Enjeksiyon kalıplama ile üretilen plastik parçalar üzerinde yapılan görüntü işleme ile yüzeydeki çapak, kırık, deformasyon, kalıp hatası (örn. kalıp çizgisi, yüzey parlama farkı) tespit edilir. Yapay zeka modeli, normal ve kusurlu örüntüleri öğrenmiş olup, üretim bandında hatalı ürünlerin durdurulması ya da ayrılması sağlanır.

Teknik Detaylar:

Yüzey analizi: Kontur ve yüzey analizi ile çapak tespiti

 Kontrol mekanizması: Gerçek zamanlı hata alarmı, üretim hattının otomatik durumu veya hatalı ürün red sistemi

Kalite Raporlama: Üretim sonrası hata tipi, sıklığı gibi kalite kontrol raporu oluşturulması

Elektronik kart üretiminde komponentlerin yanlış yerleştirilmesi, eksik montaj ve hatalı polarite gibi problemler yüksek çözünürlüklü kameralar ve görüntü işleme + yapay zeka destekli kontrol ile tespit edilir. AI modeli normal kart görüntülerini referans alarak anormallikleri belirler.

Teknik Detaylar:

Kamera özellikleri: Yüksek çözünürlüklü kamera ile komponent analizi

Entegrasyon: Pick and Place makineleriyle senkron; hata lokasyonuna göre robotik müdahale veya kalite hattı ayrımı

Raporlama: Hata tipi ve lokasyon bazlı detaylı raporlama

 Hazır beton blok, parke taşı veya prefabrik yapı elemanları üretim hattında görüntü işleme sistemi ile yüzeydeki çatlak, kabarcık, pürüz, kenar bozukluğu gibi kusurlar tespit edilir. Yapay zeka, normal yüzey ile kusurlu yüzey arasındaki farkları öğrenir ve üretim kalitesini güvence altına alır.

Teknik Detaylar:

Tarama sistemi: Kamera destekli yüzey analizi

Görüntü işleme: Formdan sapma, kenar kırığı, pürüz gibi kalite kontrol kriterleri

Kalite denetimi: Üretim sonunda otomatik ayıklama + uyarı sistemi + hata raporlaması

Fabrikalarda otomatik büküm ve kesim işlemi gören hasır çelik donatılarının boy, açı ve dizilim doğruluğu kontrol edilir. Görüntü işleme ile milimetrik ölçümler ve açı analizleri yapılır, yapay zeka modelleri ile sapmalar algılanır.

Teknik Detaylar:

Ölçüm hassasiyeti: Milimetrik ölçü ile kesim uzunluğu analizi, büküm açısı ve simetri kontrolü.

AI sınıflandırma: Geometri hataları (yanlış büküm, yanlış kesim, eğri dizilim)

Kontrol döngüsü: Üretim bandı üzerindeki gerçek zamanlı kamera + yazılım müdahalesi; hatalı elemanların otomatik etiketlenmesi, uyarı veya durdurulması. Hataların raporlanması.

Gıda ürünlerinin paketlerinde baskı hatası, yanlış etiketleme veya eksik dolum gibi kusurlar görüntü işleme ile kontrol edilir. Yapay zeka, tarih kodlarının okunabilirliğini ve barkod bütünlüğünü denetleyerek kalite kontrol sürecini güvence altına alır.

Teknik detaylar:

Kamera sistemi: Yüksek hızlı üretim bantlarına uygun kameralar

Görüntü işleme: Tarih/barkod okuma, renk analizi, dolum seviyesinin ölçümü

AI modeli: Hata sınıflandırması

Entegrasyon: Hatalı ürünlerin otomatik red hattına yönlendirilmesi, uyarı sistemi ya da sistem durdurma. Hataların raporlanması

Çelik borular üretim hattında 360° kamera sistemleriyle taranır. Görüntü işleme ile yüzey çatlakları, kaynak hataları ve çap bozulmaları tespit edilir. Yapay zeka kusurları önem derecesine göre sınıflandırır.

Teknik detaylar:

Tarama sistemi: 360° kamera sistemleri

Görüntü işleme: Kontur çıkarımı, çap ölçümü, yüzey pürüzlülük analizi

AI modeli: Hata sınıflandırma

Entegrasyon: Kusurlu ürünler için uyarı sistemi ya da sistem durdurma. Hataların raporlanması

Seramik yüzeylerinde renk tonu farklılıkları, çatlaklar ve kenar kırıkları görüntü işleme ile tespit edilir. Yapay zeka her parçayı kalite standartlarına göre değerlendirir.

Teknik detaylar:

Tarama: Çoklu ışık açısıyla yüzey parlaması engelleme

Görüntü işleme: Kenar analizi, yüzey desen karşılaştırma, çatlak derinliği tespiti

Raporlama ve Sistem Müdahalesi: Hata yoğunluğu, ürün tipine göre hata istatistiği raporlama. Gerekli durumlarda uyarı veya sistem durdurma.

Meşrubat ve su şişelerinde kapak sıkılığı, doluluk seviyesi ve etiket hizalaması görüntü işleme ile denetlenir. Yapay zeka standartlara uygunluğu doğrular.

Teknik detaylar:

Kamera sistemi: Üstten ve yandan hizalama için çoklu kamera

Görüntü işleme: Doluluk yüksekliği analizi, etiket kayma tespiti, kapak pozisyonu kontrolü

AI modeli: Eksik dolum, yanlış kapaklama, etiket kayması sınıflandırması

Entegrasyon: Hatalı şişelerin otomatik ayrıştırma bandına yönlendirilmesi, uyarı sistemi veya sistemin durdurulması.

Kumaş yüzeyinde iplik kopması, renk farklılığı ve dokuma hataları görüntü işleme ile tespit edilir. Yapay zeka kusurları sınıflandırarak üretim hattında gerçek zamanlı kalite kontrol sağlar.

Teknik detaylar:

Kamera: Geniş alan taramalı, renk doğruluğu yüksek endüstriyel kameralar

Görüntü işleme: Doku analizi, renk karşılaştırması, çizgi kopukluk tespiti

Entegrasyon: Dokuma tezgâhı hız kontrolü; kusur görüldüğünde üretim uyarı veya sistemi durdurma.

Görüntü işleme sistemleri, meyve ve sebzelerde renk farklılığı, çürüme, ezilme veya kalibrasyon dışı boyutları otomatik olarak ayırt eder. Yapay zeka tabanlı algoritmalar sayesinde ürünler yüksek hızda ve insan hatasından bağımsız şekilde kalite kontrol sürecinden geçirilir.

Teknik Detaylar

Renk Spektrumu ve Şekil Analizi: Meyve ve sebzelerin olgunluk derecesi, renk varyasyonları üzerinden hesaplanır. Ezilme, çürüme veya deformasyonların görüntü işleme algoritmaları ile tespiti.

Yapay Zeka Sınıflandırması: Kusurlu ve hatasız ürünlerin ayrılması.

Taşıma Hattı Entegrasyonu: Konveyör hattında gerçek zamanlı kontrol ve hatalı ürünlerin ayrıştırılması.

Veri Kaydı: Günlük üretim raporlaması için sistemde tüm ölçüm ve sınıflandırma sonuçlarının arşivlenmesi.

Cam tabak, bardak  ve endüstriyel cam ürünlerde çatlak, kabarcık, şekil bozukluğu ve yüzey hataları, yüksek hızlı kamera ve yapay zeka destekli yazılımlarla otomatik olarak tespit edilir. Böylece hem ev tipi cam ürünlerde hem de endüstriyel kullanım için üretilen cam malzemelerde kalite kontrol süreci güvence altına alınır.

Teknik Detaylar

Özel Aydınlatma Sistemleri: Farklı kalınlıklara sahip cam yüzeylerde kusurların net şekilde görülebilmesi için özel ışık kaynakları kullanılır.

Şekil Ölçümü: Tabak, bardak ve şişe gibi ürünlerde ağız çapı, gövde simetrisi, kalınlık sapmaları, çatlak, çizik ve kabarcıklar kontrol edilir.

Entegrasyon: Hatalı cam ürünlerin otomatik olarak üretim hattından çıkarılması, uyarı sistemi ya da hattın durdurulması.

Paketli gıda üretim hatlarında ürünlerin içerisine karışabilecek taş, cam kırığı, plastik parçası veya alerjen kalıntıları, hem tüketici sağlığı hem de marka güvenilirliği açısından büyük risk oluşturur. Yapay zeka tabanlı görüntü işleme sistemleri, kuruyemişten paketlenmiş sebze ve meyve ürünlerine kadar birçok gıda çeşidinde bu tür istenmeyen cisimleri yüksek hızda ve hassasiyetle tespit edebilir. Böylece, ürünler paketlenmeden önce hatalı olanlar ayıklanır ve yalnızca güvenli gıdalar tüketiciye ulaşır.

Teknik Detaylar

Kamera Teknolojisi: Yüksek çözünürlüklü kameralarla farklılıklar tespit edilir.

Makine Öğrenmesi: Yabancı cisimlerin boyut, renk ve doku farklılıkları algoritmalar tarafından öğrenilerek gerçek zamanlı sınıflandırma yapılır.

Otomatik Ayıklama: Konveyör bant üzerinde tespit edilen yabancı maddeler anında ayrıştırılabilir, sistem uyarı verebilir ya da durdurulabilir.