Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Endüstriyel Computer Vision'e Giriş
- Üretimde makine görüş sistemlerinin genel bakışu
- Tipik bozukluklar: kırıklar, çizgiler, yanilginler, eksik bileşenler
- AI ile geleneksel kurallı görsel kontrol karşılaştırması
Görüntü Alımı ve Ön İşleme
- Kamera tipleri ve görüntü yakalama ayarları
- Gürültü azaltma, kontrast artırma ve normalizasyon
- Dayanıklı eğitim için veri artırma
Nesne Algılama ve Segmentasyon Teknikleri
- Klasiyel yaklaşımlar (eşikleme, kenar algılama, konturlar)
- Derin öğrenme yöntemleri: CNN'ler, U-Net, YOLO
- Algılama, sınıflandırma ve segmentasyon arasındaki seçim
Bozukluk Algılama Modeli Geliştirme
- Etiketlenmiş veri kümelerinin hazırlama
- Bozukluk sınıflandırıcıları ve segmentörlerin eğitimi
- Model değerlendirme: hassasiyet, geri çağırma, F1-puanı
Endüstriyel Çevrimlerde Dağıtım
- Donanım mülakatları: GPUler, kenar cihazlar, endüstriyel PC'ler
- Gerçek zamanlı incelemepipelinenin mimarisı
- PLC ile ve fabrika otomasyon sistemleriyle tümleştirmeleri
Performans Ayarı ve Bakım
- Değişen ışık koşullarının ve üretim koşullarının yönetimi
- Model yeniden eğitimi ve sürekli öğrenme
- Uyarılar, günlük tutma ve QA raporlamasının tümleştirilmesi
Durum Çalışmaları ve Domain Uygulamaları
- Otomotiv montaj ve solda bozukluk algılama
- Elektronik ve yarı iletkenlerde yüzey kontrolü
- ilaç ve gıda sektöründe etiket ve ambalaj doğrulaması
Özeti ve Son Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenimi veya bilgiavisyon kavramlarıyla deneyim
- Python programlama ile tanışıklık
- Kalite kontrolü veya endüstriyel otomasyonun temel anlayışı
Hedef Kitle
- QA ekibi
- Otomasyon mühendisleri
- Bilgiavisyon geliştiricileri
14 Saat