الأسئلة الشائعة

Görüntü işleme sistemi, kameralardan elde edilen görüntüleri bilgisayar algoritmalarıyla analiz ederek nesne tespiti, kalite kontrol, sayım ve sınıflandırma gibi görevleri otomatik olarak gerçekleştiren teknolojidir. Fabrikalarda manuel kontrol yerine kullanılarak hız ve doğruluk artırılır.

Fabrikalarda görüntü işleme; üretim hattındaki ürünlerin kalitesini kontrol etmek, hatalı ürünleri tespit etmek, nesne sayımı yapmak, paketleme doğruluğunu denetlemek ve üretimi izlemek için kullanılır. Kamera yerleştirilen her noktada veri toplanarak yapay zekâ modelleri eğitilir ve gerçek zamanlı analiz yapılır.

Yapay zekâ ile kalite kontrolde, kamera görüntülerinden eğitilen modeller ürün kusurlarını, renk farklarını, şekil bozukluklarını ve eksik parçaları otomatik olarak tespit eder. Model, binlerce örnekten öğrenerek insan gözünün kaçırabileceği hataları bile yüksek doğrulukla bulabilir.

Evet, mevcut IP kameraların çoğu görüntü işleme sistemiyle uyumludur. Kamera çözünürlüğü, fps hızı ve aydınlatma koşulları yeterli olduğu sürece ek kamera alımına gerek kalmadan sistem kurulabilir. Saha analizinde hangi kameraların kullanılabileceği değerlendirilir.

Proje süresi, karmaşıklığına göre 2 hafta ile 3 ay arasında değişir. Basit bir nesne sayım sistemi 2-4 haftada, çoklu kamera entegrasyonlu bir kalite kontrol sistemi 6-12 haftada tamamlanabilir. İlk aşamada saha analizi ve pilot uygulama yapılır.

Evet, görüntü işleme ve nesne tespiti gibi edge tabanlı sistemler internet bağlantısı olmadan çalışabilir. Veriler yerel sunucuda işlenir. Ancak uzaktan izleme, raporlama ve bildirim için internet bağlantısı gereklidir.

Evet, Modbus TCP, OPC UA veya özel protokollerle PLC ile entegrasyon kurulabilir. Tespit edilen duruma göre PLC üzerindeki makineleri durdurma, başlatma, alarm verme veya parametre değiştirme gibi otomatik aksiyonlar alınabilir.

Evet, her işletmenin üretim hattı ve ürünleri farklı olduğu için özel veri seti oluşturulması gerekir. Piksel Analitik, sahadan görüntü toplama, veri etiketleme ve model eğitimi süreçlerini yönetir. Ne kadar çok veri toplanırsa model o kadar doğru çalışır.

Kamera seçimi; izlenecek mesafe, alan genişliği, aydınlatma koşulu, hız gereksinimi ve bütçeye göre yapılır. Endüstriyel ortamlarda genellikle IP kameralar, dar alanlarda makine vision kameralar tercih edilir. Saha analizinde en uygun kamera modeli belirlenir.

Yanlış tespit (false positive) ve kaçırılan tespit (false negative) oranları model eğitimiyle düşürülür. Pilot aşamada test edilen model, saha verisiyle sürekli iyileştirilir. Ayrıca insan doğrulaması için ikincil kontrol mekanizması kurulabilir.

Evet, API, veritabanı bağlantısı veya dosya aktarımıyla mevcut ERP yazılımlarına entegrasyon yapılabilir. SAP, ERPNext, Opera veya özel ERP sistemleriyle veri alışverişi sağlanabilir.

Piksel Analitik Türkiye genelinde hizmet vermektedir. Gaziantep merkezli olarak İstanbul, Ankara, Bursa, Kocaeli, İzmir, Konya, Kayseri, Adana, Manisa ve Tekirdağ dahil olmak üzere sanayi yoğunluğu bulunan tüm şehirlerde proje gerçekleştirilmiştir veya gerçekleştirilebilir.

Evet, çoğu projede önce pilot uygulama yapılır. Tek bir kamera noktası veya tek bir üretim hattında başlayan pilot proje, sonuçlar doğrultusunda genişletilebilir. Bu sayede yatırım riski düşürülür.

Teklif için; şirket bilgileri, izlenmek istenen süreç, kamera sayısı ve konumu, mevcut sistem altyapısı, bütçe aralığı ve projenin aciliyeti gibi bilgiler faydalıdır. Net bir problem tanımı en doğru teklifi almanızı sağlar.

Evet, sistem kurulumu sonrasında izleme, bakım ve sürekli iyileştirme desteği verilir. Model güncelleme, yeni senaryo ekleme, donanım sorunları ve yazılım iyileştirmeleri için teknik destek devam eder.