En yeni nesne algılama modellerinin üretimde kalite denetimini otomatikleştirmeye nasıl yardımcı olabileceğini öğrenin.
Kalite denetimi, üretim sırasında ürünlerin gerekli kalite standartlarını karşılamasını sağlayan kritik bir görevdir. Ancak, ürün karmaşıklığı arttıkça geleneksel denetim yöntemlerini kullanarak kaliteyi değerlendirmek maliyetli olabilir.
Üreticiler denetim maliyetlerini azaltmak için nesne algılama ve anlamsal segmentasyon gibi derin öğrenme tabanlı denetim tekniklerine yöneliyor. Derin öğrenme, verilerdeki karmaşık örüntüleri tanımlamak için sinir ağları adı verilen bilgisayar algoritmalarını kullanan yapay zekanın (AI) bir alt alanıdır. Bu teknikler, görüntüler ve videolar da dahil olmak üzere kapsamlı veri kümelerini analiz ederek denetim iş akışını otomatikleştirmeye ve insan denetçilere olan bağımlılığı azaltmaya yardımcı olur.
Çok yönlülüğü ve maliyet etkinliği nedeniyle, yapay zeka tabanlı kalite güvencesi işletme karlılığını önemli ölçüde artırmaktadır. Raporlar, imalat endüstrisinin 2035 yılına kadar yapay zekadan 3 trilyon ABD dolarından fazla kazanabileceğini göstermektedir.
Bu makalede, derin öğrenme yöntemlerinin kalite denetimini nasıl iyileştirebileceği ve Ultralytics YOLO11 birden fazla sektörde denetimi geliştirebilir.
Kalite denetimi, bir ürünün tüketiciye ulaşmadan önce kusurları, anormallikleri veya tutarsızlıkları olup olmadığını değerlendirir.
Süreç, ürünün bir montaj hattından geçtiği üretim sırasında veya üretimden sonra, ancak ürünler dağıtım hattına taşınmadan önce gerçekleşebilir.
Genellikle, ürünün istenen tasarım standartlarından sapıp sapmadığını veya bunları karşılayıp karşılamadığını görmek için görsel değerlendirmeler yapan insan uzmanları içerir.
Ancak kalite talepleri arttıkça, üreticiler operasyonlarında daha fazla çeviklik ve ölçeklenebilirlik elde etmek için otomatik derin öğrenme yaklaşımlarına yöneliyor.
Derin öğrenme yaklaşımları, insan beyni prensiplerine göre çalışan yapay sinir ağlarını kullanır. Ağlar birbirine bağlı nöron katmanlarıdır. Her nöron verileri analiz etmek, örüntüleri tanımlamak ve bir tahmin oluşturmak için matematiksel bir hesaplama yapar.
Kalite denetiminde derin öğrenme modelleri, ürün görüntülerinden özellikleri otomatik olarak öğrenen ve çıkaran bilgisayarla görme çerçevelerini içerir.
Bilgisayarla görme modellerinin geliştirilmesi, uzmanların ilgili veri kümeleri üzerinde bir sinir ağını eğitmesini ve performansı kontrol etmek için yeni bir veri kümesi üzerinde doğrulamalar yapmasını gerektirir.
Doğrulandıktan sonra, uzmanlar bu modelleri aşağıdaki gibi çeşitli dağıtım araçlarını kullanarak kameralara ve sensörlere dağıtabilir PyTorch, ONNXve OpenVINO.
Görme tabanlı kalite denetimi, hasarları, çatlakları ve eksik öğeleri tespit etmek ve yerelleştirmek için birden fazla yöntem kullanır. Aşağıdaki listede dört modern derin öğrenme yaklaşımından bahsedilmektedir.
İkili sınıflandırma, bir nesnede kusur olup olmadığını belirlemek gibi görüntüleri iki sınıftan birine kategorize etme görevini ifade eder.
Görsel verilere dayalı olarak, bir sınıflandırma modeli ikili bir evet/hayır kararı verir. Eksik öğelerin tespit edilmesine yardımcı olurlar. Örneğin, bir sınıflandırma modeli bir üründe bir öğenin eksik olup olmadığını tespit edebilir.
Çok sınıflı sınıflandırma, görüntüleri ikiden fazla sınıfa ayırma görevidir. Her görüntüyü önceden tanımlanmış birkaç kategoriden birine atar.
Örneğin, çok sınıflı bir sınıflandırma modeli bir ürünün görüntüsünü analiz edebilir ve birden fazla hasar veya çatlak türü için olasılıkları döndürerek hangisinin en olası mevcut olduğunu gösterebilir.
Bu, çizikler, ezikler veya çatlaklar gibi çeşitli kusurların farklı işleme prosedürleri gerektirebileceği imalatta kullanışlıdır.
Yerelleştirme, bir görüntü içindeki bir nesnenin veya özelliğin belirli konumunu tanımlamayı ifade eder. Belirli hasar bölgesini vurgulayan sınırlayıcı kutuları veya koordinatları tahmin etmek için nesne algılama modellerini kullanır.
Bu, hedeflenen onarımlar için bir kusurun kesin konumunun gerekli olduğu binalarda veya endüstriyel parçalarda çatlak tespiti gibi görevler için kullanışlıdır.
Örneğin, altyapı bakımında, yerelleştirme modelleri beton bir yapının görüntülerini analiz edebilir ve bir çatlağın bulunduğu alanı tam olarak işaretleyebilir.
Çok sınıflı lokalizasyon, bir görüntüdeki birden fazla kusuru tanımlar ve yerini belirlerken, aynı zamanda her kusuru önceden tanımlanmış birkaç kategoriden birine sınıflandırır.
Daha ayrıntılı bilgi sunmak amacıyla bir kusurun türünü ve konumunu belirlemek için daha gelişmiş nesne algılama modelleri kullanır.
Örneğin, çok sınıflı bir yerelleştirme modeli hasarlı bir öğenin görüntüsünü analiz edebilir ve çizik veya çatlak gibi kusur türünü ve nesnenin içindeki kusurun tam koordinatlarını gösterebilir.
Geleneksel denetim yöntemleri daha katıdır ve eşikler, önceden tanımlanmış kontrol listeleri ve başarılı/başarısız kriterleri gibi kullanıcı tanımlı kural ve standartları takip eder.
Örneğin, kural tabanlı görüş tekniklerinde uzmanlar belirli bir ürünün ideal rengini, şeklini ve boyutunu tanımlar. Bir kamera veya başka bir görüntü yakalama cihazı bu standartlardan sapmalar tespit ederse sistem uzmanları bilgilendirir.
Derin öğrenme yaklaşımları, daha karmaşık tespit sistemleri oluşturmak için daha fazla esneklik sunar. Bu yaklaşımlar, kusurlu nesnelerin görüntülerinden oluşan kapsamlı veri kümelerinin toplanmasını ve bunlara açıklama eklenmesini içerir. Uzmanlar, aşağıdaki gibi nesne algılama modellerini eğitmek için açıklamalı verileri kullanır Ultralytics YOLO11. Eğitildikten sonra, görüntüleri yakalamak ve kusurları gerçek zamanlı olarak tanımlamak için modeli kameralara veya sensörlere yerleştirebilirler.
Bir sonraki bölümde, YOLO11 adresinin kalite denetimi için nasıl kullanılabileceğine bir göz atacağız.
You-Only-Look-Once (YOLO ), yüksek doğruluğu, uyarlanabilirliği ve hızıyla ünlü, son teknoloji ürünü (SOTA) gerçek zamanlı bir nesne algılama modelidir. En son yinelemesi Ultralytics YOLO11önceki sürümleri özellik çıkarma, hız, doğruluk ve uyarlanabilirlik açısından geliştirir.
Daha hassas özellik çıkarımı için daha iyi bir mimariye sahiptir ve daha yüksek işlem hızları için optimize edilmiş eğitim boru hatları içerir. Önceki modellere göre %22 daha az parametre ve daha yüksek doğruluk puanları ile hesaplama açısından daha verimlidir.
Çok yönlülüğü sayesinde YOLO11 birden fazla alanda kalite kontrol iş akışlarının iyileştirilmesine yardımcı olabilir. Nesne algılama ve segmentasyon gibi görevleri yerine getirerek ürünlerdeki anormallikleri, hasarları, çatlakları, eksik öğeleri ve paketleme hatalarını tespit etmeye yardımcı olabilir.
Bilgisayarlı görü modellerinin imalat endüstrisinde kullanılabileceği birkaç yola bir göz atalım.
Bilgisayarla görme modelleri, bir ürünün gerekli tüm öğelere sahip olup olmadığını kontrol edebilir. Bütünlüğü sağlamak için monte edilmiş ürünlerdeki eksik bileşenleri tespit edebilirler.
Elektronik üretiminde, eksik bileşenlerin, yanlış hizalanmış parçaların veya lehimleme sorunlarının tespit edilmesi, nihai ürünün güvenilir ve doğru işlevselliğe sahip olmasını sağlamak için çok önemlidir.
Nesne algılama modelleri gibi YOLO11 devre kartlarındaki eksik veya yanlış yerleştirilmiş bileşenleri tespit etmek için eğitilebilir. Kartların görüntülerini gerçek zamanlı olarak analiz edebilir ve eksik dirençler veya kapasitörler gibi kusurları belirleyebilir. Bu sayede sevkiyattan önce her birimin montajının doğru olması sağlanır.
Çatlak tespiti, bir çatlağın yerini, boyutunu ve şiddetini belirlemek için görüntüleri veya sensör verilerini analiz eden başka bir tespit görevidir.
Otomotiv endüstrisi, güvenlik standartlarını karşıladıklarından emin olmak için dişliler ve fren sistemleri gibi birden fazla bileşendeki çatlakların tespit edilmesinin gerekli olduğu bir örnektir.
YOLO11 gibi modeller, karmaşık otomotiv bileşenlerindeki yüzey çizikleri veya çatlaklar gibi kusurları hızlı bir şekilde tespit etmek için eğitilebilir.
Bilgisayarla görme, bilgisayarla görme görevlerini kullanarak bir ürünün yüzeyindeki çizikler, ezikler ve deformasyonlar gibi çeşitli hasar türlerini tespit etmeye yardımcı olabilir.
Tekstil endüstrisi, YOLO11 gibi nesne algılama ve segmentasyon modellerini kullanarak yapay zeka tabanlı hasar tespitinden önemli ölçüde faydalanabilir. Üretim süreci sırasında yırtıklar, delikler, lekeler veya kumaş tutarsızlıkları gibi kusurları tespit edebilir.
Anormallik tespiti, bu özelliklerin istenen standartlardan sapıp sapmadığını değerlendirmek için bir ürünün tasarımını, yapısını, görünümünü ve boyutunu analiz etme görevini ifade eder.
İlaç üretiminde anormallik tespiti, ilaç ürünlerinin kalitesini ve güvenliğini sağlamak için hayati önem taşır. Üreticiler tablet şekillerindeki, boyutlarındaki tutarsızlıklar, renk değişikliği veya yabancı partiküller gibi düzensizlikleri tespit etmek için YOLO11 adresini kullanabilir.
Bilgisayarlı görü modellerinin üretimde nasıl kullanılabileceğine dair bir başka örnek de ambalajlama ve etiketleme sektörleridir. Örneğin, yiyecek ve içecek endüstrisi tüketici güvenliği ve uyumluluk için katı standartları karşılamalıdır.
YOLO11 gibi modeller yanlış etiketleme, hasarlı ambalaj veya eksik güvenlik mühürleri gibi ambalaj hatalarını tespit etmeye yardımcı olabilir. Ayrıca etiketlerin net barkodlar veya son kullanma tarihleri ile doğru yerleştirildiğini doğrulayabilir.
Bu, ürünlerin endüstri yönetmeliklerine uygun olmasını ve tüketici dağıtımına hazır olmasını sağlar.
Yapay zeka tabanlı kalite denetim çerçeveleri hala gelişmektedir ve çok sayıda zorlukla karşı karşıyadır. İşte bu teknolojiler için dikkate alınması gereken birkaç sınırlama ve gelecekteki araştırma yönleri.
Derin öğrenme tabanlı kalite denetimi, farklı nesne algılama modellerinin sürekli geliştirilmesi nedeniyle üstel bir ilerleme kaydediyor. Yapay zeka tabanlı kalite denetimi ile üreticiler geleneksel yaklaşımlara göre daha fazla ölçeklenebilirlik ve esneklik elde edebilirler.
Şirketler denetim sürecini otomatikleştirmek için YOLO11 gibi modelleri kullanabilir, gelişmiş mimarisinden ve özellik çıkarma yeteneklerinden yararlanarak daha iyi doğruluk ve daha yüksek hız elde edebilirler.
GitHub Depomuza göz atarak ve canlı topluluğumuzla etkileşime geçerek YOLO11 ve diğer nesne algılama modelleri hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz. Ultralytics 'un son teknoloji derin öğrenme çerçeveleri aracılığıyla üretimi nasıl yeniden tanımladığını keşfedin.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
