların ve ekipmanların hareketlerini izlemeyi, olası çarpışmaları tahmin etmeyi ve nesneler birbirlerine çok yaklaştığında uyarı vermeyi kolaylaştırır. Ayrıca, yapay zeka destekli derinlik tahmini, mesafe hesaplamalarını geliştirerek yanlış alarmları azaltabilir ve çarpışma uyarılarının doğruluğunu artırabilir.
YOLO11 , makine takibinin ötesinde paketler arasındaki mesafeyi de hesaplayarak otomatik depolama ve geri alma sistemleri için uygun aralıklar sağlayabilir. Depo yönetim sistemleri (WMS) ile entegre edildiğinde, bu teknoloji operatörlere gerçek zamanlı uyarılar gönderebilir veya hareket yollarını dinamik olarak ayarlayabilir. Proaktif bir yaklaşım kazaların önlenmesine yardımcı olur ve ayrıca depo navigasyonunu ve envanter organizasyonunu optimize eder.
YOLO11'in poz tahmini desteği, vücut duruşunu analiz ederek ve ergonomik riskleri gerçek zamanlı olarak tespit ederek çalışan güvenliğini artırabilir. Poz tahmini, hareket modellerini analiz etmek için eklem pozisyonları ve uzuv açıları gibi kilit noktaları kullanarak bir çalışanın iskelet yapısını haritalandırarak çalışır. Sistem, bu noktaları gerçek zamanlı olarak izleyerek bir duruşun güvenli mi yoksa potansiyel olarak zararlı mı olduğunu belirleyebilir.
Böylece, YOLO11 ile entegre Vision AI sistemleri, zorlanma yaralanmaları riskini artıran güvenli olmayan eğilmeleri, uygun olmayan kaldırma tekniklerini ve yorgunlukla ilgili duruşları tespit edebilir.
Böyle bir bilgisayarlı görüş çözümü tehlikeli bir duruşu fark ettiğinde, çalışanları veya amirleri anında uyarabilir ve yaralanmalar meydana gelmeden önce düzeltici eylemi mümkün kılabilir. Bu, işyeri yaralanmalarını azaltabilir, ergonomiyi iyileştirebilir ve depolarda daha güvenli kaldırma ve hareket uygulamalarını teşvik edebilir.
Düşen paletler, yanlış yerleştirilmiş envanter veya döküntüler, hızlı bir şekilde ele alınmazsa bir depoda güvenlik tehlikeleri yaratabilir. YOLO11'in nesne algılama özellikleri, zemini sürekli tarayarak ve insan gözetmenler tarafından gözden kaçabilecek engelleri belirleyerek yardımcı olabilir.
Katı nesneleri tespit etmenin yanı sıra, bilgisayarlı görüş kaymalara veya forkliftin savrulmasına neden olabilecek sıvı dökülmelerini tespit etmek amacıyla zemin koşullarını izlemek için de kullanılabilir. Sistem, yansımaları ve yüzey dokularını analiz ederek güvenli ve tehlikeli alanları birbirinden ayırabilir ve kazaların önlenmesine yardımcı olabilir.
Kişi algılama, acil çıkışların ve güvenlik yollarının açık kalmasını sağlayarak başka bir güvenlik katmanı ekler. Bir grup insanın aylak aylak dolaşması gibi bir engel tespit edilirse, sistem personeli harekete geçmeleri için uyararak kuruluşların güvenlik düzenlemelerine uygun kalmasına yardımcı olur ve acil durumlarda riskleri azaltır.
Depo güvenliği için bilgisayarla görmeyi kullanmanın bazı önemli avantajları şunlardır
Bununla birlikte, diğer tüm teknolojilerde olduğu gibi, bilgisayarla görme çözümlerini uygularken dikkate alınması gereken belirli sınırlamalar da vardır:
İleriye baktığımızda, yapay zeka destekli depo güvenliği ve tehlike tespitinin geleceği muhtemelen IoT (Nesnelerin İnterneti) sensörlerinin ve 5G bağlantısının entegrasyonu ile şekillenecektir.
IoT, internete bağlı olan ve birbirleriyle bilgi alışverişinde bulunabilen sensörler, makineler ve ekipmanlar gibi cihazlardan oluşan bir ağı ifade eder. Bir depoda bu, forkliftler, robotlar ve envanter sistemleri gibi cihazların gerçek zamanlı olarak iletişim kurabileceği ve durumları veya hareketleri hakkında önemli verileri paylaşabileceği anlamına gelir.
Bu sistemler 5G (en yeni, en hızlı kablosuz teknoloji) ile birleştirildiğinde, neredeyse anında bilgi gönderip alabilir ve genel verimliliği ve yanıt verme hızını artırabilir.
Bu bağlantılı kurulum, forkliftlerin ve robotların insan işçilerle birlikte sorunsuz çalışabilmesini sağlamak için bilgisayarla görmeyi kullanmayı mümkün kılar. IoT sensörlerinden gelen gerçek zamanlı veriler sayesinde otomatik sistemler, çevrelerinde olup bitenlere göre hareketlerini ayarlayarak güvenlik risklerini azaltabilir ve iş akışını iyileştirebilir. Bu sistemler ortamdaki değişikliklere hızla yanıt verebilir.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
