Derin Öğrenme

Makine görmesindeki derin öğrenme uygulamalarının motivasyonu, klasik görüntü işleme ile zorlukla yapılan tanımlamaların otomatik yapılmasıdır. Her nesneyi özelliklerine göre tek tek betimlemek yerine, ne olduğunu bildiğimiz çok sayıda örnek sisteme verilir; sistem bu örneklerin ortak ve farklı yönlerini kendisi çıkarır.

Kumaş hatalarının belirlenmesi (yağ izi, atkı–çözgü kaçıklığı, yırtık), deri üzerindeki doğal doku içinde hata bulma ve cam şişe ağzındaki kırıkların tespiti gibi projelerde derin öğrenme kullanıyoruz. Her hata tipinden örnek fotoğraflar sisteme gösterilir; eğitim bir kez yapılır, sistem çalışırken milisaniyeler içinde karar verir.

Özellikle tekstil alanında, her tür kumaş hatasını öğrenip bulmaya yönelik derin öğrenme temelli makine geliştiriyoruz. Klasik yöntemlere ek olarak doku analizi (texture inspection) ve arka plan kestirimi ile çok daha yüksek başarım oranı yakalıyoruz.