Control Techniques
Estun Automation
CODESYS
Crevis
Nexcom / Nexcobot
Leroy-Somer
Servo Sistemleri
AC Sürücü + Motor
DC Sürücüler
Akıllı PLC
Panel PC / IPC
Uzak I/O
Kalite kontrol
Yapay Zekâ ile Yüzey Hata Tespiti
Akan malzemenin yüzeyindeki çizik, leke, delik ve kırışıklığı kamerayla bulmak, hatanın yerini enkoderle izleyip işaretlemek ya da ayırmak.
İncele
Endüstriyel yapay zekâ
Kameradan servo eksene: Linux tabanlı endüstriyel yapay zekâ
Yüzey hatası, eksik parça, yanlış baskı, ölçü sapması, rastgele duran parça ve yaklaşan arıza. ONX Control bunları hattın yanında çalışan NVIDIA Jetson tabanlı edge bilgisayar, GigE kamera ve Linux üzerindeki açık araçlarla görür; kararı PLC'ye, servo eksenlere ve EtherCAT ağına bağlar.
Neden edge yapay zekâ
Karar, hattın yanında ve hattın hızında
Veri tesiste kalır
Model hattın yanındaki edge bilgisayarda çalışır. Görüntü ve makine verisi buluta gönderilmez; sistem internet olmadan çalışır.
Karar hattın hızında
Kamera tetiği, çıkarım ve ayırma ya da robot komutu aynı hatta, enkoderle izlenen konuma göre verilir; ağ gecikmesi araya girmez.
Linux ve açık araçlar
Ubuntu tabanlı NVIDIA JetPack, TensorRT, ONNX Runtime, YOLO, OpenCV ve Python. Model ve kod size ait kalır, tek bir üreticinin kapalı yazılımına bağlanmaz.
Kameradan servo eksene tek elden
Görüntü tarafını, hattın PLC'sini, servo eksenleri ve EtherCAT ağını aynı ekip kurar. YZ kararı makinenin hareketine doğrudan bağlanır.
Uygulamalar
Dokuz uygulama, tek edge mimarisi
Her sayfa uygulamanın nasıl çalıştığını, hangi parametrelerin belirleyici olduğunu, mevcut hatta nasıl eklendiğini ve projenin nasıl doğrulandığını anlatır. Kartlardaki animasyonlar çalışma prensibini gösterir.
Montaj kontrolü
Montaj ve Eksik Parça Doğrulama
Montaj sonrası her parçada vida, konnektör, conta ve etiketin yerinde, doğru yönde ve doğru tipte olduğunu kamerayla doğrulamak.
İncele
İzlenebilirlik
OCR, Tarih-Lot Kontrolü ve DataMatrix Kod Okuma
Ambalaj ve parçalardaki tarih, lot ve seri numarası baskısını okuyup reçeteyle karşılaştırmak; DataMatrix ve barkodla izlenebilirlik kaydı tutmak.
İncele
Ölçüm
Kamera ile Ölçüm ve Boyut Kontrolü
Parça boyu, çap, delik konumu ve profil kesitini kalibre edilmiş kamerayla temassız ölçmek ve toleransa göre ayırmak.
İncele
Beton prefabrik
Beton Parke Taşı ve Bordür Üretiminde Yapay Zekâ ile Kalite Kontrol
Vibropres çıkışında ıslak üründe yüzey hatalarını yapay zekâyla bulmak, her ürünün yüksekliğini lazer çizgisiyle ölçmek ve sonucu palet bazında operatöre vermek.
İncele
Robot ve servo
Görüntü Yönlendirmeli Robot ve Servo Eksen: Konveyör Takip
Konveyörde rastgele duran parçanın konumunu ve açısını kamerayla bulmak, enkoderle izlemek ve robot ya da servo eksenlerle hareket hâlinde almak.
İncele
Ayıklama
Konveyörde Sayma, Sınıflandırma ve Ayıklama
Konveyördeki ürünleri kamerayla sınıflandırmak, saymak ve enkoder zamanlı hava püskürtme ya da klapeyle doğru kanala ayırmak.
İncele
Kestirimci bakım
Sürücü ve Motor Verisiyle Kestirimci Bakım
Sürücüdeki akım, tork, hız ve sıcaklık verisinden ve titreşim sensöründen makinenin normal davranışını öğrenmek, sapmayı arızadan önce bildirmek.
İncele
Bölge izleme
Kamerayla Tehlikeli Bölge İzleme (Destekleyici Sistem)
Makine çevresindeki tanımlı bölgelere giren kişiyi kamerayla tespit edip uyarmak; sertifikalı emniyet ekipmanının yanında destekleyici bir katman.
İncele
ONX çözümleriyle birlikte
Yapay zekâ, makinenin hareketine bağlandığında değer üretir
Ayrı bir kamera kutusunun "hatalı" demesi yetmez; kararın doğru ürünü ayırması, kesim boyunu düzeltmesi, robotu yönlendirmesi ya da bakımı planlaması gerekir. ONX'in kurduğu uçar makas, akıllı bant, paketleme, sarma ve CNC çözümlerinde enkoder, servo eksen ve EtherCAT ağı zaten yerinde; YZ sonucu bu altyapıya doğrudan bağlanır.
Uçar makas ve boy kesme + kamera ile ölçüm
Kesilen her parçanın boyu ve kesim kalitesi hat sonunda kamerayla ölçülebilir. Ölçülen sapmanın eğilimi, uçar makasın kesim boyu düzeltmesine geri verilir: ölçüm tekerinin kayması ya da aşınması tolerans dışına çıkmadan yakalanır. Her kesim çevrimindeki servo tork izi ise araba, bıçak ve tahrik mekaniğinin durumunu kestirimci bakım için gösterir.
Sarma, dilme ve ekstrüzyon + yüzey hata tespiti
Film, folyo, kağıt ya da sac yüzeyindeki hata, sarıcının metre sayacı ve hat enkoderiyle aynı konum ekseninde kaydedilir. Böylece her bobinin hata haritası, o bobinin gerginlik ve hız kaydıyla birlikte tutulur; hatanın kaynağı (gerginlik dalgalanması, ekleme, kalıp) aynı zaman ekseninde aranır. Dilme hattında hatalı bölge bobin değişiminde ayrılabilir.
Tekstil ve dikiş otomasyonu + görüntü
Kumaş ve iplik üzerindeki hatalar akış sırasında kamerayla bulunabilir. Cep takma ve dikiş otomasyonunda kumaş kenarı, desen ya da işaret kamerayla bulunur ve servo eksenlerin dikiş yolu parçanın gerçek konumuna göre düzeltilir; aynı ONX hareket uygulaması içinde, ayrı bir görüntü sistemi kutusu olmadan.
Paketleme makineleri + OCR, kod okuma ve ayıklama
Tarih, lot ve DataMatrix baskısı paketleme makinesinin çıkışında okunur, makinenin aktif reçetesiyle karşılaştırılır ve hatalı paket ayrılır. Termoform ve tepsi kapatmada kaplardaki ürünün varlığı ve yerleşimi kapatmadan önce kontrol edilebilir. Ret zamanlaması makinenin ana eksen konumuna bağlıdır; hız değişse de doğru paket ayrılır.
Akıllı bant ve asker zinciri + kamera
Fotoselin yerine ya da yanına konan bir kamera, ürünün konumunu, yönünü ve kusurunu aynı anda verir. Konum, faz bandının düzeltme hesabına girer; ters dönmüş, kırık ya da eksik ürün paketlemeye girmeden ayrılır. Enkoder ve servo eksenler zaten akıllı bantta olduğu için görüntü sonucu doğrudan hareket kontrolüne bağlanır.
X CNC ve CNC makineleri + kamera ile konumlama
Tablaya rastgele konan levhanın ya da parçanın konumu ve açısı kamerayla bulunur ve X CNC Library'nin iş koordinat sistemine (sıfır noktası ve dönüklük) aktarılır; operatörün elle referans alması kısalır. Cam ve ahşapta levha kenarı ve kusurlu bölge kesim ya da boyama planına girdi olabilir. İşlenen parçanın ölçüsü makineden çıkmadan kontrol edilebilir.
X Motion + konveyör takipli alma
Kameradan gelen x, y, θ ve görüntü anındaki enkoder değeri, X Motion'ın senkronizasyon ve elektronik kam fonksiyonlarıyla konveyör takipli almaya dönüşür. Kartezyen ya da SCARA eksen grubu aynı CODESYS uygulamasında çalışır; eksenler ONX Motion Sizing ile boyutlandırılır.
Abkant ve boru bükme + kamera ile ölçüm
Bükülen parçanın açısı ya da profilin kesiti kamerayla ölçülebilir; sapma bir sonraki parçanın eksen hedefine düzeltme olarak verilir. Doğrama makinelerinde profil tipi, delik ve aksesuar varlığı işlemden önce doğrulanabilir.
Sürücüler ve bakım anlaşmaları + kestirimci bakım
ONX'in kurduğu ve bakımını yaptığı makinelerde sürücü verisi zaten EtherCAT üzerinde. Akım, tork, sıcaklık ve titreşim izleri edge YZ bilgisayarında izlenir; sapma uyarıları bakım anlaşmasındaki planlı ziyaretlere girdi olur. Retrofit projelerinde veri toplama baştan mimariye eklenebilir.
Robot hücreleri ve pano + bölge izleme
ONX'in kurduğu hücrelerde emniyet devresi sertifikalı emniyet ekipmanıyla, panoda ayrı kurulur. Kamerayla bölge izleme bunun yanında uyarı ve kayıt katmanı olarak eklenebilir; emniyet fonksiyonu yerine geçmez.
Mimari
Mevcut PLC'nin yanına ya da tek kutuda
Edge YZ bilgisayarı iki şekilde kurulur. Hangisinin uygun olduğu hattın büyüklüğüne, mevcut kontrol sistemine ve hareket ihtiyacına göre birlikte seçilir.
A
Mevcut PLC'nin yanında
Kamera edge bilgisayara bağlanır; sonuç dijital çıkış, Modbus TCP ya da OPC UA ile hattın PLC'sine gider. Hat kontrolüne dokunulmaz, PLC programına yalnızca tetik ve sonuç adımları eklenir. Çalışan hatlar için en hızlı yol.
kamera → edge YZ → PLC → valf / robot
B
Tek kutuda görüntü ve kontrol
Küçük hücrelerde CODESYS Control for Linux ARM64 SL aynı Jetson cihazında PLC olarak çalışır: model GPU'da, IEC 61131-3 uygulaması CPU'da. Görüntü sonucu PLC değişkenine doğrudan yazılır; ayrı PLC gerekmez.
kamera → Jetson (YZ + CODESYS) → I/O
Kullandığımız yazılım yığını
NVIDIA JetPack
Ubuntu tabanlı Linux, CUDA ve sürücüler
TensorRT · ONNX Runtime
Modelin GPU'da hızlı çalıştırılması
YOLO
Nesne tespiti ve segmentasyon modelleri
OpenCV · Python
Görüntü alma, ön işleme, ölçüm, uygulama
CODESYS Control for Linux ARM64 SL
Gerekirse aynı Jetson cihazında PLC
EtherCAT · Modbus TCP · OPC UA
PLC, sürücü ve I/O ile haberleşme
Donanım
Fizibiliteye stoktaki donanımla başlayın
Pilot ve küçük hücreler için edge YZ bilgisayarı, kamera ve lensi İstanbul stoğumuzdan sağlıyoruz; güncel durum kartlardaki "Stokta" rozetinde. Daha hızlı ya da daha geniş hatlarda donanım ihtiyaca göre seçilir.
Stokta
Nexcom · Edge YZ bilgisayarı
COEUS-3721T
- •NVIDIA Jetson Orin Nano 4 GB
- •34 TOPS (INT8, Super mode) · 512 çekirdek GPU
- •6 çekirdek Arm Cortex-A78AE
- •2 × GbE · 4 × USB 3.0 · HDMI
- •4 DI / 4 DO · RS232/422/485 · CAN
- •fansız · −10…55 °C · 9–30 V DC
- •Ubuntu 22.04 · JetPack 6.2
Kamera ve PLC ağını ayrı LAN portlarına bağlar; dijital çıkışlar ret valfini ya da uyarı ışığını doğrudan sürer. M.2 SSD, 4G/5G ve Wi-Fi yuvası, DIN ray ve duvar montajı. TOPS değeri üreticinin verisidir.
Stokta
Crevis · GigE renkli kamera
MG-A121L-9
- •4024 × 3036 (12 MP) · renkli
- •Sony STARVIS IMX226 · 1/1.7" · 1,85 µm
- •9 fps · Rolling / Global Reset
- •GigE Vision · GenICam · PoE
- •harici tetik · ROI · C-mount
- •29 × 29 × 40 mm · < 60 g
Duran parçada ve istasyonda doğrudan; hareketli üründe Global Reset modu ve flaşla. Hızlı akan üründe stoktaki global shutter MG-A121K-9 seçilir. PoE ile tek kablo; edge PC'nin portu PoE değilse PoE enjektör ya da switch kullanılır.
Crevis · GigE renkli kamera, global shutter
MG-A121K-9
- •4112 × 3008 (12,4 MP) · renkli
- •Sony Pregius IMX304 · 1.1" · 3,45 µm
- •9 fps · Global shutter
- •GigE Vision · GenICam · PoE
- •harici tetik · ROI · C-mount
Global shutter: tüm pikseller aynı anda pozlanır, hareket hâlindeki üründe görüntü eğilmez. Akan ürün, konveyör takip ve hareketli parçada ölçüm için stoktaki seçenek.
Crevis · 12 MP lens
V1628-MPY
- •12 megapiksel çözünürlüğe uygun
- •yatay görüş açısı 48,2°
Yüksek çözünürlüklü kameralarla birlikte kullanılır; görüş alanı çalışma mesafesine göre hesaplanır.
"Stokta" rozeti günlük stok verisinden gelir; stok adedi gösterilmez.
Nasıl çalışıyoruz
Önce sizin numunelerinizle kanıt, sonra hat
-
1
Hedef ve numune
Neyin bulunacağı, kabul ölçütü ve iyi/kötü numuneler birlikte tanımlanır.
-
2
Görüntü ve ışık
Kamera, lens ve aydınlatma masa başında denenir; doğru görüntü işin yarısıdır.
-
3
Etiketleme ve eğitim
Görüntüler etiketlenir, model eğitilir ve edge cihaza uygun biçime getirilir.
-
4
Masa başı doğrulama
Yanlış ret ve kaçırma oranı sizin numunelerinizle ölçülür, sizinle değerlendirilir.
-
5
Hatta pilot
Sistem önce yalnızca kayıt tutar; kararları operatör ve kalite ekibiyle karşılaştırılır.
-
6
Devreye alma ve model bakımı
Karar modu açılır; yeni durumlar kaydedilir, model sürümlü olarak yeniden eğitilir.
Dürüst sınırlar
Yapay zekâ her zaman doğru araç değil
- Yüzey düzgün, hata kontrastı yüksek ve ölçü net tanımlıysa kural tabanlı klasik görüntü işleme daha basit ve açıklanabilirdir; öyleyse onu öneriyoruz.
- Numune yoksa model de olmaz. Hatalı örnek hiç toplanamıyorsa yalnızca iyi parçadan öğrenen anomali yaklaşımı denenir, o da olmuyorsa proje başlamadan söyleriz.
- Kamera ile kişi tespiti emniyet fonksiyonu değildir. Makine emniyeti sertifikalı emniyet ekipmanıyla kurulur; YZ ancak yanında destekleyici bir katmandır.
Sık sorulan sorular
Endüstriyel yapay zekâ ile klasik görüntü işleme arasındaki fark nedir?
Klasik görüntü işleme kenar, renk ve eşik gibi elle yazılmış kurallarla çalışır; düzgün ve kontrollü koşullarda hızlı, basit ve açıklanabilirdir. Derin öğrenme, kuralı tarif etmenin zor olduğu desenli yüzeylerde, değişken ışıkta ve çok çeşitli ürünlerde, örneklerden öğrenerek karar verir. Projelerde ikisi çoğunlukla birlikte kullanılır: YZ nesneyi ya da hatayı bulur, ölçüm ve kurallar klasik yöntemle yapılır.
Neden bulut değil de edge yapay zekâ?
Ayırma, robot alma ya da hat durdurma kararı ürün hattan çıkmadan verilmelidir; ağ gecikmesi ve bağlantı kesintisi bu kararı riske atar. Edge bilgisayar kararı hattın yanında verir, görüntü ve üretim verisi tesis dışına çıkmaz.
Hangi donanım ve yazılımı kullanıyorsunuz?
Edge tarafında NVIDIA Jetson tabanlı endüstriyel bilgisayarlar (stoğumuzda Nexcom COEUS-3721T, Jetson Orin Nano 4 GB) ve Crevis GigE kameralar. Yazılımda Ubuntu tabanlı JetPack Linux, TensorRT ve ONNX Runtime, YOLO ailesi modeller, OpenCV ve Python; gerektiğinde aynı cihazda CODESYS Control for Linux ARM64 SL. Daha büyük hatlarda donanım ihtiyaca göre seçilir.
Mevcut makineme ya da PLC'me eklenebilir mi?
Evet, çoğu proje çalışan bir hatta eklenir. Edge bilgisayar sonucu dijital çıkış, Modbus TCP ya da OPC UA ile mevcut PLC'ye verir; PLC programına tetik ve sonuç adımları eklenir. Kamera, ışık ve ret mekanizması için yer ve hat enkoderi sinyali gerekir.
Bir yapay zekâ projesi nasıl başlar ve ne gerekir?
Ne bulunması gerektiğini, kabul ölçütünü ve iyi ile hatalı numuneleri birlikte tanımlıyoruz. İlk aşama masa başı fizibilitedir: doğru kamera ve ışıkla görüntü toplanır, ilk model eğitilir ve sonuç sizin numunelerinizle ölçülür. Hatta pilot ve devreye alma ancak bu sonuç kabul edildikten sonra planlanır.
Model lisansları ve kaynak kod kime ait?
Sizin görüntülerinizle eğitilen model ve uygulama kodunun teslim kapsamı sözleşmede tanımlanır. Bazı açık kaynak modellerin ve kütüphanelerin lisansları ticari kullanımda koşul getirebilir; kullanılacak modelin lisans durumunu proje başında birlikte netleştiriyoruz.
Numunelerinizle fizibiliteyi konuşalım
Neyi bulmak istediğinizi, hat hızını ve birkaç iyi ve hatalı numuneyi paylaşın; kamera, ışık ve edge mimarisiyle bir fizibilite planı önerelim.