24 Şubat 2025
Bilgisayarlı görü'nün, tehlikeleri tespit ederek, çarpışmaları önleyerek ve işçi güvenliğini günün her saatinde iyileştirerek depo güvenliğini nasıl artırdığını keşfedin.
Depolar söz konusu olduğunda güvenlik ve verimlilik kritik öneme sahiptir. Genellikle sürekli çalışması gereken forkliftler, konveyör bantları ve otomatik sistemlere ev sahipliği yaparlar ve zaman zaman kazalar meydana gelebilir. Örneğin, İş Sağlığı ve Güvenliği İdaresi'nin (OSHA) her yıl tahmini 61.800 hafif yaralanma, 34.900 ciddi yaralanma ve 85 ölüm bildirmesiyle forklift güvenliği büyük bir endişe kaynağıdır.
Uyarı işaretleri, aynalar ve manuel denetim gibi geleneksel güvenlik önlemlerinin sınırlamaları vardır. Kör noktalar, insan hatası ve gecikmiş tepkiler, kazaları olmadan önce önlemeyi zorlaştırabilir. Basitçe söylemek gerekirse, depo güvenliğini sağlamak sürekli izleme gerektirir ve bu da insanların tek başına yapması kolay değildir.
Bununla birlikte, yapay zekanın (AI) bir dalı olan bilgisayar görüşü, gerçek zamanlı izleme ve proaktif tehlike tespiti sağlayarak depo güvenliğini artırabilir. Özellikle, aşağıdaki gibi bilgisayarla görme modelleri Ultralytics YOLO11 gerçek zamanlı olarak çarpışmaları önleme gibi görevlere yardımcı olmak için nesne algılama ve kişi algılamayı etkinleştirebilir.
Bu makalede, bilgisayar görüşünün depo güvenliğini nasıl artırabileceğini ve lojistik operasyonlarını nasıl iyileştirebileceğini daha yakından inceleyeceğiz.
Depolar, makinelerin ve işçilerin birbirine yakın çalıştığı, kaza riskini artıran hızlı tempolu ortamlardır. Özellikle sınırlı görüşün çarpışma riskini artırdığı kalabalık alanlarda işçi güvenliğini sağlamak çok önemlidir. Örneğin, forkliftler, AGV'ler (Otomatik Güdümlü Araçlar) ve transpaletler sürekli olarak çalışır ve uygun izleme olmadan ekipman veya işçiler arasındaki çarpışmalar ciddi yaralanmalara neden olabilir.
Benzer şekilde, konveyör bantları, özellikle hareketli parçaların yakınında erişim noktaları veya bol giysiler varsa, işçiler dikkatli olmazlarsa güvenlik riski oluşturabilir. Kararsız yükler veya mekanik sorunlar tehlike yaratabileceğinden, tavan vinçleri ve kaldırma ekipmanlarına da dikkat etmek gerekir. Bu risklerin farkında olmak ve bunları gerçek zamanlı olarak ele almak, depoyu herkes için güvenli tutmaya yardımcı olur.
Depo güvenliği ile ilgili en büyük zorluklardan biri sınırlı görüş mesafesidir. Kör noktalar, engellenmiş görüş alanları ve yüksek depolama rafları, kazalar meydana gelmeden önce tehlikelerin detect edilmesini zorlaştırır.
Kaymalar, tökezlemeler ve düşmeler, özellikle yoğun ortamlarda yaygın risklerdir. Buna ek olarak, katı güvenlik protokolleri yürürlükte olsa bile, gecikmiş tepkiler, yanlış değerlendirmeler ve yorgunluk gibi insan hataları, depo kazalarında önemli bir rol oynamaya devam ediyor.
Aynalar ve uyarı sinyalleri gibi geleneksel güvenlik önlemleri yardımcı olabilirken, bunlar çalışanların tehlikeleri fark etmesine ve hızlı tepki vermesine bağlıdır. Bilgisayarla görü ise, riskleri belirlemek ve kazaları meydana gelmeden önlemek için gerçek zamanlı, yapay zeka odaklı izleme kullanarak proaktif bir yaklaşım benimser.
Bilgisayarla görme, makinelerin görsel verileri analiz etmesine ve bunlara yanıt vermesine yardımcı olur. Görüntüleri ve videoları gerçek zamanlı olarak işlemek için kullanılabilir ve bilgisayarlı görüş depo sistemlerinin nesneleri detect , hareketi track ve kazaları önlemesine olanak tanır.
Manuel izleme ile karşılaştırıldığında, yapay zeka destekli otomasyon depo güvenliğini daha verimli ve güvenilir hale getirir. Bu, video akışlarını gerçek zamanlı olarak analiz edebilen YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleri sayesinde mümkün olmaktadır.
Özellikle, YOLO11 tarafından desteklenen nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi bilgisayarla görme görevleri, yoğun ortamlarda çarpışma risklerini azaltmak için forkliftler, palet krikoları ve yanlış yerleştirilmiş envanter gibi engelleri belirleyebilir.
Ayrıca çalışanları detect etmek ve forkliftlere ve diğer makinelere yakınlıklarını izleyerek kazaları önlemek için de kullanılabilir. Bu tür Vision AI sistemleri, gerçek zamanlı uyarılar sağlamak ve operatörleri potansiyel tehlikeler konusunda bilgilendirmek üzere programlanabilir ve böylece kazalar meydana gelmeden önce hızlı hareket edilmesini sağlar.
Daha sonra, depo güvenliğini artırmaya yardımcı olabilecek belirli bilgisayarla görme uygulamalarını tartışalım. Ayrıca YOLO11 'in kaza önleme ve risk yönetimini iyileştirmek için nasıl kullanılabileceğini de inceleyeceğiz.
Nesne takibi, nesnelerin hareketini gerçek zamanlı olarak sürekli izleyen bir bilgisayar görüşü görevidir. Tek bir karede nesneleri tanımlayan ve etiketleyen nesne algılamanın aksine, nesne takibi bu nesneleri birden çok karede takip ederek sistemin hareket örüntülerini analiz etmesine ve yörüngelerini tahmin etmesine olanak tanır.
Dinamik depo ortamlarında, nesne takibi özellikle forkliftlerin, AGV'lerin, transpaletlerin ve hatta tek tek paketlerin sürekli hareket halinde olduğu durumlarda kullanışlıdır. Nesnelerin nasıl hareket ettiğini ve etkileşimde bulunduğunu anlayarak, depolar güvenliği ve verimliliği artırabilir.
YOLO11'in nesne izleme özellikleri, araçların ve ekipmanların hareketlerini izlemeyi, olası çarpışmaları tahmin etmeyi ve nesneler birbirlerine çok yaklaştığında uyarı vermeyi kolaylaştırır. Ayrıca, yapay zeka destekli derinlik tahmini, mesafe hesaplamalarını geliştirerek yanlış alarmları azaltabilir ve çarpışma uyarılarının doğruluğunu artırabilir.
YOLO11 , makine takibinin ötesinde paketler arasındaki mesafeyi de hesaplayarak otomatik depolama ve geri alma sistemleri için uygun aralıklar sağlayabilir. Depo yönetim sistemleri (WMS) ile entegre edildiğinde, bu teknoloji operatörlere gerçek zamanlı uyarılar gönderebilir veya hareket yollarını dinamik olarak ayarlayabilir. Proaktif bir yaklaşım kazaların önlenmesine yardımcı olur ve ayrıca depo navigasyonunu ve envanter organizasyonunu optimize eder.
YOLO11'in poz tahmini desteği, vücut duruşunu analiz ederek ve ergonomik riskleri gerçek zamanlı olarak tespit ederek çalışan güvenliğini artırabilir. Poz tahmini, hareket modellerini analiz etmek için eklem pozisyonları ve uzuv açıları gibi kilit noktaları kullanarak bir çalışanın iskelet yapısını haritalandırarak çalışır. Sistem, bu noktaları gerçek zamanlı olarak izleyerek bir duruşun güvenli mi yoksa potansiyel olarak zararlı mı olduğunu belirleyebilir.
Böylece, YOLO11 ile entegre Vision AI sistemleri, zorlanma yaralanmaları riskini artıran güvenli olmayan eğilmeleri, uygun olmayan kaldırma tekniklerini ve yorgunlukla ilgili duruşları detect edebilir.
Böyle bir bilgisayarlı görü çözümü tehlikeli bir duruşu tanıdığında, işçileri veya amirleri anında uyarabilir ve yaralanmalar meydana gelmeden düzeltici önlem alınmasını sağlayabilir. Bu, işyeri yaralanmalarını azaltabilir, ergonomiyi iyileştirebilir ve depolarda daha güvenli kaldırma ve hareket uygulamalarını teşvik edebilir.
Düşen paletler, yanlış yerleştirilmiş envanter veya döküntüler, hızlı bir şekilde ele alınmazsa bir depoda güvenlik tehlikeleri yaratabilir. YOLO11'in nesne algılama özellikleri, zemini sürekli tarayarak ve insan gözetmenler tarafından gözden kaçabilecek engelleri belirleyerek yardımcı olabilir.
Katı nesneleri tespit etmenin yanı sıra, bilgisayarlı görüş kaymalara veya forkliftin savrulmasına neden olabilecek sıvı dökülmelerini detect etmek amacıyla zemin koşullarını izlemek için de kullanılabilir. Sistem, yansımaları ve yüzey dokularını analiz ederek güvenli ve tehlikeli alanları ayırt edebilir ve kazaların önlenmesine yardımcı olabilir.
Kişi algılama, acil çıkışların ve güvenlik yollarının açık kalmasını sağlayarak başka bir güvenlik katmanı ekler. Bir grup insanın oyalanması gibi bir engel tespit edilirse, sistem personeli harekete geçmeleri için uyarır ve kuruluşların güvenlik düzenlemelerine uymasına ve acil durumlarda riskleri azaltmasına yardımcı olur.
İşte depo güvenliği için bilgisayar görüşü kullanmanın bazı temel avantajları:
Ancak, diğer tüm teknolojiler gibi, bilgisayarlı görü çözümlerini uygularken dikkate alınması gereken bazı sınırlamalar da vardır:
İleriye baktığımızda, yapay zeka destekli depo güvenliği ve tehlike tespitinin geleceği, büyük olasılıkla IoT (Nesnelerin İnterneti) sensörlerinin ve 5G bağlantısının entegrasyonuyla şekillenecektir.
IoT, sensörler, makineler ve ekipmanlar gibi internete bağlı ve birbirleriyle bilgi alışverişi yapabilen cihazların bir ağını ifade eder. Bir depoda bu, forkliftler, robotlar ve envanter sistemleri gibi cihazların gerçek zamanlı olarak iletişim kurabileceği, durumları veya hareketleri hakkında önemli verileri paylaşabileceği anlamına gelir.
5G (en yeni, en hızlı kablosuz teknoloji) ile birleştirildiğinde, bu sistemler bilgileri neredeyse anında gönderip alabilir, bu da genel verimliliği ve yanıt verme hızını artırır.
Bu bağlantılı kurulum, forkliftlerin ve robotların insan çalışanlarla sorunsuz bir şekilde çalışabilmesini sağlamak için bilgisayarlı görü kullanmayı mümkün kılar. IoT sensörlerinden gelen gerçek zamanlı verilerle, otomatik sistemler çevrelerinde olup bitene göre eylemlerini ayarlayabilir, bu da güvenlik risklerini azaltır ve iş akışını iyileştirir. Bu sistemler, ortamdaki değişikliklere hızla yanıt verebilir.
Bilgisayarlı görü, kazaları önlemeye ve riskleri azaltmaya yardımcı olarak depoların güvenliğe yaklaşımını değiştiriyor. Bu sistemler gelişmeye devam ettikçe, depolar daha doğru algılama, daha hızlı işleme ve daha iyi otomasyon göreceklerdir.
YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri, nesne algılama ve poz tahmini gibi görevlerle depo güvenliğini daha da ileri taşır. Kuruluşlar forklift güvenliği için bilgisayarla görmeyi benimseyerek riskleri azaltabilir, operasyonel verimliliği artırabilir ve daha güvenli çalışma ortamları oluşturabilir.
Büyüyen topluluğumuza katılın! Yapay zekaya daha derinlemesine dalmak için GitHub depomuzu keşfedin. Kendi bilgisayarlı görü projelerinizi mi oluşturmak istiyorsunuz? Lisanslama seçeneklerimizi inceleyin. Sağlık hizmetlerinde bilgisayarlı görünün verimliliği nasıl artırdığını öğrenin ve çözüm sayfalarımızı ziyaret ederek yapay zekanın üretimdeki etkisini keşfedin!
.webp)
