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

GIDA ENDÜSTRİSİ

SEKTÖR HAKKINDA

Gıda sektöründe otomasyonun ve standartlaşmanın artması ile birlikte, yapay görme teknolojileri de çok daha yaygın hale gelmiştir. %100 Kontrol, düşük maliyet, hijyenik ve standart üretim gibi istekler, gıda üretici, paketleyici ya da dağıtıcı konumunda olan firmaları, yapay görme teknolojileri ile tanışmaya mecbur kılmıştır.

Gıda sektörü ihtiyaçları ve şartlarına uygun çözümler ve ürünler sunmaktayız. Bu çözümlerimiz genel olarak;

SEKTÖR İÇİ UYGULAMALAR

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
    Baskı İnceleme
  • Kağıt ya da metal yüzeylere yapılan baskının kontrol edilmesi
  • Pil, İlaç tüpü, metal kutu, plastik ambalaj gibi ürün yüzey veya etiketlerindeki baskının kontrol edilmesi
  • Son kullanma tarihi, seri/lot numarası transferi gibi lazer markalama ya da mürekkep püskürtme ile yapılan baskıların kontrol edilmesi
  • Beyaz eşya (çamaşır/bulaşık makinesi, buzdolabı vb.) yüzeylerindeki serigrafi baskının kontrol edilmesi
  • 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!