Page 99 - st-otomasyon-2024-ekim

OTOMASYON ÜRÜN VE UYGULAMALARI

GÖRÜNTÜ İŞLEME

öğenin bilgilerini gizleme bilimidir. Göm-
me, bilgileri bir varlıkta gizleme eylemidir
ve bu bilgileri keşfetme süreci tespit olarak
adlandırılır. Genellikle, bu gömülü bilgiler
benzersiz bir tanımlayıcıdan oluşur ve bu
tanımlayıcı, hem güvenli hem de varlığın
kendisiyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılı
bir şekilde dijital varlık hakkında içerik
kökeni, özgünlük ve telif hakkı bilgileri-
ni iletmek için kullanılır. Dijital bir filig-
ranın insanlar tarafından değil, makinalar
tarafından okunması amaçlanmıştır. Bu
nedenle, makinalar tarafından gerçekten
algılanabilir ve okunabilir olma gereklili-
ğine ek olarak, aynı zamanda (ve neredey-
se her zaman) görünmez olabilir. Dijital
filigran gizli olduğundan, dijital varlığın
tamamını kaplayabilir ve böylece bilgile-
rin zarar görmesini, değiştirilmesini veya
kaldırılmasını zorlaştırabilir.
Filigran ürünün her yerine uygulanabildiği
için, tespit edilme yeteneğini etkilemeden
önemli hasar veya manipülasyona uğrasa
da güvenli şekilde takip edilmeye olanak
sağlar. Dijital filigranda bulunan bilgiler
yalnızca şifrelenmiş biçimde paylaşılma-
lıdır. Bu özellik yukarıda listelenen diğer
özelliklerle birleştirildiğinde, bir varlıktan
kontrol etmek ve montaj süreçlerini opti- lar alınmasına yardımcı oluyor. Özellikle kolayca koparılamayacak sağlam bir veri
mize etmek için büyük bir avantaj sunuyor. derin öğrenme (DL) algoritmaları, görün- taşıyıcısı oluşturur. Bu ayrıca, dijital filig-
Ayrıca, 3D görüntüleme, robotların ve tülerdeki nesneleri ve anormallikleri daha ranların açık kaynak teknolojisi kullanı-
otomasyon sistemlerinin daha hassas ve doğru ve hızlı bir şekilde tanımlayabili- larak oluşturulmaması gerektiği anlamına
güvenilir bir şekilde çalışmasına olanak ta- yor. Bu sayede, üretim süreçlerinde hata gelir; aksi takdirde bu durum kötü niyetli
nıyor. Hem 2D görüntü işlemenin cevapsız oranları azalıyor ve kalite kontrol süreç- kişiler tarafından oluşturulan veya kulla-
kaldığı alanlar hem de robot kullanımın ar- leri daha etkin hale geliyor. Önümüzdeki nılan sistem riskini ortaya çıkarır. Dijital
tışına paralel olarak gelecekte 3D Görün- dönemde bulut ile birleştirilmiş bu yeni filigran teknolojisi, endüstriyel görüntü
tüleme yaygınlaşmaya devam edecek. yapay zeka ve deep learning sistemlerinin işlemede güvenlik, kalite ve izlenebilirlik
gelişimi daha da artacak. gibi kritik süreçleri güçlendiren etkili bir
2. Artan Deep Learning uygulamaları araçtır. Bu sayede, üretim süreçleri daha
Görüntü işleme sistemlerinin en önemli 3. Dijital Filigran teknolojisi ile takip şeffaf ve güvenli hale gelir. Bu sebepler-
gelişim alanlarından biri, yapay zeka (AI) edilebilirlik çok daha öteye gidecek. den dolayı dijital filigran teknoloji gele-
ve makina öğrenimi (ML) algoritmalarının Dijital filigranlama, bir öğenin kendisinde cekte karşımıza çok daha fazla çıkacak.
entegrasyonudur. Bu teknolojiler, sistem-
lerin daha akıllı hale gelmesini ve daha
karmaşık görevleri yerine getirmesini sağ-
lıyor. 5G veri ağının ortaya çıkışı, görüntü
işleme sistemlerinin bulut teknolojileriyle
entegrasyonunu, veri analizi ve depolama
süreçlerini önemli ölçüde kolaylaştırdı.
Bulut tabanlı sistemler, büyük veri kü-
melerinin işlenmesini ve analiz edilmesi-
ni daha verimli hale getiriyor. Ayrıca, bu
veriler, uzaktan erişim ve gerçek zamanlı
izleme imkanı sağlayarak, üretim süreç-
lerinin daha iyi yönetilmesini mümkün
kılıyor. Bulut çözümleri, verilerin merkezi
bir yerde toplanmasını ve analiz edilmesi-
ni sağlayarak, daha hızlı ve doğru karar-
ST OTOMASYON EKİM 2024 97