Computer Vision 5 ay Computer Vision Mühendisi & Proje Lideri

Görsel Kalite Kontrol Sistemi

Otomotiv yan sanayi üretim hattı için bilgisayarlı görü tabanlı gerçek zamanlı kusur tespit sistemi. Edge AI ile milisaniyeler içinde kalite kontrolü.

%99.7

Kusur Tespit Oranı

8ms

İnference Süresi

2.3M₺

Maliyet Tasarrufu

%96

Hatalı Ürün Azalması

Zorluk

Üretim hattının hızına (saniyede 3 parça) ayak uyduracak düşük latency, değişken aydınlatma koşulları ve mikron düzeyindeki kusurları tespit etmek ana zorluklardı.

Çözüm

TensorRT ile model optimizasyonu yaparak inference süresini 8ms'ye düşürdük. Kontrollü LED aydınlatma sistemi tasarladık. Data augmentation ile farklı ışık koşullarına dayanıklı model eğittik.

Öne Çıkanlar

YOLOv8 ile özel kusur tespit modeli eğitimi

NVIDIA Jetson üzerinde Edge AI deployment

Gerçek zamanlı MES entegrasyonu

Çoklu kamera senkronizasyon sistemi

Teknoloji Yığını

Python

YOLOv8

OpenCV

NVIDIA Jetson

TensorRT

MQTT

Docker

Proje Hakkında

Otomotiv yan sanayinde üretim hattına entegre edilen bu sistem, üretilen her parçayı yüksek çözünürlüklü kameralarla tarayarak kusurları milisaniyeler içinde tespit ediyor.

Teknik Detaylar

YOLOv8 tabanlı nesne tespit modeli

Edge AI deployment (NVIDIA Jetson AGX Orin)

Çoklu kamera senkronizasyonu

Gerçek zamanlı alarm ve raporlama sistemi

MES (Manufacturing Execution System) entegrasyonu

Etki

Sistem, hatalı ürün oranını %96 düşürmüş, yıllık kalite maliyetlerinde 2.3 milyon TL tasarruf sağlamıştır.