Arttırılmış Gerçeklik – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Ergonomi
Ergonomi, ürün geliştirmede önemli bir unsurdur. Ürün tasarımını ergonomi açısından geliştirmek için dijital yöntemler yaygın olarak kullanılmaktadır. RAMSIS, antropometrik bir değerlendirme yoluyla elde edilen uluslararası verilere dayalı gerçekçi bir insan modeli kullanarak araç kokpitlerini ergonomik bir şekilde tasarlamak için kullanılan 3B bir araçtır.
Ulaşılabilirlik, görünürlük ve konfor gibi özellikler, farklı vücut tipleri ve yüzdelikler için araştırılabilir ve değerlendirilebilir. Daha sonra, kokpitler cinsiyet, yaş veya ulusal gerekliliklere göre tasarlanabilir ve ayrıca ürünün bir pazarda planlanan piyasaya çıkışına bağlı olarak boyut değişikliğini de dikkate alabilir. İş istasyonu tabanlı sistemin yanı sıra ergonomik tasarım, sanal gerçeklik (VR) ortamında da geliştirilebilir ve doğrulanabilir.
Ayrıca bu uygulama sadece ürünle sınırlı değildir. Montaj hattı tasarımı, çalışan stresi ve diğer sağlıkla ilgili hususlar gibi üretimle ilgili konular, iş ve iş sağlığı ve güvenliği mevzuatını yerine getirmek için ilgili tüm taraflar (örneğin, iş hekimliği uzmanı) birlikte dahil edilerek kapsamlı bir şekilde araştırılabilir.
Bu metodolojinin önemli bir yönü, bir görevi planlamacıların düşündüğü şekilde gerçekleştirmesi gerekmeyen çok yetenekli uzmanların deneyimlerini kullanmaktır. Yeni ürünlerin üretimi için tüm planlama süreci, merkezdeki departmanları yerinde üretim işgücü ve saha dışı uzmanlarla birlikte adım adım doğrulamaktadır.
Böylece, geliştirmenin erken bir aşamasında potansiyel sorunlar keşfedilerek gerekli uyarlamalar çok daha uygun maliyetli hale getirilir. Sadece mevcut verileri kullanın ve montaj hattında eksiklikler görünene kadar beklemeyin. Yukarıda bahsedilen konular üretim döngüsünü ergonomik veya lojistik açıdan optimize ederken, kalite yönetimi, sürdürülebilirlik ve müşteri katılımı gibi diğer bazı yönler hala iyileştirme için bir miktar potansiyel sunmaktadır.
Arttırılmış Gerçeklik
Sanal gerçeklik (VR) ve artırılmış gerçeklik (AR) teknolojileri, sanal modeller aracılığıyla verilerle etkileşime girmek için yeni yollar sağlayarak, örneğin farklı tasarım ödünleşimlerini araştırma yeteneği sağlar. VR, kullanıcılara tamamen sürükleyici sanal ortamlar sağlarken, AR gerçek dünyadaki fiziksel nesneleri gelişmiş bilgilerle artırmaya odaklanır.
Video ve görüntü veri işleme her zaman çok önemliydi. Geliştirme, üretim ve hizmette artırılmış gerçeklik yaklaşımı için potansiyel kullanım durumları araştırıldı ve 2000 yılının başlarında tanıtıldı.
Üretim, bakım veya onarım talimatlarının görüş alanında gösterilmesi, araştırılan kullanım durumları arasındaydı. Özellikle, geleneksel bir montaj hattında yürümek yerine birbiri ardına prototip oluşturmaya daha çok benzeyen jet avcı uçakları gibi özel ürünlerin üretimindeki destek, artırılmış üretim bilgisinden faydalanacaktır.
O dönemin en ilgili eksikliklerinden biri, yeterli nesne algılama/tanımayı garanti etmek için ürüne ve/veya çevreye çok fazla uygulama tabanlı müdahaleyle sonuçlanacak olan yetersiz (genel) örüntü tanıma yetenekleriydi.
Artırılmış gerçeklik uygulamaları
Artırılmış Gerçeklik Nedir
Artırılmış gerçeklik örnekleri
Türkiye DE artırılmış gerçeklik
Artırılmış gerçeklik pdf
Mobil artırılmış gerçeklik Nedir
Artırılmış gerçeklik nasıl Yapılır
Artırılmış gerçeklik nedir kpss
Bir diğer önemli husus, personelin görüş alanında içeriğe duyarlı bilgilerin oluşturulmasıydı. “Açık programlama” gereksinimlerinin bu yönleri, AR’nin o sırada büyük bir atılım kazanmasını zorlaştırdı.
Otomotiv endüstrisi, piyasaya bir başka AR özelliği daha sundu: Head-up Displays. BMW, 2004 yılında ilk nesil renkli Head-up Display’i ilk otomotiv şirketi olarak tanıttı. Gerçek dünya, sürücülerin görüş alanında ek bilgilerle zenginleştirildi, ancak hiçbir nesne tanıma gerekmediğinden, bu işlevin uygulanması daha kolaydı. daha büyük pazar için.
Ayrıca, görüntülenen bilgiler, yerleşik navigasyon sistemi aracılığıyla her nasılsa mevcuttu. Bu teknoloji daha da gelişecek ve sürücüler için geniş bir dizi yararlı veri sağlayan gerçek nesneler üzerine ek bilgiler eklenebilir.
Oyun endüstrisindeki ve mobil iletişimdeki gelişme, benzeri görülmemiş bir maliyet etkin ve yüksek performanslı çözümler trendine yol açıyor. Bugünlerde endüstriyel uygulamalar için yüksek performanslı grafik kartları ve hatta akıllı telefonlarla donatılmış standart PC’ler kullanılmaktadır.
“Küçük veri” döneminin eksiklikleri (örneğin nesne tanıma) yapay zeka tarafından hedef alındı. Yeni fırsatlar, bazı örnekleri aşağıda gösterilen çok çeşitli yeni uygulamaları mümkün kılmıştır.
Bilgisayarla Görme için Yapay Zeka
Video ve görüntü verileri, endüstriyel uygulamalarda en yaygın ve önemli veri türü haline geliyor. Bu verilerden bilgi çıkarma ve iş kararlarına rehberlik etme yaklaşımları önemli hale geliyor. Ürünleri, süreçleri ve hizmetleri iyileştirmek için veri bilimi, makine veya derin öğrenme gibi yapay zeka (AI) yöntemleri kullanılabilir.
Bu araçlar, sorunları daha iyi anlamamıza ve daha doğru tahminler elde etmemize yardımcı olur. Makine öğrenimi, açık programlama olmadan deneyime ve mevcut verilere dayalı bilgi ve öngörülerin çıkarılmasını tanımlar. Modeller ve düzenlilikler otomatik olarak algılanmalı ve tahminler elde etmek için kullanılmalıdır.
Derin öğrenme, görüntü sınıflandırma, konuşma tanıma ve dil anlama gibi görevler için birçok gizli katmana sahip sinir ağlarını kullanan bir dizi makine öğrenme tekniğini ifade eder.
Luckow ve ark. AI uygulamalarının geliştirilmesini inceledi ve aşağıdakiler gibi bir dizi imalat uygulamasını araştırmak için kullanılan bütünsel bir sistem mimarisi önerdi:
(i) Parçaların ve bileşenlerin görsel denetimi (kalite yönetim süreci)
(ii) Barkod algılama
(iii) Kamyon römork kimlik numaraları
Aşağıda, sonuçları ve öğrenilen dersleri gözden geçiriyoruz.
Görsel İnceleme
Parçaların görsel denetimi, üretimde temel bir kalite yönetim sürecidir. Tipik olarak, bu işlemin birden çok örneği, farklı üretim aşamalarında bulunur. Görsel incelemenin iki ana alt kategorisi vardır: (i) parçaların varlığının ve (ii) kusurların varlığının tespiti.
Tip (i) sistemlerine örnek olarak Visual Inspector ve Q-Gate verilebilir. Visual Inspector, farklı geleneksel bilgisayarlı görü teknikleri, örneğin görüntü benzerlik metrikleri ile bağlantılı olarak sabit monteli kameralar kullanarak montaj hattındaki eksik parçaları belirlemek için geliştirilmiş bir araçtır. Q-Gate, farklı nesne sınıflandırma ağlarını kullanır. Derin öğrenme teknikleri, bu alanda daha iyi bir genelleme ve daha karmaşık uygulamalar sağlayarak iyileştirmeler sunar.
Tip (ii) sistemler için daha gelişmiş yaklaşımlar gereklidir. Temel zorluk, (tipik olarak) kusurların benzersizliğinde ve mevcut eğitim verilerinin kıtlığında yatmaktadır. Parça mevcudiyeti tanımlaması için nesne dedektörünü eğitmek için veri toplamak kolaydır.
Bununla birlikte, önemli miktarda kusur toplamak, yüksek çözünürlüklü görüntülerin toplanması ve etiketlenmesi için büyük bir başlangıç yatırımı gerektirir. Otomatik kodlayıcılara dayalı denetimsiz öğrenme sistemleri veya anormallik tespiti gibi bilinmeyen kusurların tespiti için alternatif yaklaşımlar gereklidir.
ARTIRILMIŞ Gerçeklik örnekleri Artırılmış gerçeklik nasıl yapılır Artırılmış Gerçeklik Nedir Artırılmış gerçeklik nedir kpss Artırılmış gerçeklik pdf Artırılmış gerçeklik uygulamaları Mobil artırılmış gerçeklik Nedir Türkiye DE artırılmış gerçeklik