Görüntü İşleme ile Kalite Kontrolü

Geleneksel kalite kontrolü insan gözüne bağlıdır: yorulur, dikkat dağılır, vardiya farkı yaratır. Makine görüsü (machine vision) sistemleri, saniyenin altında, tutarlı, ölçeklenebilir kalite denetimi sağlar. Yapay zekanın eklenmesiyle bu sistemler artık daha önce mümkün olmayan karmaşık hataları da tespit edebiliyor.

Makine Görüsü vs. Yapay Zeka Tabanlı Görüntü İşleme

Geleneksel makine görüsü:

• Kural tabanlı: kenar tespiti, blobm analizi, renk filtresi
• Sabit aydınlatma ve konumlandırma gerektirir
• Tanımlı hatalar için etkilidir
• Programlama uzmanlığı: C++, LabVIEW

AI tabanlı görüntü işleme (derin öğrenme):

• Örneklerden öğrenir (eğitim verisi)
• Değişken koşullara (aydınlatma, açı, ürün varyasyonu) adapte olur
• Daha önce görmediği hataları bile tespit edebilir
• Eğitim: Python/TensorFlow/PyTorch, üretime: edge deployment

Pratikte ikisi birlikte kullanılır — deterministik kontroller için geleneksel, karmaşık örüntü tespiti için AI.

Uygulama Alanları

Yüzey Hata Tespiti

• Çizik, çatlak, deformasyonlar
• Boya/kaplama hataları (kabarcık, akma, leke)
• Pürüzlülük veya parlaklık anomalileri

Sektörler: Metal, plastik, cam, tekstil, otomotiv lakesi

Montaj Doğrulama

• Parça eksikliği tespiti
• Yanlış yerleştirme (wrong placement)
• Bağlantı elemanı varlığı (vida, somun)
• PCB'de komponent yerleşim kontrolü

Sektörler: Elektronik, otomotiv, beyaz eşya

Ölçüm ve Boyutsal Kontrol

• Kritik boyutların milimetre altı hassasiyetle ölçümü
• GD&T (Geometric Dimensioning and Tolerancing) kontrol
• Hat üzeri CMM alternatifi

Sektörler: Havacılık, otomotiv, tıbbi cihaz

OCR ve Barkod Doğrulama

• Etiket okuması (lot no, seri no, tarih)
• Baskı kalitesi kontrolü (bulanık, eksik karakter)
• Yanlış etiket tespiti

Sektörler: Gıda, ilaç, lojistik

Renk ve Görünüm Kontrolü

• Renk referansına uygunluk (dE hesaplama)
• Yabancı cisim tespiti (gıdada kemik, plastik)
• Şekil kontrolü (deformasyon, kırılma)

Sistem Bileşenleri

Kamera Seçimi

Aydınlatma (En Kritik Unsur)

Aydınlatma tasarımı, kamera seçiminden daha kritiktir. Yanlış aydınlatma en iyi algoritmayı bile başarısız kılar:

• Bright field: Nesneye dik ışık, parlak yüzeyde leke tespiti
• Dark field: Eğik açıdan ışık, yüzey pürüzlülüğü görünür
• Backlight: Arkadan aydınlatma, siluet ve şekil kontrolü
• Structured light: 3D yüzey profili çıkarma
• Strobe: Hareket bulanıklığını önlemek için anlık flaş

Aydınlatmada tutarlılık şart: LED tercih edilir (uzun ömür, sabit renk sıcaklığı), wavelength seçimi ürün rengine göre yapılır.

İşleme Platformu

PC tabanlı (klasik):

• Yüksek işlem gücü, kolay programlama
• Intel/NVIDIA GPU ile AI hızlandırma
• Endüstriyel PC (fan-free, geniş sıcaklık aralığı)

Embedded/Edge:

• NVIDIA Jetson (AGX Orin, Xavier) — AI inference
• Intel Movidius, Google Coral — düşük güç
• PLC entegrasyonu ile direkt proses geri bildirimi

Smart camera:

• Kamera + işlemci tek modülde
• COGNEX, Keyence, Basler dart2
• Kolay kurulum, sınırlı işlem gücü

Yazılım

Geleneksel machine vision:

• Cognex VisionPro, ViDi Suite
• National Instruments Vision Builder
• Halcon (MVTec)

AI/Deep learning:

• Landing AI (AI deployment platform)
• Cognex ViDi (kullanıcı dostu, az eğitim verisi)
• Google AutoML Vision, AWS Rekognition Custom Labels
• Özel model: PyTorch + TensorRT (üretim dağıtımı)

Yapay Zeka ile Kalite Kontrolde Dikkat Edilecekler

Eğitim Verisi

Modelin kalitesi eğitim verisinin kalitesine bağlıdır:

• Minimum: Sınıf başına 200-500 hatalı ürün görseli
• İdeal: Sınıf başına 1000+ görsel, çeşitli ışık ve açı koşulları
• Zorluk: Üretimde hata oranı düşükse hatalı ürün toplamak zaman alır

Veri artırma (data augmentation) ile mevcut veriden yeni örnekler üretilir: rotation, flip, brightness değişimi, synthetic defect overlay.

Model Değerlendirmesi

Doğruluk (accuracy) tek başına yanıltıcıdır — %1 hata oranında her şeyi "geçti" demek %99 doğru sonuç verir:

• Precision: Reddedilenlerden kaçı gerçekten hatalı?
• Recall (Sensitivity): Gerçek hatalardan kaçını bulduk?
• F1 Score: Precision ve Recall dengesi
• False Negative: Geçen hatalı ürün — müşteriye gidiyor (çok kritik)
• False Positive: Reddedilen iyi ürün — üretim kaybı

Edge Deployment

Üretim ortamında bulut bağımlılığı kabul edilemez (gecikme, kesinti):

• Model, edge cihaza (Jetson, endüstriyel PC) deploy edilir
• Inference süresi: 50ms altı hedef (satır hızına göre değişir)
• Model güncelleme: gece offline, sabah devreye

ROI Hesabı

Örnek: Plastik enjeksiyon fabrikası

Mevcut durum:

• 2 kalite kontrol operatörü/vardiya × 3 vardiya = 6 operatör
• Operatör maaşı: 35.000 TL/ay → 6 × 35.000 = 210.000 TL/ay
• Müşteri iadesi: aylık 50.000 TL (gözden kaçan hatalar)
• Toplam yıllık: 3.12M TL

AI vision sistemi ile:

• 1 operatör/vardiya (sistem kontrolü + genel denetim) → 3 operatör
• Sistem yatırımı: 400.000-800.000 TL (kamera, PC, yazılım, kurulum)
• Müşteri iadesi %90 azalma: 5.000 TL/ay

Yıllık tasarruf: ~3M TL Geri dönüş süresi: 2-4 ay

Uygulama Adımları

1. Use case seçin: En yüksek maliyetli hata tipi veya en çok zaman alan kontrol
2. Pilot alan belirleyin: Tek bir istasyon, kontrollü koşullar
3. Veri toplayın: İyi/hatalı ürün görsellerini sistemli etiketleyin
4. Model geliştirin: Basit sınıflandırıcıdan başlayın
5. A/B test: İnsan + AI paralel çalışma, karşılaştırmalı ölçüm
6. Entegrasyon: MES ile bağlantı (kalite verisi, otomatik ret)
7. Ölçeklendirme: Diğer hatlara yaygınlaştırın

İlgili: Üretimde Yapay Zeka | OEE Nedir ve Nasıl Artırılır?