Makine Görüşü İçin İki Tür Algoritma

Makine görseli, verimli kalite kontrolü ve kusur tespiti mümkün kılan endüstriyel otomasyonun bir temel taşı haline gelmiştir. Çekirdeğinde, makine görseli insan görsel yargıını taklit etmek için algoritmalar kullanır. Bu algoritmalar genellikle iki tipte sınıflandırılabilir: kural tabanlı sistemler ve derin öğrenme algoritmaları . Gerçek hayattaki uygulamalarını optimleştirmek için bu algoritmaların prensiplerini, güçlerini ve sınırlamalarını anlamak kritik importance taşır.

Kural tabanlı sistemler

Kural tabanlı algoritmalar: Bu sistemler, bir nesnenin belirli özelliklerini -örneğin renk, şekil veya gri ton değerleri- analiz eder ve bunları mevcut eşik değerlere veya desenlere karşılaştırır. Örneğin:

• Leke olan bir beyaz kağıt parçası, lekelerin arka planından farklı bir gri ton değeri gösterdiği için aksak olarak işaretlenebilir.
• Bir standart logosu (ön tanımlı bir desen) olmayan bir ürün, şablon eşleştirmesi yoluyla (uygunsuz) kabul edilir.

Avantajlar :

Kolay dağıtım özellik desenleri iyi tanımlandıktan sonra kurallar programlaması oldukça basittir.

Düşük hesaplama maliyeti : Belirli hesaplamalar nedeniyle minimum donanım gereksinimleri.

Sınırlamalar :

Sert çevresel talepler : Işıklandırma, kamera açıları ve ürün konumu büyük ölçüde tutarlı olmalıdır.

Sınırlı uyum yeteneği : Ürün görünümlerindeki hatta en küçük değişimi (örn., malzeme dokusu dalgalanmaları) veya düzensiz eksiklikler (örn., rastgele çizikler) yanlış kararlara neden olabilir.

Pratikte, kural tabanlı sistemler ürün özelliklerinin ve denetim koşullarının kesin olarak standartlaştırıldığı yüksek derecede kontrol edilen ortamlarda öne çıkar. Ancak, dinamik veya tahmin edilemeyen ortamlarda bencilikleri ortaya çıkar.

Derin Öğrenme Algoritmaları: Karmaşıklıkten Öğrenme

Derin öğrenme, sinir ağlarını geniş veri kümeleri üzerinde eğiterek insan bilişsel süreçlerini taklit eder. Kural tabanlı sistemlere göre bu algoritmalar, görüntülerden özelliklerin otonom olarak çıkarılmasını sağlayarak şu gibi karmaşık senaryoları ele alabilme yeteneğine sahiptir:

Düzensiz eksiklikleri tespit etme (örn., rastgele şekilli çatlaklar veya lekelendirme).

Kalabalık arka planlardaki nesneleri ayırt etme.

Avantajlar :

Kaotik ortamlarda yüksek doğruluk. : Işıklama, açılar ve ürün tutarsızlıkları üzerinde uyum sağlar.

Genelleştirme yeteneği : Bir kez eğitildikten sonra, modeller öğrenilen kategoriler içindeki yeni defekt desenlerini tanıyabilir.

Zorluklar :

Veri açlığı : Eğitim, yüzlerce ila binlerce etiketli resme ihtiyaç duyar ve hasarlı örneklere büyük bağımlılık gösterir. Üretimde, eksiklikler genellikle nadirdir, bu da veri toplama fazlarını uzatır (haftalar veya aylar).

Ölçeklenebilirlik sorunları : Yeni bir ürün belirtimine geçiş genellikle sıfırdan yeniden eğitim gerektirir, bu da zaman ve kaynak maliyetlerini artırır.

Uygun Aracı Seçmek: Bağlam Önemlidir

Kural tabanlı ve derin öğrenme algoritmaları arasındaki seçim, belirli kullanıma bağlıdır:

Kural tabanlı sistemler tutarlılık garanti edildiği yüksek hacimli, standartlaştırılmış üretim (örn., semiçipta bileşenleri) ortamlarında başarılı olurlar.

Derin öğrenme düşük hacimli, yüksek değişkenlikli senaryolarda (örn., metin kusur tespiti) veya kusurların öngörülebilir desenlere sahip olmadığı durumlarda parlar.

Özellikle, hibrit yaklaşımlar ortaya çıkıyor. Örneğin, kural tabanlı filtreler, derin öğrenme iş yükünü azaltmak için görüntülerin ön işlemini yapabilirken, sentetik veri oluşturma araçları eğitim örneği eksikliklerini hafifletir.

Sonuç

Makine görselinin etkinliği, algoritmik yetenekleri işletimsel gerçekliklerle uyumlu hale getirmeye bağlıdır. Kural tabanlı sistemler basitlik ve hız sunsa da, tahmin edilemeyen ortamlarda zorlanır. Derin öğrenme esneklik ve doğruluk sağlarken, önemli bir başlangıçtaki yatırım gerektirir. Nihayetinde, herhangi bir sistemin istikrarı üç faktöre bağlıdır: ürün birlikteliği, çevresel kontrol ve örnek çeşitliliği. Bu değişkenleri kontrol etmek, makine görselinin hassasiyet ve güvenilirlik vaadini yerine getirmesini sağlar.