TÜBİTAK Teknoloji Geliştirme Bölgesi Barış Mah. Koşuyolu Caddesi Dış Kapı:30 Gebze/KOCAELİ
BLOG

AMBALAJLAMA & LOJİSTİK ENDÜSTRİSİ

SEKTÖR HAKKINDA

Ambalaj ve paketleme sektöründe yapay görme uygulamaları pek çok üretici için giderek artan bir ihtiyaç haline gelmiştir. Genellikle otomasyon sistemleri ile hat üzerinde üretilen her bir ürünün kalite kontrolünün yapılması istenmektedir. Enjeksiyon makinasından çıkmış ürünlerin ya da dolumu yapılmış şişelerin, konveyör üzerinde giderken incelenmesi, sayılması, barkod karekod gibi bilgilerinin okunması, çap, en, boy, yükseklik ölçümlerinin yapılıp, şekilsel bozuklukların saptanması gibi pek çok farklı görev, yapay görme sistemleri ile otomatik olarak yapılabilmektedir. Yine ambalaj sektörümde sıklıkla kullanılan, lazer markalama, etiketleme, sınıflama, ayıklama gibi işlemler yapay görme sistemleri ile entegre çalışabilmektedir.

Kargo şirketleri, dağıtım merkezleri, ilaç depoları, malzeme ambarları ya da sevkiyat depoları gibi lojistik merkezleri, benzer teknolojilerin kullananıldığı yerlerdir. Lojistik birimleri için, çoklu barkod, karekod okuma, hacim bulma, en boy yükseklik ölçme, otomatik etiketleme gibi uygulamalarımız mevcuttur.

SEKTÖR İÇİ UYGULAMALAR

Robot Pozisyonlama
Robot Pozisyonlama
  • 2D ve 3D bin picking uygulamaları
  • Konumlandırma, Tut ve Yerleştir (Parçanın açısını ve pozisyonunu bulup, uygun yere monte edilmesi)
  • Makine yönlendirme (Kılavuzlama. Makinenin değişken pozisyonlara uyum sağlaması)
  • 3D Kontrol (3 boyutlu yüzeyde boya, kaynak, kontrol vb. işlemlerin yaptırılması)
  • Montaj (cam, ön modüller, tekerlekler, tavanlar, kokpit, paneller vb. robotlu montaj yapılması)
  • Parça Konum Tespiti
    OCR
  • Metal yüzey üzerinde kazıma ya da kabartma şeklindeki karakterlerin okunması
  • Plastik ya da cam gibi yüzeylerden okuma
  • Ürün üzerinde yer alan etiket ya da baskı yazının okunması
  • Konveyör üzerinde giden parçalardaki çeşitli yazıların okunması
  • Seri Numarası, son tüketim tarihi gibi bilgilerin okunması
  • Şase Numarası, VIN, ürün kodu gibi bilgilerin okunması
  • Parça Konum Tespiti
    Varlık Tamlık Kontrolleri
  • Sayma Uygulamaları : Konveyör üzerinde geçen ya da yüzeydeki ürünlerin kamera ile sayılması
  • Merkezleme , Pozisyonlama: Farklı açılarda gelen ürünlerin merkezinin ve dönme miktarının bulunup robot ya da otomasyon sistemi ile alınması, beslenmesi.
  • Hata Bulma : Tam olarak öğretilmiş ürüne göre, eksiklerin, baskı bozukluklarının, şekilsel problemlerin tespit edilmesi
  • Konveyör üzerinde giden parçalardaki çeşitli yazıların okunması
  • Parça Konum Tespiti
    2D - 3D Ölçüm
  • Hassas Ölçüm Yapılabilmesi
  • Hızlı Ölçüm Yapılabilmesi
  • Ürüne dokunmadan, tahribat vermeden, yerinden çıkartmadan ölçüm yapılabilmesi
  • Sonuçların kaydedilebilmesi, Raporlanabilmesi
  • Kullanıcıya ihtiyaç duymadan otomatik olarak ölçümlerin yapılabilmesi
  • Ölçüm değerlerinin limitlerin dışında olması gibi durumlarda otomatik hata senaryolarının işletilebilmesi
  • Parça Konum Tespiti
    Barkod Okuma
  • Yüksek hızda geçen ürünlerin barkodunu okuyabilme
  • Çoklu barkod / karekod aynı anda okuyabilme
  • Silik, bozuk gibi zorlu barkodları okuyabilme
  • Değişken boyuttaki ürünlerin barkodlarını okuyabilme
  • Parça Konum Tespiti
    Yüzey İnceleme
  • 7/24 devrede olup üretim hattını takip etme ve raporlama
  • Müşteri odaklı, kaliteli ve hatasız üretim hattı.
  • Kumaş bobininin hangi metrajında ne büyüklükte hata olduğunu anında görsel olarak raporlayabilme ve yazılı metin elde edebilme
  • Geriye dönük kayıt tutabilme
  • Parça Konum Tespiti
    Derin Öğrenme
  • Otonom otomobiller, yol işaretlerini ve yayaları otomatik olarak algılamak için derin öğrenme modellerini kullanır.
  • Savunma sistemleri, uydu görüntülerindeki ilgi alanlarını otomatik olarak işaretlemek için derin öğrenmeyi kullanır.
  • Tıbbi görüntü analizi, tıbbi tanı için kanser hücrelerini otomatik olarak tespit etmek üzere derin öğrenmeyi kullanır.
  • Fabrikalar, insanların veya nesnelerin makinelere güvenli olmayan bir mesafede olduğunu otomatik olarak algılamak için derin öğrenme uygulamalarını kullanır.
  • Parça Konum Tespiti
    Kalite Kontrol
  • 7/24 devrede olup üretim hattını takip etme ve raporlama
  • Müşteri odaklı, kaliteli ve hatasız üretim hattı.
  • Kumaş bobininin hangi metrajında ne büyüklükte hata olduğunu anında görsel olarak raporlayabilme ve yazılı metin elde edebilme
  • Geriye dönük kayıt tutabilme
  • Parça Konum Tespiti
    Eşleştirme & Sınıflandırma
  • Sisteme tanıtılan referans objelerin renk kontrolleri
  • Ölçme : Farklı açı ve pozisyonlarda gelen ürünün istenen ölçümlerinin yapılması
  • Tanıma : Farklı tip ürünler arasında her bir ürünün tanınması ayrıştırılması
  • Gerçek hayatta görüntü işleme becerilerini kullanmanın sırlarını blogumuzda keşfedin!