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

OTOMOTİV SEKTÖRÜ

SEKTÖR HAKKINDA

Günümüz otomotiv ve otomotiv yan sanayi işletmeleri rekabet gücünü artırabilmek için, tam zamanında üretim (Just In Time production), yüksek hızda üretim, çok farklı model ve varyasyonda üretim gibi modellerde üretim yapmak durumundadırlar. Düşen kar marjları ve üretim hatalarının maliyetinin çok yüksek oluşu, otomotiv sektöründe yapay görme teknolojilerini kullanmayı mecbur kılmıştır.

Poka-Yoke, Six Sigma, Kanban, Kaizen gibi insan hatasını olabildiğince aza indiren sistemler geliştirilmeye çalışılsa da, hatayı sıfıra indirmek mümkün olamamaktadır. İnsanın doğası gereği yapamayacağı pek çok kontrol, kameralı kontrol sistemleri ile hatasız ve hassas olarak yapılabilmektedir. Otomotiv sektöründe kameralı kontrol uygulamaları sadece kontrol amaçlı kullanılmamaktadır. Robot görmesinden, kaynak uygulamalarına, parça yerleştirmeden hassas ölçüme kadar pek çok kullanım alanı vardır.

Otomotiv sektöründe sıklıkla gerçekleştirdiğimiz yapay görme başlıkları aşağıdaki gibi gruplanabilir

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
    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
    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
  • Parça Konum Tespiti
    Termal Görüntü İşleme
  • Alınan termal görüntü ve ısı haritaları kullanarak (Görüntü işleme ve her pikselin sıcaklık değeri) oluşturulan algoritmalar ile rezistas kontrolü, cam catlak kontrolü gerçekleştirilir
  • Parça Konum Tespiti
    Sealer Kontrolü
  • Yapıştırıcı (bead, glue, loctite) düzgün uygulanma kontrolü
  • Sürülen sealerın rota, kesiklik,kalınlık kontrolleri
  • Gerçek hayatta görüntü işleme becerilerini kullanmanın sırlarını blogumuzda keşfedin!