İş gücü zahmetine katlanmaksızın gerekli değeri ve hizmetleri sağlamak tarih boyunca insanlığın hedeflerinden biri olmuştur. Bundan dolayı otomasyonun zorlu geçmişi eski çağlara kadar uzanmaktadır. Örneğin, eski Mısır'da kutsal su satan bir satış makinesi olduğu söylenir ancak, o zamanlar muhtemelen sadece bir yenilik olarak dikkat çekip kullanılmamış olabilir.
 

Otomasyonun başlamasının dönüm noktası, insanlığın kitlesel üretim ve kitlesel tüketim çağına girmesidir. Zamanla süregelen endüstriyel devrimlerle otomasyona yönelik büyük adımlar atılmıştır. Bununla birlikte insan refahı için el emeği gerektiren işlerde artık makineler kullanılmaya başlanmıştı. Otomasyon ile insanlar işlerindeki hata ve emekten kar etmişlerdir. Bu makineler aynı zamanda insanları şiddetli çalışma ortamlarından kurtarmaya ve sıkıntılı emeği tekrarlama zorunluluğundan kurtararak birçok alanda güvenlik ve konfor artırmanın bir yolu olarak kullanılmaya başlanmıştır.
 

► İlginizi Çekebilir: Temel Pnömatik Sistemler | Endüstriyel Otomasyon
 

İmalat alanlarındaki otomasyonun temsili örneği, fabrika otomasyon sistemleri olarak gösterebiliriz. Üretim süreçlerini otomatik hale getiren sistemler, insanlardan çalışmayı devralıp makinelere verir. Otomasyon sayesinde verimlilik artışı, maliyet düşüşü ve kalite artışı sağlanmıştır.

Makine aletleri ve endüstriyel robotlardaki sensörleri içeren fabrika otomasyon ekipmanının kullanımı artık "insan yeteneğini aşan" zorluklara sahip alanlara yayılıyor; bunlardan biri görüntü işleme teknikleridir. Görüntü işleme, belirli amaçlar için görüntülerde bulunan bilgilerin manipüle edilmesi ve analiz edilmesidir. Bununla birlikte, insanlar için bilgi alışverişi yöntemleri uzun bir tarihe sahiptir. Konuşulan kelimeler dışındaki görüntü bilgileri için, resimler (hareketsiz görüntüler) ve metin içeren analog çağ devam etmiştir. 20. yüzyıl, duvar resimleri ve harfler gibi analog görüntüler çağından geçerken, elektronik cihazların ilerlemesiyle dijital görüntüler ortaya çıkmıştır.

► İlginizi Çekebilir: Algılayacılar | Sensörler
 

Fabrika otomasyon sistemlerinde, dijital görüntüleri bir bilgisayarla verimli bir şekilde işleyen ve kullanan görüntüleme teknikleri, 1960'lı yıllarda Japon endüstrisinde pratikte kullanılmaya başlandı. Bu sistem, suni uyduların görüntülerini içeren bilimsel araştırma alanlarında başladı. 1970'lerde röntgen ve ultrasonla görüntüleme testleri tıbbi alanlarda ve endüstriyel üretim ve dağıtım dahil olmak üzere endüstriyel alanlarda uygulanmaya başlandı. Görüntüleme teknikleri, kalite yönetimindeki artışa büyük katkıda bulunan otomatikleştirme, verimliliği artırma ve işgücü tasarrufu için aktif olarak kullanılmıştır.
 

1980'ler ve sonrasında, çizimler ve belge görüntüleri için tanıma işleme teknikleri dramatik bir şekilde gelişmeye başlamıştır. O zamana kadar bu işleri yapmak için büyük bilgisayarlar gerekliydi, ancak gelişen teknoloji ile kişisel bilgisayarlarda görüntü işleme için genel amaçlı görüntü işleme ekipmanı ve düşük maliyetli görüntü işleme programları yaygınlaştı ve günümüzde tanıdık görüntü işleme tekniklerinin pratik kullanımı yaygınlaşmaya başladı.

Artık monokrom olarak kullanılan görüntülerin yüksek çözünürlük ve renkte olması normal karşılanmakta ve bu sistemlerin kullanılabilirliği, küçük boyutta olması, hızlı gelişimi ve düşük maliyet gibi nedenlerle artmaya devam etmesi beklenmektedir.

 

Genelleme yaparsak, 1 saniyelik video 30 karelik hareketsiz görüntü içermektedir. Diğer bir deyişle, basit bir hesaplama ile bilginin hacmi 30 kat artmaktadır ve eğer renkli video olursa bu rakam üç katına çıkmaktadır. Eğer videoya bir miktar bilgi eklenirse tek renkli bir görüntünün 90 katı olur.
 
Bir görüntü yatay ve dikey olarak bölünmüş küçük piksel gruplarından oluşur. Piksel sayısını daha da ince bir gruba bölerek artırırsanız, görüntünün çözünürlüğü artar ve daha doğru bir data elde edersiniz. Ancak bilgi hacmi de aynı oranda artmaktadır. Daha gelişmiş görüntülerde ise bilgi hacmi daha da artmaktadır ve bundan dolayı işlem süreleri oldukça uzamıştır. Fakat son yıllarda görüntü işleme hızındaki artıkş oldukça tatmin edici olmuştur. Peki bu artış nasıl mümkün olabilmekte gibi bir soru sorarsak gelişen teknoloji ile birlikte yüksek hızlı ve yüksek çözünürlüklü görüntüleme elemanlarının (görüntüleri elektronik bilgiye dönüştüren aygıtlar) ortaya çıkmıştır. Ayrıca yüksek hızda büyük miktarda bilgiyi işlemek için yüksek hızlı entegre devreler geliştirilmiştir. Hızın artmasındaki bir diğer etmen ise CRT monitörlerinden ince likit kristal panellere ve OLED'lere giden yüksek çözünürlüklü ekranların pratik kullanımı ve kişisel bilgisayarların performansındaki artışta avantaj sağlamıştır.

 

Görüntü işleme süresinin zamanla değişmesi

Görüntü işleme ile basılı olan sona erme tarihleri, ürün şekli (dış görünüm, hasar, yüzey şekli), robotlarla bağlantılı sıralama ve montaj, tarımsal / deniz dahil olmak üzere uzaktan algılama ve sınıflandırma gibi her alanda ihtiyaç duyulmaktadır. Görüntü işleme çok çeşitli endüstriyel alanlarda uygulanmaya ve kullanılmaya devam eden fabrika otomasyon sistemlerinde, çeşitli uygulamalar ve ihtiyaçlara göre en iyi hale getirilirken sürekli olarak gelişmeye devam etmektedir.

 

Fabrika otomasyonunun optimizasyonunu sağlayan görüntü işleme

 

Fabrika otomasyon sistemlerinde görüntü işleme teknikleri, dünya çapındaki oldukça hızlı artmaktadır. Önde gelen sanayileşmiş ülkelerin firmalarının yanı sıra üretim işlevlerini yurtdışına taşıyan sadece imalat sektöründe değil, optimizasyon amacıyla yeni gelişmiş ekonomilerin firmalarıda hızla benimsemektedir.
 

► İlginizi Çekebilir: PLC Nedir? Ne işe Yarar?
 

İmalat şirketleri artık dünya çapında bir kargaşa ve rekabet yaşamaktadır. Otomobil, endüstriyel ekipman, elektronik, gıda ve ilaç alanlarındaki imalatını pek çok yönden destekleyen fabrika otomasyonu, tüm dünyada imalat sanayilerinde boyut ve ağırlığın azalmasına, performansın yükselmesine ve artan kaliteye katkıda bulunmuştur. İçinde bulunduğumuz Endüstri 4.0 ile de ERP ve MES gibi efektif bağlantılar oluşturularak yeni nesil fabrika otomasyon sistemleri ile akıllı fabrikaların oluşumu hızlanacaktır.

Kurumsal Kaynak Planlama (ERP): Envanter ve üretim durumu da dahil olmak üzere şirketlerin temel faaliyetlerini destekleyen bir bilgi sistemleri paketi.

Üretim Yönetim Sistemi. Gerçek zamanlı olarak hammadde ve iş parçalarının miktar ve durumlarını, üretim planlarına dayalı iş çizelgelerini bir araya getirme, işçilere talimatlar verme ve çalışma usulleriyle ilgili bilgi verme gibi ekipman ve miktarları anlama rolüne hizmet eder.

Üretim Yönetim Sistemi (MES): Gerçek zamanlı olarak hammadde ve iş parçalarının miktar ve durumlarını, üretim planlarına dayalı iş çizelgelerini bir araya getirme, işçilere talimatlar verme ve çalışma usulleriyle ilgili bilgi verme gibi ekipman ve miktarları anlama rolüne hizmet eder.


Kaynak: 

► Keyence