Tablet denetimi

Tabletlerin bölgelere göre kontrolü: Her hücre kontrol altında.

engiAI sistemi, her bir blister veya kasetteki her bir hücreyi ayrı bir bölge olarak değerlendirir ve her bir bölge için sonucu anında belirler: "normal" veya "anormallik". Bölgeler, herhangi bir programlama gerektirmeden, arayüz üzerinden fare ile birkaç tıklama ile işaretlenir. Tek bir kamera, tek bir model, yüzlerce bölge ve her biri için ayrı bir çözüm.

Neden bu, geleneksel kontrole göre daha iyi?

• Her bir bölge için ayrı ayrı bir değerlendirme yapılıyor, tüm karenin değil. Sistem, hangi hücrenin kusurlu olduğunu gösteriyor ve ayırma cihazı, kusurun tam konumunu belirliyor.
• Analizin başlatılmasının üç yolu: Kare kare (sürekli, yalnızca anormallikler tespit edilir), enkoder (konveyör pozisyonuna bağlı geleneksel analiz) veya kendi tetikleyiciniz. Tetikleyici kullanmak istiyorsanız, istediğiniz herhangi bir sensör veya PLC çıkışı tetikleyici olarak kullanılabilir.
• Model, birkaç dakika içinde oluşturulur. Sentetik veri ayarları zaten varsayılan olarak yapılandırılmıştır ve program, yaptığınız değişiklikleri otomatik olarak kaydeder. Bir kez düzenleme yapın, iki düğmeye basın; eğitim verisi seti hazır. Kontrol bölgeleri de birkaç tıklamayla oluşturulur.
• Eğitim için en güçlü sentetik veri. Sistem, tek bir görüntüden yola çıkarak onlarca gerçekçi varyasyon oluşturur ve model, ideal bir fotoğraf yerine, üretim hattında gerçekte olanlara göre eğitilir.

Yavaş ve hassas: Enkoder ile kontrol.

Video, her bölgenin enkoder kullanılarak yavaş ve hassas bir şekilde nasıl kontrol edildiğini gösteriyor. Her hücre, konveyör bandının onu doğru pozisyona getirdiği anda analiz ediliyor.

🔒 Videoyu indir 2026-09-04 12-23-13.mp4 — erişim yok

Aynı mod, ancak duraksamalar olmadan: Konveyör bandı durdurulmuyor, her bölgedeki hassasiyet korunuyor.

🔒 Videoyu indir 2026-09-04 12-26-46.mp4 — erişim yok

Hızlı: Kare bazında kontrol (doğruluğu kontrol etmek için duraklat düğmesine basın).

Bölgelerin hızlı bir şekilde incelenmesi. Birkaç yöntem bulunmaktadır: kare bazında ve enkoder ile. Eğer yeni, kare bazlı yöntem (sadece anormalliklerin tespit edildiği yöntem) size uygun değilse, geleneksel enkoder analizi veya kendi tetikleme mekanizmanızla (bu videoda enkoder tetikleyici rolü görüyor) inceleme yapabilirsiniz.

🔒 Videoyu indir 2026-09-04 12-28-38.mp4 — erişim yok

Modeli daha sağlam hale getiren sentetik veri.

Herhangi bir makine öğrenimi sisteminde yanlış sonuçların temel nedeni, modelin eğitim sırasında yalnızca "mükemmel" görüntüleri görmesidir. Üretim hattında ise durum farklıdır: aydınlatma hafifçe değişir, tablet milimetrelerca kayar, lens birkaç derece dönmüş olabilir, sensörde gürültü oluşabilir. engiAI, tüm bu faktörleri otomatik olarak eğitim sürecine dahil eder.

• Aydınlatma ve Gürültü. Parlaklık (hem daha karanlık hem de daha parlak seçenekler), kontrast, gama, sensör gürültüsü, hafif bulanıklık – her bir parametre kendi aralığında değerlere sahiptir ve her bir seçenek için değerler rastgele seçilir.
• Kaydırma, döndürme ve ölçekleme işlemleri, tüm kare boyunca uygulanır. Bölge penceresi, tüm görüntü üzerinde kaydırılır ve döndürülür: Eksik olan kısım, komşu bir alandan alınır, yeniden çizilmez. Model, hafifçe eğri, kameraya biraz daha yakın veya biraz daha uzak konulan bir ilacın tanınmasını öğrenir.
• Derece cinsinden dönüşler. Hassas 90° ve 180° dönüşler veya herhangi bir adımda tam bir dönüş: parça, hangi pozisyonda olursa olsun tanınır.
• Tek bir genel dosya mı, yoksa ayrı ayrı mı? Her bir bozulma türü için, ya tüm verileri tek birleşik bir dosyada birleştirebilirsiniz ya da "referans verisi + sadece bu bozulma türü" şeklinde ayrı bir dosya elde edebilirsiniz. Daha fazla çeşitlilik, daha yüksek dayanıklılık anlamına gelir.
• Sentetik veri kusurları. Kusur sınıfı için, sistem gerçekçi kusurları otomatik olarak oluşturur: eksik öğeler, yabancı parçalar, çatlaklar, büyük açılarda kayma ve dönme, boyut değişiklikleri - bunlar, ayarlanabilir şekil, boyut ve renklere sahip olabilir. Model, elinizde olmayan kusurları bile tespit edebilir.
• Dürüst sayaç. Çekim işlemine başlamadan önce, program kaç dosya oluşturulacağını gösterir ve dosya sayısı çok fazla olabileceği durumlarda kullanıcıyı uyarır.

Sonuç: Tek veya iki adet sağlam kasetten eğitilmiş bir model, gerçek ışık ve konum değişiklikleri altında bile "normal" ve "kusurlu" durumları güvenilir bir şekilde ayırt edebilir. Bu, gerçek bir üretim hattındaki doğruluktur, sadece bir demo ortamında değil.

Nasıl Görünüyor:

Sentetik veri, canlı görüntü üzerine yerleştirilmiş bir ayar penceresi: Bölgeler ve hücreler zaten işaretlenmiştir. Işıklandırma, kayma, döndürme ve ölçekleme parametreleri tek bir yerde ayarlanır. Alt kısımda, bir görüntüden kaç dosyanın üretileceği belirtilir.

Sistem, gerekli miktarı önceden hesaplar: 8 bölge, 30 test, her görüntü için 18 dosya – toplam 4320 görüntü – ve eğer bu miktar gereğinden fazlaysa, azaltma önerir.

Hazır eğitim klasörü: Aynı tabletin farklı döndürme açılarında, farklı parlaklık, kontrast ve gürültü seviyelerinde çekilmiş örnekleri içerir; modelin sağlam bir şekilde eğitilmesi için kullanılan verilerdir.

Ne Elde Ediyorsunuz:

• Her hücrenin ayrıntılı bir şekilde incelenmesi ve kusurların tam konumunun belirtilmesi.
• Model, programcıya veya binlerce fotoğrafın etiketlenmesine gerek kalmadan, sadece birkaç dakika içinde oluşturulabilir.
• Piyasadaki en iyi sentetik veri sayesinde ışığa, kaymaya, dönmeye ve gürültüye karşı dayanıklılık.
• Her türlü başlatma yöntemi: kare kare, kodlayıcı üzerinden veya kendi tetikleyicinizle.
• Ayırıcılarla entegrasyon: belirlenen alan aktif olduğunda, ilgili çıkış da aktif olur.

engiAI, gerçek üretim hattında çalışan, sadece bir test ortamında değil, gerçek koşullarda çalışan bir kalite kontrol sistemidir.