Sıfırdan Zirveye: Görüntü İşleme Projesinde AMR TEKNOLOJİ’nin Kapsamlı Yol Haritası

Yapay Görme ve Görüntü İşleme: Kalite Kontrolde Devrim Yaratan Teknoloji (Blog Yazı Dizisi Bölüm 6)

Değerli üretim liderleri, mühendislik tutkunları ve verimlilik arayışındaki vizyonerler;

Her bir yeni projemiz, bizim için beyaz bir tuvaldir. Üzerine sadece bir yazılım veya makine değil, akıl, deneyim ve stratejik bir vizyonla işlenmiş, katma değer yaratan bir eser inşa ederiz. Bu süreçte en büyük aracımız, insanoğlunun en güçlü duyusu olan görme yeteneğini makinelere kazandıran yapay görme teknolojisidir.

Bugün, bir yapay görme projesini fikir aşamasından kusursuz bir operasyona nasıl dönüştürdüğümüzün, AMR TEKNOLOJİ’nin mutfağındaki detaylı yolculuğumuzun kapılarını aralıyorum. Bu, sadece bir makine kurulumundan ibaret değildir; bu, bir sorunu kalıcı olarak çözmeye, kaliteyi güvence altına almaya ve üretkenliği zirveye taşımaya dair bir mühendislik manifestosudur.

Aşama 1: Keşif ve Tanımlama – Mühendislik Dedektifliği

Bu ilk aşama, bir dedektifin olay yerini titizlikle incelemesi gibidir. Müşterinin bize ne anlattığı değil, üretim hattının ve ürünün bize ne fısıldadığı önemlidir. Başarısız projelerin çoğu, bu aşamada doğru sorular sorulmadığı için daha başlamadan başarısızlığa mahkum olur.

1.1. Hedefin Netleştirilmesi: PoC ve Kabul Kriterleri (Belgenin Gücü)

Bir müşterimiz geldiğinde, ilk olarak “kalite kontrol” ifadesini somut, ölçülebilir verilere dönüştürürüz. Bu, bir mühendis için en temel gerekliliktir. PoC (Proof of Concept) sürecinde, amacımız, istenilen hedefin teknik olarak mümkün olup olmadığını kanıtlamaktır.

• Müşteriden, hatta en çok karşılaşılan hata tiplerini içeren numuneler istenir. Bu numuneler, projenin genetiğini oluşturur. Örneğin, bir metal parça üzerindeki 0.1 mm’lik bir çizik, bir boya akması veya bir plastik enjeksiyon çapağı… Her bir hata tipi, bizim için farklı bir algoritma ve aydınlatma stratejisi gerektirir. Bu analizler sonucunda, Kabul Kriterleri Belgesi oluşturulur. Bu belge, sadece “hata tespiti” maddesini içermez; “Hata kaçırılma oranı %0.1’in altında olmalı,” “Çevrim süresi 200 ms’yi geçmemeli,” “Yanlış red oranı %0.5’in altında olmalı” gibi kesin ve rakamsal hedefler içerir. Bu belgeye imza attığımızda, her iki taraf da neyi başarması gerektiğini tam olarak bilir.

1.2. Ortam Analizi: Fabrikanın Gerçekleri

Bir yapay görme sistemini bir laboratuvarın steril ortamında tasarlamak kolaydır. Asıl zorluk, onu titreşim, toz, nem, yağ ve değişken aydınlatmanın olduğu zorlu bir fabrika ortamına entegre etmektir.

• AMR mühendisleri olarak, sahayı bizzat ziyaret ederiz. Konveyör bandının hızını, parçaların akış yönünü, hatta ne kadar yer olduğunu, titreşim kaynaklarını, PLC’nin modelini, hatta gün içinde aydınlatma koşullarının ne kadar değiştiğini not ederiz. Bu veriler, mekanik tasarım ekibimiz için hayati bir besin kaynağıdır. Bu sayede, kameraları koruyacak özel muhafazalar, hassas titreşim önleyici fikstürler ve sistemin PLC ile sorunsuz haberleşmesini sağlayacak doğru arayüzler tasarlanabilir. Unutmayın, en iyi algoritma bile, kötü bir görüntüyle çalışamaz.

1.3. Fizibilite ve Optik Testler: Doğru Işığı Bulmak

Yapay görme, ışık ve gölgelerin dilini konuşur. Doğru görüntüyü yakalamak, projenin yarısını tamamlamak demektir. Bu aşamada, farklı ışık kaynakları ve lenslerle numuneler üzerinde kapsamlı testler yaparız.

• Bir metal yüzeyindeki çiziği ortaya çıkarmak için dark field aydınlatma, parlak bir yüzeydeki deformasyonu görmek için dome aydınlatma veya bir parçanın kenar profilini çıkarmak için backlight aydınlatma kullanabiliriz. Her bir test, hangi kombinasyonun en iyi kontrastı ve netliği sağladığını ortaya koyar. Bu testlerin sonucunda, projenin gereksinimlerini karşılayacak en uygun sistem mimarisine karar veririz: Akıllı Kamera mı (kompakt, daha kolay entegrasyon) yoksa yüksek hızlı ve esnek PC Tabanlı Sistem mi?

Aşama 2: Tasarım ve Mimari – Çözümün Mimarisi

Keşif aşamasının verileri, şimdi bir mühendislik planına dönüşüyor. Bu aşamada, sistemin her bir bileşeni, bir yapbozun parçaları gibi titizlikle bir araya getirilir.

2.1. Donanım Seçimi: Bileşenlerin Senfonisi

• Kamera seçimi, sadece çözünürlükten ibaret değildir. Sensör boyutu (pixel size), kare hızı (frame rate) ve global/rolling shutter gibi teknik özellikler, projenin gereksinimlerine göre dikkatle belirlenir. Yüksek hızlı bir hat için global shutter‘a sahip bir kamera zorunludur. Lens seçimi de aynı derecede kritiktir. Bir telesentrik lens, ölçüsel stabilite için vazgeçilmezken, bir makro lens küçük detayları görmek için idealdir. Tüm bu bileşenler, birbirleriyle uyumlu ve entegre çalışacak şekilde seçilir.

2.2. Mekanik ve Otomasyon Tasarımı: Tek Çatı Altında Üretim Farkı

• AMR TEKNOLOJİ‘nin en büyük gücü, mekanik tasarım ve imalat yetkinliklerini bünyesinde barındırmasıdır. Mekanik tasarım ekibimiz, fabrika ortam analizine dayanarak, kameranın ve aydınlatmanın hassas pozisyonlamasını sağlayacak, titreşimden izole, endüstriyel koşullara dayanıklı fikstürler ve ayırma (ejection) mekanizmaları tasarlar. PLC programcılarımız ise, hata tespit edildiğinde parçanın nasıl ayrılacağı, PLC ile yazılımın hangi sinyalleri paylaşacağı gibi tüm otomasyon senaryosunu detaylandırır. HMI (Operatör Paneli) için kullanıcı dostu arayüzler tasarlanır; bu arayüzler, operatörlerin sistemi kolayca yönetmesine, istatistikleri görmesine ve gerektiğinde parametreleri değiştirmesine olanak tanır.

2.3. Yazılım Mimarisi Geliştirme: Özgün Yazılımın Gücü

• Projenin kalbi olan yazılım mimarisi, tamamen müşteriye özel olarak tasarlanır. Geleneksel görüntü işleme (kenar bulma, renk analizi vb.) için Vision Pro gibi kütüphanelerle birlikte, Derin Öğrenme uygulamaları için TensorFlow veya PyTorch gibi framework’leri kullanırız. Tüm bu yazılımlar ile entegre çalışan ve yıllardır geliştirdiğimiz, daha yapay zeka’nın ismi bile anılmaz iken var olan MEVIS yazılımımız ve kompleks yazılım mimarisi, sadece anlık hata tespiti yapmaktan öte, verilerin toplanması, analiz edilmesi ve raporlanması için bir altyapı da sunar. SQL veri tabanı entegrasyonu ile MES (Manufacturing Execution System) sistemlerine bağlanabilir, böylece üretim verileri gerçek zamanlı olarak izlenebilir ve kalite süreçleri optimize edilebilir.

Aşama 3: Geliştirme ve Kalibrasyon – Projenin Hayata Geçişi

Bu aşama, kağıt üzerindeki planların somut donanım ve kod satırlarına dönüştüğü yerdir.

3.1. Yazılım Geliştirme ve Algoritma Kodlaması: Algoritmik Zeka

• Yazılım mühendislerimiz, önceden belirlenen algoritma stratejilerini kodlamaya başlar. Özellikle Derin Öğrenme projelerinde, toplanan binlerce numune görüntü ile modelin eğitimi başlar. Bu, bilgisayarın hatalı ve hatasız parçalar arasındaki farkları kendi başına “öğrenmesini” sağlayan bir süreçtir. Bu eğitim, sadece hata tespiti yapmakla kalmaz, aynı zamanda hatanın tipini (çizik, leke, çatlak vb.) de ayırt edebilme yeteneği kazandırır.

3.2. Donanım İmalat ve Montaj: Mühendisliğin Fiziksel Hali

• AMR’nin kendi imalat tesislerinde, tasarlanan fikstürler ve mekanizmalar en yüksek hassasiyetle üretilir. Elektrik panosunun toplanması, kablolama ve tüm bileşenlerin montajı, en ince detayına kadar kontrol edilir. Bu iç kaynak kullanımı, projede oluşabilecek olası hataları en aza indirir ve teslim süresini kısaltır.

3.3. Optik ve Sistem Kalibrasyonu: Piksellerden Milimetrelere

• Bu aşama, projenin en hassas ve en kritik bölümüdür. Ölçüsel kalibrasyon, kamera pikselleri ile gerçek dünyadaki milimetreler arasında bir köprü kurar. Bu, bir kalibrasyon plakası (calibration grid) kullanarak gerçekleştirilir ve sistemin ölçüm doğruluğunu garanti altına alır. Aydınlatma kalibrasyonu ise, fabrika ortamındaki değişken ışık koşullarını telafi etmek için flaş süresinin ve ışık şiddetinin en iyi performansı verecek şekilde ayarlanmasıdır. Bu ince ayarlar, sistemin tekrarlanabilirliğini ve güvenilirliğini maksimize eder.

Aşama 4: Devreye Alma ve Kabul – Gerçekleşen Sözler

Sistem artık test laboratuvarından çıkıp, asıl görev yerine, yani üretim hattına geliyor.

4.1. Hat Üstü Entegrasyon ve Fonksiyon Testleri

• Otomasyon ekibimiz, sistemi fiziksel ve elektriksel olarak hatta entegre eder. PLC programı sisteme yüklenir ve haberleşme (el sıkışma) testleri yapılır. Bu testler sırasında, parçanın algılanması, kameranın tetiklenmesi, görüntünün işlenmesi ve hata sinyalinin PLC’ye gönderilerek ayırma mekanizmasının devreye girmesi gibi tüm senaryolar adım adım kontrol edilir.

4.2. Duyarlılık ve Hata Geçirgenliği Testleri: Sınav Zamanı

• Müşteri tarafından sağlanan hatalı ve hatasız parçalar, gerçek üretim hızında sisteme beslenir. Bu testler, belirlenen kabul kriterlerine ulaşılıp ulaşılmadığını kanıtlar niteliktedir. Duyarlılık testi, sistemin tüm hatalı parçaları ne kadar başarıyla tespit ettiğini gösterirken, hata geçirgenliği testi, sistemin bir hatayı gözden kaçırma riskini değerlendirir. Yanlış red oranı, yani sağlam bir parçanın hatalı olarak işaretlenmesi durumu da titizlikle izlenir.

Aşama 5: Destek ve Sürekli İyileştirme – Stratejik Ortaklık

Bir projenin tamamlanması, bizim için bir ilişkinin başlangıcıdır.

• Sistem devreye alındıktan sonra bile, uzaktan erişim ile anlık destek sağlarız. Sistemden toplanan veriler, performans analizleri için kullanılır. Özellikle Yapay Zeka modelleri için, değişen üretim koşullarına veya yeni ürün varyantlarına uyum sağlamak amacıyla modelin periyodik olarak yeni verilerle yeniden eğitilmesi gerekebilir. Bu sürekli iyileştirme yaklaşımı, müşterinin yatırımının her zaman güncel kalmasını ve en yüksek verimlilikte çalışmasını sağlar.

AMR TEKNOLOJİ olarak, bir görüntü işleme projesi sadece bir makine veya yazılım satışı değildir. Bu, otomasyon, mekanik, yazılım ve sürekli destek yeteneklerimizi tek bir güçlü çözümde birleştiren stratejik bir ortaklıktır. Unutmayın, geleceğin üretim hatları, sadece hızlı değil, aynı zamanda akıllı hatlardır.

Planladığınız yeni kalite kontrol yöntemlerinizde size önderlik etmekten memnuniyet duyarız. Bizimle iletişim kurmaktan çekinmeyin. Deneyimlerimiz ve yaşanmışlarımızın sizin ufkunuzu açacağına eminim.

Sevgiyle kalın.