Robotikte Bilgisayarla Görme Entegrasyonunu Anlamak

Robotikte yapay zeka inanılmaz bir hızla ilerliyor ve robotlar daha az insan müdahalesiyle daha karmaşık görevleri yerine getirecek şekilde üretiliyor. Örneğin, DeepMind'ın RoboCat 'i sadece 100 gösterimle yeni görevleri öğrenebilen yapay zeka güdümlü bir robottur. RoboCat daha sonra bu girdileri daha fazla eğitim verisi oluşturmak ve becerilerini geliştirmek için kullanabilir ve daha fazla eğitimden sonra başarı oranını %36'dan %74'e çıkarabilir. Robocat gibi yenilikler, minimum insan girdisiyle çok çeşitli görevlerin üstesinden gelebilecek robotlar yaratma yolunda büyük bir adımdır. 

‍

Yapay zeka destekli robotlar, Amazon'un depo operasyonlarını kolaylaştırmak için robotları kullanması ve tarımda çiftçilik uygulamalarını optimize eden yapay zeka robotları gibi çeşitli pratik uygulamalarda zaten bir etki yaratıyor. Daha önce yapay zekanın robotikteki genel rolünü incelemiş ve lojistikten sağlık hizmetlerine kadar sektörleri nasıl yeniden şekillendirdiğini görmüştük. Bu makalede, robotikte bilgisayarla görmenin neden bu kadar önemli olduğunu ve robotların çevrelerini algılamalarına ve yorumlamalarına nasıl yardımcı olduğunu daha derinlemesine inceleyeceğiz. 

Robotikte Görüş Sistemlerinin Önemi

Robotikteki görüş sistemleri bir robotun gözleri olarak hareket eder ve çevresini tanımasına ve anlamasına yardımcı olur. Bu sistemler genellikle görsel verileri yakalamak için kameralar ve sensörler kullanır. Bilgisayarla görme algoritmaları daha sonra yakalanan videoları ve görüntüleri işler. Nesne algılama, derinlik algılama ve örüntü tanıma sayesinde robotlar nesneleri tanımlayabilir, çevrelerini değerlendirebilir ve gerçek zamanlı kararlar verebilir.

‍

Görme Yapay Zekası veya makine görüşü, robotların dinamik ve yapılandırılmamış ortamlarda otonom olarak çalışması için gereklidir. Bir robotun bir nesneyi alması gerekiyorsa, bilgisayar görüşü kullanarak nesnenin yerini tespit edebilmelidir. Bu çok basit bir örnek. Robotların üretimde ürünleri inceleyebileceği veya tıbbi ameliyatlara hassasiyet ve doğrulukla yardımcı olabileceği uygulamalar oluşturmak için bilgisayarla görme sisteminin aynı temeline ihtiyaç vardır. Görme sistemleri, gerçek zamanlı karar verme için gereken duyusal girdiyi sağlayarak robotların çevreleriyle daha doğal bir şekilde etkileşime girmesini mümkün kılar ve çeşitli sektörlerde üstesinden gelebilecekleri görev yelpazesini genişletir.

Otonom Robotlar için Bilgisayarla Görme Alanındaki Son Gelişmeler

Son zamanlarda robotikte bilgisayarla görmenin kullanımında dünya çapında bir artış olmuştur. Aslında, küresel robotik görüş pazarının 2028 yılına kadar 4 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Verimliliği artırmak ve karmaşık sorunları çözmek için Vision AI'nın gerçek dünyadaki robotik uygulamalarda nasıl uygulandığını gösteren bazı vaka çalışmalarına bakalım.

Görme Yapay Zekası ve Robotik Kullanılarak Sualtı Denetimlerinin İyileştirilmesi

Sualtı denetimleri boru hatları, açık deniz kuleleri ve sualtı kabloları gibi yapıların iyi durumda tutulması için hayati önem taşır. Bu denetimler, maliyetli onarımları veya çevresel sorunları önlemek için her şeyin güvenli olmasını ve düzgün çalışmasını sağlamaya yardımcı olur. Ancak sualtı ortamlarını denetlemek, görüş mesafesinin düşük olması ve ulaşılması zor alanlar nedeniyle zor olabilir.

Bilgisayarlı görüşe sahip robotlar, yerinde analiz edilebilen veya denetlenen alanların ayrıntılı 3D modellerini oluşturmak için kullanılabilen net, yüksek kaliteli görsel veriler yakalayabilir. İnsan uzmanlığını bu teknolojiyle birleştirerek denetimler daha güvenli ve verimli hale gelir ve bakım ve uzun vadeli planlama için daha iyi bilgiler sağlar.

Örneğin, önde gelen bir ticari dalış şirketi olan NMS, giriş noktası bulanık olan zorlu bir su altı boru incelemesi için Blue Atlas Robotics'in Sentinus Uzaktan Kumandalı Araçlarını (ROV ) kullandı. Bilgisayar görüşü ile donatılmış Sentinus ROV, on dört ışığıyla alanı aydınlattı ve farklı açılardan yüksek çözünürlüklü görüntüler yakaladı. Bu görüntüler daha sonra NMS'nin borunun durumunu kapsamlı bir şekilde değerlendirmesine ve bilinçli bakım ve risk yönetimi kararları almasına yardımcı olmak için borunun iç kısmının doğru 3D modellerini oluşturmak için kullanıldı.

‍

Görme Yapay Zekası ve Robotik Hassasiyet ile Evler İnşa Etmek

İnşaat sektöründe, işgücü eksiklikleriyle uğraşırken tutarlı kaliteyi korumak zor olabilir. İnşaatı endüstriyel robotlarla otomatikleştirmek, inşaat sürecini kolaylaştırmanın, el emeği ihtiyacını azaltmanın ve hassas, yüksek kaliteli işi garanti etmenin bir yolunu sunar. Bilgisayarla görme teknolojisi, robotların gerçek zamanlı izleme ve denetimler gerçekleştirmesini mümkün kılarak bu otomasyona entegre edilebilir. Özellikle, bilgisayarlı görüş sistemleri, her şeyin doğru konumlandırıldığını ve kalite standartlarını karşıladığını iki kez kontrol etmek için robotların malzemelerdeki yanlış hizalamaları veya kusurları tespit etmesine yardımcı olabilir.

ABB Robotics ile Birleşik Krallık merkezli start-up AUAR arasındaki ortaklık bunun mükemmel bir örneğidir. Birlikte, sac keresteden uygun fiyatlı, sürdürülebilir evler inşa etmek için yapay zeka ile donatılmış robotik mikro fabrikalar kullanıyorlar. Bilgisayar görüşü, robotların malzemeleri hassas bir şekilde kesmesini ve birleştirmesini sağlıyor. Otomatikleştirilmiş süreç, işgücü sıkıntısına yardımcı oluyor ve tek bir malzemeye odaklanarak tedarik zincirini basitleştiriyor. Ayrıca, bu mikro fabrikalar yerel ihtiyaçları karşılayacak şekilde ölçeklendirilebilir ve inşaatı daha verimli ve uyarlanabilir hale getirirken yakındaki işleri destekleyebilir.

‍

3D Vision AI ile Elektrikli Araç Şarjını Otomatikleştirme

EV şarjı, robotikte görsel yapay zekanın bir başka ilginç kullanım alanıdır. Robotlar artık 3D görüş ve yapay zeka kullanarak, açık otoparklar gibi zorlu ortamlarda bile elektrikli araç şarj bağlantı noktalarını otomatik olarak bulabilir ve bunlara bağlanabilir. Görme yapay zekası, aracın ve çevresinin yüksek çözünürlüklü 3D görüntülerini yakalayarak robotun şarj portunun yerini doğru bir şekilde belirlemesini sağlar. Daha sonra şarj cihazını bağlamak için gereken tam konumu ve yönü hesaplayabilir. Görme özellikli yapay zeka sadece şarj işlemini hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda daha güvenilir hale getiriyor ve insan müdahalesi ihtiyacını azaltıyor.

Bunun bir örneği Mech-Mind'ın büyük bir enerji şirketiyle yaptığı çalışmadır. Zorlu aydınlatma koşullarında bile bir EV'nin şarj portunu hassas bir şekilde bulabilen ve ona bağlanabilen 3D görüş kılavuzlu bir robot geliştirdiler. Otomatik EV şarjı, ofis binaları ve alışveriş merkezleri gibi ticari alanlarda verimliliği ve şarjı artırır.

‍

Robotik Uygulamalar için Görme Yapay Zekasının Faydaları

Bilgisayarla görme, robotikte çeşitli avantajlar sunar ve makinelerin görevleri daha fazla özerklik, hassasiyet ve uyarlanabilirlikle gerçekleştirmesine yardımcı olur. İşte robotikte Görme Yapay Zekasının bazı benzersiz faydaları:

• Maliyet verimliliği: Vision AI, yüksek hassasiyet ve tutarlılık gerektiren görevleri otomatikleştirerek manuel iş gücü ihtiyacını azaltır, hata oranlarını düşürür ve üretkenliği artırarak uzun vadeli maliyet tasarrufu sağlar.
• Uyarlanabilir öğrenme: Sürekli görsel veri analizi sayesinde robotlar zaman içinde performanslarını artırabilir, etkileşimlerinden ders çıkarabilir ve yeni görevlere veya çevrelerindeki değişikliklere uyum sağlayabilir.
• Güvenlik ve uyumluluk: Vision AI, engelleri tespit edip bunlardan kaçınmalarını, güvenli olmayan koşulları fark etmelerini ve yasal standartlara uymalarını sağlayarak insanlarla birlikte çalışan robotların güvenliğini artırır.
• Çoklu Görev: Görüntü analizi, robotların nesneleri incelerken sıralamak gibi birden fazla görevi aynı anda yerine getirmesine olanak tanıyarak genel verimliliği artırır.

Robotikte Bilgisayarla Görme Zorlukları

Görme yapay zekası robotik için birçok avantaj sunarken, robotikte bilgisayarla görmenin uygulanmasıyla ilgili zorluklar da vardır. Bu zorluklar robotların farklı ortamlarda ne kadar iyi performans gösterdiğini ve ne kadar güvenilir çalıştığını etkileyebilir, bu nedenle robotik sistemlerin geliştirilmesini ve konuşlandırılmasını planlarken bunları akılda tutmak önemlidir. İşte robotik için bilgisayarla görmeyi kullanmanın bazı temel zorlukları:

• Diğer sensörlerle entegrasyon: Görüş sistemlerinin genellikle LiDAR veya ultrasonik sensörler gibi diğer sensörlerle birlikte çalışması gerekir. Bu farklı sensörlerin çevrenin tam olarak anlaşılmasını sağlamak için sorunsuz bir şekilde birlikte çalışmasını sağlamak karmaşık bir görevdir.
• Uygulama maliyeti: Gelişmiş görüntü sistemlerinin geliştirilmesi ve uygulanması pahalı olabilir. Görme Yapay Zekası uygulama maliyetlerini beklenen faydalarla dengelemek birçok kuruluşun karşılaştığı bir zorluktur.
• Verilerin kalitesi ve kullanılabilirliği: Yapay görme sistemleri eğitim için büyük veri kümelerine güvenir, ancak bir robotun çeşitli durumlarını doğru bir şekilde temsil eden yüksek kaliteli, etiketli veriler elde etmek zor olabilir. Veriler zayıf veya eksikse, robotlarda daha az doğru modellere ve düşük performansa yol açabilir.
• Koşullar arasında güvenilirlik: Bilgisayarlı görüş sistemlerinin güvenilir olması ve iç ve dış ortamlar gibi çeşitli ortamlarda tutarlı bir performans göstermesi gerekir. Ancak, sık ayarlamalar veya manuel müdahale olmadan bu tür bir dayanıklılığı sağlamak zor olabilir.

Vision AI Yeni Nesil Robotları Şekillendiriyor

Görme yapay zekası, robotlara bir zamanlar hayal bile edilemeyen bir anlayış ve hassasiyet düzeyi sağlayarak çevreleriyle etkileşim kurma biçimlerini değiştiriyor. Robotların giderek daha karmaşık görevleri yerine getirdiği üretim ve sağlık hizmetleri gibi alanlarda bilgisayarla görmenin büyük bir etki yarattığını görüyoruz. Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe ve bilgisayarlı görüş sistemleri iyileştikçe, robotların yapabileceklerine ilişkin olanaklar da artmaya devam ediyor. Robotik alanındaki ilerleme sadece ileri teknoloji ile ilgili değil, bizimle birlikte çalışabilecek robotlar yaratmakla da ilgili. Robotlar daha yetenekli hale geldikçe, günlük hayatımızda muhtemelen daha da büyük bir rol oynayacaklar, yeni fırsatlar yaratacaklar ve dünyamızı daha verimli ve bağlantılı hale getirecekler.

Topluluğumuza katılın ve çeşitli Vision AI kullanım durumları hakkında bilgi edinmek için GitHub depomuzu keşfedin. Ayrıca çözümler sayfalarımızda otonom sürüş ve üretim alanlarındaki yapay görme uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.