Yapay görme kamera ve yazılım kullanarak geliştirilen veri toplama uygulamalarıdır. İlk uygulamalar kalite kontrol ile başlamıştır. Kamera ürünün bir boyutuna; formuna, rengine, etiketine, ölçülerine bakarak olmaması gereken yanları yakalayabilir. Yapay görme sistemleri var-yok ve yakınlık sensörlerinden çok daha fazla veri toplayabildikleri için gelişmiş uygulamalara olanak sağlar. Günümüz uygulamaları proses kontrolü, test ve kalibrasyon, robot yönlendirme, sayım yapma, sınıflandırma, mağaza içi tüketici izleme, emniyet arttırma gibi çok çeşitli işlevleri kapsamaktadır.
* * *
Bir yapay görme sisteminin dört bileşeni bulunur; kamera, işlemci, aydınlatma ve iletişim sistemi. Kamera imajı yakalar, işlemci kendisine bağlı veri tabanındaki görüntü ile gelen görüntüyü karşılaştırır ve farklılık sinyalini dışarı verir. Basit uygulamalarda piksel sayımı, kenar belirleme, karakter tanıma, barkod okuma da olabilir. Kontrollü ortamlarda ışık ayarlaması yapılarak, örneğin montaj hatlarında, sistemin performansı yükseltilebilir. Yapay görme insana kıyasla daha tutarlı, daha hızlı, daha hassas ve çok daha yüksek kondisyonludur.
* * *
Son zamanlarda daha çok makina görme özellikli yapılır hale gelmekte. Dronlardan sürücüsüz araçlara, raflarına koyacağı kolileri görmek isteyen otomatik depolardan işleyeceği malzemeyi tanıyabilen tezgahlara, ev elektroniğinden, savunma endüstrisine ve elbette telefonlarımıza kadar pek çok ürüne görme duyusu kazandırılmakta. Gömülü görme sistemleri isimli bu trendi gören yapay görme sektörü yaygınlaşmayı hızlandırmak için modüler alt sistemler üretmeye başladı. Bu da özel konfigürasyonları ucuzlattı ve kolaylaştırdı.
Yapay görme çözümlerini bundan sonra daha fazla otomasyon projeleri içinde göreceğiz!
