Kameralarınızı kalite ve denetim zekâsına çevirin

Kusur tespiti, nesne sayımı ve görsel denetim için bilgisayarlı görü. Üretim ve saha operasyonlarında insan hatasından bağımsız kalite kontrol.

Görsel sensörlerden gelen veriyi anlamlandıran modellerle kusur tespiti, sayım ve denetimi insan hatasından bağımsız hale getiriyoruz. Hat hızında, ölçülebilir doğrulukla.

Çözdüğümüz sorunlar

  • İnsan kaynaklı kaçırma: Yorucu görsel kontrolde tutarsızlık ve kaçırılan kusurlar maliyeti artırıyor.
  • Ölçeklenemeyen denetim: Daha fazla hat veya vardiya için aynı oranda kalifiye göz bulunamıyor.
  • Geç tespit: Hata son aşamada yakalanıyor; fire ve geri çağırma riski yükseliyor.

Teslim ettiklerimiz

  • Kamera ve aydınlatma uygunluk değerlendirmesi
  • Tespit, sınıflandırma veya segmentasyon modelleri
  • Hat / edge cihazına entegrasyon (PLC, SCADA)
  • Alarm, raporlama ve kalite panosu
  • Etiketleme süreci ve model güncelleme döngüsü

Kullanım senaryoları

  • Üretim kalite kontrol: Yüzey kusuru, montaj hatası ve boyut sapması tespiti.
  • Sayım ve envanter: Raf, palet veya hat üzerinde otomatik nesne sayımı.
  • İş güvenliği: KKD kullanımı ve tehlikeli bölge ihlali tespiti.
  • Doküman / kimlik OCR: Form, fatura ve kimlik görsellerinden yapılandırılmış veri.

Nasıl çalışıyoruz

  • Saha keşfi: Kamera açısı, ışık, hız ve kusur tanımını yerinde netleştiririz.
  • Veri & model: Etiketleme, augmentation ve edge/cloud dağıtım mimarisini kurarız.
  • Hat entegrasyonu: PLC sinyali, red/accept mantığı ve operatör arayüzünü canlıya alırız.

Teknolojiler

  • PyTorch
  • YOLO
  • OpenCV
  • NVIDIA Jetson
  • ONNX
  • MLOps

Sık sorulan sorular

Mevcut kameralar yeterli mi?

Çoğu durumda evet. Uygun değilse lens, aydınlatma veya endüstriyel kamera önerisiyle netleştiririz.

İnternet olmadan çalışır mı?

Evet. Edge cihazlarda offline çıkarım yapılabilir; bulut yalnızca eğitim ve güncelleme için kullanılır.

Yeni kusur türleri nasıl eklenir?

Etiketleme iş akışı ve yeniden eğitim pipeline’ı ile yeni sınıflar kontrollü şekilde eklenir.