İçeriğe atla

Optik ayırma

Optik ayırma (bazen dijital sıralama da denir), katı ürünleri kameralar ve/veya lazerleri kullanarak otomatik ayırma işlemidir.

Kullanılan sensör tiplerine ve görüntü işleme sisteminin yazılım odaklı zekasına bağlı olarak, optik sıralayıcılar nesnelerin rengini, boyutunu, şeklini, yapısal özelliklerini ve kimyasal bileşimini tanıyabilir.[1] Sıralayıcı, kusurlu ürünleri ve yabancı maddeleri (FM) belirlemek ve üretim hattından çıkarmak veya farklı sınıf veya malzeme türlerine sahip ürünleri ayırmak için nesneleri kullanıcı tanımlı kabul/red kriterleriyle karşılaştırır.

Optik ayırma, tam üretim hacimlerinde tahribatsız, yüzde 100 hat içi denetim sağlar.

Optik ayıklayıcılar dünya çapında gıda sanayinde yaygın kullanılır ve patates, meyve, sebze ve kuruyemiş gibi hasat edilmiş gıdaların işlenmesinde en yüksek kabulü ile tam üretim hacimlerinde tahribatsız, yüzde 100 hat içi denetim sağlar. Teknoloji ayrıca ilaç üretimi ve nutrasötik üretim, tütün işleme, atık geri dönüşümü ve diğer endüstrilerde kullanılmaktadır. Sübjektif ve tutarsız olan elle ayırma ile karşılaştırıldığında, optik ayırma, ürün kalitesini iyileştirmeye, verimi en üst düzeye çıkarmaya ve işçilik maliyetlerini düşürürken verimi artırmaya yardımcı olur.[2]

Tarih

Optik ayıklama, ilk önce meyve ve sebze gibi tarımsal ürünlerin endüstriyel olarak sınıflandırılmasını otomatikleştirme arzusundan ortaya çıkan fikirdir.[3] 1930'larda otomatik optik sınıflandırma teknolojisi ortaya çıkmadan önce Unitec gibi şirketler meyve işlemenin mekanik olarak ayıklanmasına yardımcı olmak için ahşap makineler üretiyordu.[3] 1931'de, “the Electric Sorting Company” olarak bilinen bir şirket kuruldu ve 1932'de Michigan'ın fasulye endüstrisinde kurulu ve kullanılan dünyanın ilk renk ayırıcılarını yapmaya başladı.[4] 1937'de optik ayırma teknolojisi, iki renkli seçim ilkesine dayalı sistemlere izin verecek şekilde ilerlemişti.[4] Sonraki birkaç on yıl, yerçekimi besleme sistemleri gibi yeni ve geliştirilmiş ayırma mekanizmalarının kurulmasına ve daha tarımsal endüstrilerde optik ayırmanın uygulanmasına tanık oldu.[5]

1960'ların sonlarında, optik ayırma, demirli ve demirsiz metallerin sınıflandırılması gibi tarımın ötesindeki yeni endüstrilere uygulanmaya başladı.[6] 1990'lara gelindiğinde katı atıkların ayrıştırılmasında optik ayrıştırma yoğun olarak kullanılıyordu.[6]

1990'ların sonunda ve 2000'lerin başında gerçekleşen büyük teknolojik devrimle birlikte, CCD, UV ve IR kameralar gibi yeni optik sensörlerin uygulanmasıyla optik ayırıcılar daha verimli hale getirildi.[5] Günümüzde optik ayıklama çok çeşitli endüstrilerde kullanılmaktadır ve bu nedenle bu belirli ayırıcının görevine yardımcı olmak için çeşitli mekanizma seçenekleriyle uygulanır.

Ayıklama sistemi

Optik ayırma, tam üretim hacimlerinde tahribatsız, yüzde 100 hat içi denetim sağlar.

Genel olarak, optik sıralayıcıların dört ana bileşeni vardır: besleme sistemi, optik sistem, görüntü işleme yazılımı ve ayırma sistemi.[7] Besleme sisteminin amacı, ürünleri tek tip bir tek tabakaya yaymak ve böylece ürünler optik sisteme eşit olarak, kümeler olmadan, sabit bir hızda sunmaktır. Optik sistem, denetlenen nesnelerin akışının üstüne ve/veya altına yerleştirilmiş ışıklar ve sensörler içerir. Görüntü işleme sistemi, nesneleri sınıflandırmak ve ayırma sistemini harekete geçirmek için nesneleri kullanıcı tanımlı kabul/reddetme eşikleriyle karşılaştırır. Ayırma sistemi - genellikle küçük ürünler için sıkıştırılmış hava ve bütün patatesler gibi daha büyük ürünler için mekanik cihazlar - nesneleri havadayken saptar ve iyi ürün normal yörüngesi boyunca devam ederken nesneleri bir reddetme oluğuna yönlendirir.

Kullanılacak ideal ayırıcı uygulamaya göre değişir. Bu nedenle ürünün özellikleri ve kullanıcının amaçları ideal sensörleri, yazılıma dayalı yetenekleri ve mekanik platformu belirler.

Sensörler

Optik sıralayıcılar, görüntülerin işlenebilmesi için nesnelerin görüntülerini aydınlatmak ve yakalamak için ışık ve sensör bileşimi gerektirir. İşlenen görüntüler malzemenin kabul edilip edilmeyeceğini belirler.

Tek bir platformda ikisinin bir kombinasyonunu içeren sıralayıcılar kameralı sıralayıcılar, lazerli sıralayıcılar ve sıralayıcılar vardır. Işıklar, kameralar, lazerler ve lazer sensörleri kızılötesi (IR) ve ultraviyole (UV) spektrumların yanı sıra görünür ışık dalga boylarında çalışacak şekilde tasarlanabilir. Her uygulama için optimum dalga boyları, ayrılacak nesneler arasındaki zıtlığı en üst düzeye çıkarır. Kameralar ve lazer sensörleri uzamsal çözünürlükte (ing:spatial resolution) farklılık gösterebilir ve daha yüksek çözünürlükler, sıralayıcının daha küçük kusurları algılamasını ve kaldırmasını sağlar.

Şekil ayırma aynı renk kusurlarının ve yabancı maddelerin belirlenmesini sağlar

Kameralar

Tek renkli kameralar siyahtan beyaza olan grinin tonlarını algılar ve yüksek kontrastlı kusurları olan ürünleri ayırırken etkilidir.

Yüksek renk çözünürlüğüne sahip gelişmiş renkli kameralar daha ince renk kusurlarını daha iyi ayırmak için milyonlarca rengi algılayabilir. Trikromatik renkli kameralar (aynı zamanda üç kanallı kameralar da denir) ışığı, IR ve UV'nin yanı sıra görünür spektrum içinde kırmızı, yeşil ve/veya maviyi içerebilen üç banda böler.

Akıllı yazılımla birleştiğinde kameralı sıralayıcılar her bir nesnenin rengini, boyutunu ve şeklini ve bunların yanında üründeki kusurun rengini, boyutunu, şeklini ve yerini de tanıyabilir. Bazı akıllı sıralayıcılar kullanıcının herhangi bir nesnenin toplam kusurlu yüzey alanına dayalı olarak kusurlu bir ürünü tanımlamasına bile izin verirler.

Lazerler

Kameralar esasen malzeme yansımasına dayalı ürün bilgilerini yakalarken, lazerler ve lazerlerin sensörleri malzemenin yapısal özelliklerini renkleriyle birlikte ayırabilir. Bu yapısal özellik denetimi lazerlerin böcekler, cam, metal, çubuklar, kayalar ve plastik gibi çok çeşitli organik ve inorganik yabancı maddeleri hatta iyi ürünle aynı renkte olsalar bile .algılanmasını sağlar.

Lazerler, görünür spektrumda veya ötesinde olsun ışığın beli dalga boylarında çalışacak şekilde tasarlanabilir.[8] Örneğin lazerler yeşil sebzelerden yabancı maddelerin uzaklaştırılmasında oldukça etkili olan belirli dalga boylarını kullanıp floresansı (ing:fluorescence) uyararak klorofili saptayabilir.[9]

Kamera/lazer bileşimleri

Tek bir platformda kameralar ve lazerlerle donatılmış ayıklatıcılar, genellikle en çok çeşitlilikte özellikleri tanımlama yeteneği vardır. Kameralar genellikle rengi, boyutu ve şekli tanımada daha iyidir, lazer sensörlerse yabancı madde algılama ve çıkarmayı en üst düzeye çıkarmak için yapısal özelliklerdeki farklılıkları tanımlar.

"Şeker ucu" patates şeritlerinin hiperspektral görüntüsü, görünmez kusurları gösteriyor

Hiperspektral Görüntüleme

Daha önce imkansız olan sıralama zorluklarını çözme ihtiyacından hareketle, multispektral ve hiperspektral görüntüleme sistemleri olan yeni nesil sıralayıcılar geliştirilmektedir.[10]

Trikromatik kameralar gibi, multispektral ve hiperspektral kameralar da elektromanyetik spektrumdan veri toplar. Işığı üç banda bölen trikromatik kameraların aksine hiperspektral sistemler, elektromanyetik spektrumun büyük bir bölümünü kapsayan sürekli bir aralıkta ışığı yüzlerce dar banda bölebilir. Trikromatik kameralar tarafından toplanan piksel başına üç veri noktasıyla karşılaştırıldığında hiperspektral kameralar her nesne için benzersiz spektral imza (parmak izi olarak da adlandırılır) oluşturmak üzere birleştirilen piksel başına yüzlerce veri noktası toplayabilir. Yetenekli yazılım zekası ile tamamlandığında hiperspektral bir sıralayıcı, ürünün kimyasal bileşimine göre sıralamayı sağlamak için bu parmak izlerini işler. Bu kemometrinin gelişmekte olan bir alanıdır.

Yazılım odaklı zeka

Sensörler, nesnenin enerji kaynağına tepkisini yakaladığında ham verileri işlemek için görüntü işleme kullanılır. Görüntü işleme belirli özellikler hakkındaki bilgiler çıkarıp ve sınıflandırır. Kullanıcı daha sonra ham veri akışında neyin iyi neyin kötü olduğunu belirlemek için kullanılan kabul/red eşiklerini tanımlar. Görüntü işleme sanatı ve bilimi operatöre basit bir kullanıcı arayüzü sunarken sıralayıcının etkinliğini en üst düzeye çıkaran algoritmalar geliştirmekte yatar.

Nesne tabanlı tanıma, yazılım güdümlü zekanın klasik bir örneğidir. Kullanıcının, bir kusurun üründe nerede olduğuna ve/veya bir nesnenin toplam kusurlu yüzey alanına dayalı olarak kusurlu bir ürünü tanımlamasına olanak tanır. Daha geniş bir kusurlu ürün yelpazesinin tanımlanmasında daha fazla kontrol sunar. Ayırıcının fırlatma sistemini kontrol etmek için kullanıldığında, kusurlu ürünleri çıkarmanın doğruluğunu artırabilir. Bu, ürün kalitesini iyileştirir ve verimi artırır.

Çeşitli uygulamaların özel ihtiyaçlarını karşılamak için sürekli yeni yazılım odaklı yetenekler geliştirilmektedir. Bilgi işlem donanımı daha güçlendikçe yeni yazılım odaklı gelişmeler mümkün hale gelmektedir. Bu gelişmelerden bazıları, daha iyi sonuçlar elde etmek için sıralayıcıların etkinliğini artırırken diğerleri tamamen yeni sıralama kararlarının alınmasını sağlar.

Platformlar

Belirli bir uygulama için ideal platformu belirleyen hususlar ürünün yapısını (büyük veya küçük, ıslak veya kuru, kırılgan veya kırılmaz, yuvarlak veya denegelemesi kolay) ve kullanıcının amaçlarını içerir. Genellikle bir pirinç tanesinden daha küçük ve patates kadar büyük ürünler sınıflandırılabilir. Verim düşük kapasiteli ayıklayıcılarda saatte 2 metrik tondan az üründen, yüksek kapasiteli ayıklayıcılarda saatte 35 metrik tondan fazla ürüne kadar değişir.

Kanallı ayırıcılar

En sade optik sıralayıcılar, pirinç ve tohum gibi tutarlı bir boyut ve şekle sahip küçük, sert ve kuru ürünler için etkili olabilen bir tip renk ayırıcı olan kanallı ayıklayıcılardır Bu ürünler için kanal sıralayıcılar, küçük bir ayak izi ile uygun maliyetli bir çözüm ve kullanım kolaylığı sunar. Kanallı sıralayıcılar, tek renkli veya renkli kameralara sahiptir ve yalnızca renk farklılıklarına dayalı olarak kusurları ve yabancı maddeleri giderir.

Yumuşak, ıslak veya homojen olmayan ürünler gibi bir kanal sıralayıcı tarafından işlenemeyen ürünler ve ürünlerinin kalitesi üzerinde daha fazla kontrol isteyen işlemciler için, serbest düşüşlü sıralayıcılar (şelale veya yerçekimi beslemeli sıralayıcılar da denir), şut (ing: chute)- beslemeli, ayırıcılar veya bantlı ayırıcılar daha idealdir. Bu daha karmaşık sıralayıcıların genellikle, yetenekli yazılım zekası ile tamamlandığında nesnelerin boyutunu, şeklini, rengini, yapısal özelliklerini ve kimyasal bileşimini algılayan gelişmiş kameraları ve/veya lazerleri vardır.

Serbest düşüşlü ve kanal beslemeli sıralayıcılar

Adından da anlaşılacağı gibi serbest düşüş ayırıcılar, serbest düşüş sırasında ürünü havada denetler ve kanal beslemeli ayırıcılar, havada incelemeden önce ürünü kanalda dengeler. Bantlı sıralayıcılara kıyasla serbest düşüşlü ve kanal beslemeli sıralayıcıların en büyük avantajları, daha düşük bir fiyat noktası ve daha az bakım gerektirmesidir. Bu ayıklayıcılar, orta hacimli çıktılar gerektiren atık geri dönüşüm uygulamalarına ek olarak genellikle kuruyemiş ve böğürtlenlerin yanı sıra dondurulmuş ve kurutulmuş meyveler, sebzeler, patates dilimleri ve deniz ürünleri için çok uygundur.

Bant ayırıcılar

Optik sıralayıcılar, IR ve UV spektrumlarının yanı sıra görünür ışık dalga boylarında da çalışabilir

Bantlı ayırma platformları genellikle sebze ve patates ürünleri gibi daha yüksek kapasiteli uygulamalar için konserve, dondurma veya kurutma öncesi tercih edilir. Ürünler genellikle muayeneden önce bir konveyör bant üzerine alınır. Bazı bant ayırıcılar ürünleri bandın üstünden incelerken diğer ayırıcılar da havada inceleme için ürünleri banttan gönderir. Bu ayırıcılar, geleneksel iki yönlü ayırma veya üç çıkış akışına sahip iki ejektör sistemi varsa üç yönlü ayırma elde etmek için tasarlanabilir.

ADR sistemleri

Otomatik kusur giderme (ing:automated defect removal) (ADR) sistemi denilen beşinci tip sıralama platformu özellikle patates dilimleri (patates kızartması) içindir. Kusurlu ürünleri üretim hattından çıkaran diğer ayıklayıcıların aksine ADR sistemleri kusurları belirler ve kusurları şeritlerden fiilen keser. ADR sisteminin ardından mekanik bir nubbin greyder kombinasyonu, kusurları belirlemek ve ortadan kaldırmak için optik sensörler kullandığından, başka bir optik sınıflandırma sistemi türüdür.

Tek sıralı muayene sistemleri

Yukarıda açıklanan platformların tümü dökme malzemelerle çalışır; yani muayene için tek sırada malzemelere gerek duymazlar. Buna karşılık ilaç endüstrisinde kullanılan altıncı tip platform tek sıralı bir optik muayene sistemidir. Bu ayırıcılar boyut, şekil ve renk farklılıklarına bağlı olarak yabancı cisimlerin çıkarılmasında etkilidir. Düşük verimlilik nedeniyle diğer platformlar kadar popüler değiller.

Mekanik greyderler

Sadece ölçüye göre sıralama gerektiren ürünlerde sensörler ve görüntü işleme yazılımı gerekli olmadığından mekanik derecelendirme sistemleri kullanılır. Bu mekanik derecelendirme sistemlerine bazen ayırma sistemleri denir ancak sensörler ve görüntü işleme sistemleri içeren optik sıralayıcılarla karıştırılmamalıdır.

Pratik kullanım

Atık ve geri dönüşüm

Metaller, alçıpan, karton ve çeşitli plastikler gibi üretim atıklarını belirlemek ve atmak için optik ayırma makineleri kullanılabilir.[11] Metal sanayisinde plastik, cam, ahşap ve diğer ihtiyaç duyulmayan metalleri atmak için optik ayıklama makineleri kullanılır.[12] Plastik endüstrisi, yalnızca listelenenler gibi çeşitli malzemeleri değil aynı zamanda farklı plastik türlerini de atmak için optik ayırma makinelerini kullanır. Optik ayırma makineleri, reçine türlerini ayırt ederek farklı plastik türlerini atar. Optik ayırma makinelerinin tanımlayabileceği reçine türleri şunlardır: HDPE, PVC, PLA, PE ve diğerleri.[12]

Optik tasnifle atılan malzemeler kutularda depolandığından geri dönüşüme de yardımcı olur. Bir kutu belirli bir malzemeyle dolduğunda uygun geri dönüşüm tesisine gönderilir.[13] Optik ayırma makinelerinin reçine türlerini ayırt edebilme özelliği her plastik türü için farklı yöntemler kullanıldığından plastiklerin geri dönüştürülmesine de yardımcıdır.[14]

Yiyecek ve içecek

Kahve endüstrisinde quaker adı verilen az gelişmiş kahve çekirdeklerini tanımlamak ve çıkarmak için optik ayıklama makineleri kullanılır; Quakers çoğunlukla karbonhidrat ve şeker içeren çekirdeklerdir.[15] Daha doğru bir kalibrasyon, daha az toplam hatalı ürün sayısı verir.[15] Counter Culture gibi bazı kahve şirketleri daha lezzetli bir fincan kahve yapmak için önceden var olan sıralama yöntemlerine ek olarak bu makineleri kullanır.[15] Bir sınırlama birinin kusurlu ürünleri belirlemek için bu makineleri elle programlaması gerektiğidir.[15]

Ancak bu bilim kahve çekirdekleri ile sınırlı değildir; hardal tohumu, meyve, buğday ve kenevir gibi gıda maddelerinin tümü optik ayıklama makinelerinde işlenebilir.[16]

Şarap üretim sürecinde üzümler ve meyveler kahve çekirdekleri gibi sınıflandırılır.[17] Şarap yapım sürecinde bitkinin olgunlaşmamış/yeşil kısımlarının yer almamasını sağlamak için üzüm sınıflandırması kullanılır.[17] Geçmişte, kusurlu üzümleri daha etkili üzümlerden ayırmak için sıralama tabloları aracılığıyla elle sıralama kullanılıyordu.[17] Artık mekanik hasat elle ayırmaya kıyasla daha yüksek bir etkinlik oranı sağlamaktadır.[17] Hattın farklı noktalarında malzemeler birkaç optik ayırma makinesiyle ayıklanırlar.[17] Her makine, farklı şekil ve boyutlarda çeşitli malzemeler arar.[17]

Meyveler veya üzümler daha sonra, verilen meyvenin şekline ve yapısına göre bir kamera, lazer veya bir LED teknolojisi kullanılarak uygun şekilde sıralanabilir. Sıralama makinesi daha sonra gereksiz öğeleri atar.[18]

Ayrıca bakınız

Kaynakça

  1. ^ Computer vision technology for food quality evaluation. 1st. Sun, Da-Wen. Amsterdam: Elsevier/Academic Press. 2008. ISBN 978-0-12-373642-0. OCLC 228148344. 
  2. ^ Nondestructive testing of food quality. 1st. Irudayaraj, Joseph, 1961-, Reh, Christoph. Ames, Iowa: Blackwell Pub./IFT Press. 2008. ISBN 978-0-470-38828-0. OCLC 236187975. 
  3. ^ a b "About us". Unitec Group (İngilizce). 1 Mart 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Nisan 2020. 
  4. ^ a b "Optical Sorting Technology Explained - Satake USA". www.satake-usa.com. 24 Ekim 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Nisan 2020. 
  5. ^ a b "Optical Sorting Systems - Satake USA". www.satake-usa.com. 27 Kasım 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Nisan 2020. 
  6. ^ a b "The History Of MSS | Optical Sorting & Recycling Technology" (İngilizce). 26 Nisan 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Nisan 2020. 
  7. ^ Detecting foreign bodies in food. Edwards, M. C. (Michael Charles). Boca Raton: CRC Press. 2004. ISBN 1-85573-839-2. OCLC 56123328. 
  8. ^ [1], "Scattered/transmitted light information system", 1992-09-30 tarihinde verildi 
  9. ^ Zheng (1 Aralık 2010). "Automatic sorting of Chinese jujube (Zizyphus jujuba Mill. cv. 'hongxing') using chlorophyll fluorescence and support vector machine". Journal of Food Engineering (İngilizce). 101 (4): 402-408. doi:10.1016/j.jfoodeng.2010.07.028. ISSN 0260-8774. 24 Eylül 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Aralık 2021. 
  10. ^ "StackPath". www.vision-systems.com. 8 Aralık 2013 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Mart 2020. 
  11. ^ "Typical Wastes Generated by Industry Sectors". US EPA (İngilizce). 26 Mayıs 2015. 22 Haziran 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Nisan 2020. 
  12. ^ a b "Optical Sorting Applications And Sorting Machines | MSS" (İngilizce). 24 Mart 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Nisan 2020. 
  13. ^ "A Look at Optical Sorting". Waste360 (İngilizce). 10 Eylül 2015. 13 Ekim 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Nisan 2020. 
  14. ^ "Plastic recycling", Wikipedia (İngilizce), 1 Nisan 2020, 13 Ağustos 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi, erişim tarihi: 2 Nisan 2020 
  15. ^ a b c d "Optical Sorting Q&A". Counter Culture Coffee (İngilizce). 21 Eylül 2018. 24 Mart 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Nisan 2020. 
  16. ^ "Intel Seed Ltd. | Grain and Forage Seed Manitoba | Seed Cleaning and Conditioning Manitoba | HOME". www.intelseed.ca. 26 Ekim 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Nisan 2020. 
  17. ^ a b c d e f OCM 2013 - Optical Characterization of Materials - conference proceedings (İngilizce). KIT Scientific Publishing. 2013. ISBN 978-3-86644-965-7. 2 Aralık 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Aralık 2021. 
  18. ^ Lafontaine (1 Aralık 2013). "Automatic Fruit Sorting by Non-Destructive Determination of Quality Parameters Using Visible/Near Infrared to Improve Wine Quality: I. Red Wine Production". NIR News (İngilizce). 24 (8): 6-8. doi:10.1255/nirn.1403. 

İlgili Araştırma Makaleleri

<span class="mw-page-title-main">Fotoğrafçılık</span> sanat, bilim ve ışık ya da diğer elektromanyetik radyasyonu kaydederek dayanıklı görüntüler yaratma pratiği

Fotoğrafçılık, Kullanılacak düzene göre farklı sistemleri içermekle beraber, görüntü sensörü, film, karanlık oda, lens ve ışık kullanarak, gözle görebildiğimiz cisim ve şekilleri, film ya da dijital ortam üzerine kaydederek görüntü oluşturma işidir. İşlevsel uygulamaları nedeniyle bir zanaat olduğu gibi, estetik yönüyle bir sanat olarak kabul edilir.

<span class="mw-page-title-main">Sensör</span>

Sensör,, fiziksel bir olayı tespit etmek amacıyla bir çıkış sinyali üreten cihazdır.

<span class="mw-page-title-main">Geri dönüşüm</span> Kullanılmayan atıkları tekrar kullandırabilen yöntem

Geri dönüşüm terim olarak, kullanım dışı kalan geri dönüştürülebilir atık malzemelerin çeşitli geri dönüşüm yöntemleri ile ham madde olarak tekrar imalat süreçlerine kazandırılmasıdır.

<span class="mw-page-title-main">Plastik enjeksiyon</span>

Plastik enjeksiyon, temelde kapalı bir kalıbın içine plastik malzemenin eriyik sıcaklığının üstündeki bir sıcaklık aralığında yüksek hızda yolluk girişinden kalıp gözüne hızlı bir şekilde enjekte edilmesi sonrası, ütüleme fazı ve tutma fazı ile parçanın boyut ve görsel toleranslarının kabul edilebilir seviyeye getirdikten sonra plastiğin kalıptan çıkma sıcaklığının altına getirilerek kalıptan çıkarılması prensibine dayanan bir plastik parça imalat yöntemidir. Seri üretime uygun olması sebebiyle, birçok sektörde oldukça fazla kullanılan bir üretim yöntemidir. Bu metot ile en küçük komponentlerden, otomotiv, savunma sanayi ürünlerine kadar çok çeşitli ebat ve kategorilerde plastik parçalar imal edilebilir.

Plastik ekstrüzyon boru, hortum, kablo, profil vb. plastik malzemelerin yapımında kullanılan bir imalat yöntemidir.

<span class="mw-page-title-main">Malzeme bilimi</span> yeni malzemelerin keşfi ve tasarımı ile ilgilenen disiplinlerarası alan; öncelikli olarak katıların fiziksel ve kimyasal özellikleriyle ilgilidir

Malzeme bilimi, malzemelerin yapı ve özelliklerini inceleyen, yeni malzemelerin üretilmesini veya sentezlenmesini de içine alan disiplinlerarası bir bilim dalıdır.

<span class="mw-page-title-main">Ambalaj</span>

Ambalaj, ürünlerin, tüketiciye ulaştırılması aşamasında, taşınması, korunması, saklanması ve satışa sunulması için kullanılan herhangi bir malzemeden yapılmış ürünlerdir. Paketleme aynı zamanda paket tasarlama, değerlendirme ve üretme sürecini de ifade eder. Paketleme, malları nakliye, depolama, lojistik, satış ve son kullanım için hazırlamanın koordineli bir sistemi olarak tanımlanabilir. Ambalaj ürünü içerir, korur, muhafaza eder, taşır, bilgilendirir ve satar. En yaygın kullanılan ambalajlar paket, kutu, teneke, poşet, çuval, şişe, kap, torba, kasa, kavanoz ve diğerleridir. Ambalaj üretiminde plastik, cam, metal, ahşap, kağıt, karton, lif gibi malzemeler kullanılır.

<span class="mw-page-title-main">Nikon</span>

Nikon Corporation optik ekipmanlar ve görüntüleme cihazları alanında uzmanlaşmış Japonya merkezli çokuluslu bir anonim şirkettir. Özellikle fotoğraf makineleri ile dünyaca tanınmış olan şirketin diğer ürünleri arasında dürbünler, mikroskoplar, optik ölçüm cihazları ile yarı-iletken üretiminde kullanılan hassas işleme cihazları yer almaktadır. İlk olarak 1917 yılında Nippon Kōgaku ismiyle kurulan şirket, Nikon markasını ilk kez 1946 yılında üretimine başladığı fotoğraf makinesi objektiflerinde kullanmıştır. Fotoğraf endüstrisindeki başarısının bir sonucu olarak 1988 yılında Nikon Corporation ismini alan şirket günümüzde Mitsubishi Şirketler Grubu bünyesinde faaliyet göstermektedir.

<span class="mw-page-title-main">Dijital fotoğrafçılık</span>

Sayısal Fotoğrafçılık, nesnelerin görüntülerini oluşturmak için sayısal teknolojinin kullanıldığı bir fotoğrafçılık tarzıdır. Sayısal teknolojinin gelişimine kadar fotoğrafçılıkta görüntülerin karta basılması için kimyasal işlemlere ihtiyaç duyulan fotoğraf filmi kullanılmaktaydı. Aksine, sayısal görüntü kimyasal işleme gerek olmaksızın tamamen sayısal teknoloji ve bilgisayar kullanılarak görüntülenebilir, basılabilir, işlenebilir, taşınabilir ya da arşivlenebilir.

<span class="mw-page-title-main">Optik fiber</span>

Fiberoptik ya da optik fiber, kendi boyunca içinden ışığın yönlendirebildiği plastik veya cam fiberlerden oluşmuş bir optik liftir. Optik fiberler diğer iletişim malzemelerine oranla uzun mesafelerdeki veri iletişiminin daha hızlı ve yüksek değerlerde yapılabilmesine olanak verdikleri için fiberoptik haberleşme sistemlerinde çok sıklıkla kullanılmaktadırlar. Metal kablolar yerine fiber kabloların kullanılmasının nedeni, daha az kayba neden olmaları ve elektromanyetik etkileşimden etkilenmemeleridir. Optik fiberler aynı zamanda birçok sensör (alıcı) ve benzeri uygulamaların yapımında oldukça sık olarak kullanılmaktadırlar.

<span class="mw-page-title-main">Optik lif</span>

Optik lif(optical fiber) veya bilinen diğer adıyla ışıklifi(fiberoptic), yüksek kaliteli püskürtülmüş cam veya plastikten yapılmış olan esnek ve şeffaf bir lifdir. Kabaca insan saçından daha kalındır. Işığı lifin iki ucuna iletmek için bir ışık kılavuzluğu veya ışık borusu görevini görür. Işıkliflerin dizayn ve uygulaması ile ilgilenen uygulamalı bilim ve mühendislik dalı “fiber optik” olarak bilinir. Optik lifler, iletişimin diğer formlarına göre iletimin daha uzun mesafelerde ve daha geniş bant genişliği ile olmasına imkân veren “ışıklifi iletişim” alanında yaygın olarak kullanılır. Liflerin metal kablolar yerine kullanılmasının nedeni sinyallerin lifler üzerinde daha az kayıpla ilerlemesi ve aynı zamanda elektromanyetik engellerden etkilenmemesidir. Lifler aynı zamanda ışıklandırma için de kullanılır ve yığınlar halinde sarılır. Bu şekilde sınırlı alanlarda görüntülemeye imkân verecek şekilde görüntü taşımak için kullanılabilirler. Işıklifleri özel tasarlanmış lifli sensörler ve lifli lazerler dâhil, birçok değişik uygulama içinde de kullanılırlar.

<span class="mw-page-title-main">Fiber optik iletişim</span>

Fiber optik iletişim ya da bilinen adıyla ışıklifi, optik lif boyunca ışık sinyalleri göndererek bilginin bir yerden başka bir yere iletilmesi metodudur. Işık, bilgi taşımak için yönlendirilmiş elektromanyetik taşıyıcı dalga görevi görür. İlk olarak 1970 yılında geliştirilen ışıklifli iletişim sistemleri; telekomünikasyon endüstrisinde devrim yaratmış, bilgi çağının gelişinde önemli bir rol oynamıştır. Elektriksel iletimden avantajlı olması nedeniyle ışıklifleri gelişmiş ülkelerdeki çekirdek ağlarda bakır tellerin iletişimdeki yerini aldı.

Bu Lazer konularının bir listesidir.

<span class="mw-page-title-main">Renk sapması</span>

Renk sapması, renk sapıncı, renkser sapınç, kromatik sapma veya kromatik aberasyon, optikte bir lensin tüm renkleri aynı uyumda odaklayamamasından kaynaklanan bir sorundur. Bunun nedeni lenslerin değişik dalga boyları ve değişik ışıklar için değişik sapma endekslerinin olmasıdır. Sapma endeksi dalga boyu arttıkça azalır. Bu sorun en çok kırılmalı teleskoplarda görülür ve çözümleri vardır ancak giderirken çıkan maliyet, kırılmalı teleskop yapımındaki en büyük problemlerdendir.

<span class="mw-page-title-main">Hareket tespiti</span>

Hareket algılama, bir nesnenin konumuna göre çevresindeki bir değişikliği veya bir nesneye göre çevredeki bir değişikliği algılama işlemidir. Hareket algılama, mekanik veya elektronik yöntemlerle gerçekleştirilebilir. Hareket tespiti doğal organizmalar tarafından gerçekleştirildiğinde buna hareket algısı denir.

Plastik kaynak, yarı bitmiş plastik malzemeler için kaynaktır ve ISO 472'de, malzemelerin yumuşatılmış yüzeylerini genellikle ısı yardımıyla birleştirme işlemi olarak tanımlanır. Termoplastiklerin kaynağı yüzey hazırlığı, ısı ve basınç uygulaması ve soğutma olmak üzere üç ardışık aşamada gerçekleştirilir. Yarı mamul plastik malzemelerin birleştirilmesi için çok sayıda kaynak yöntemi geliştirilmiştir.

<span class="mw-page-title-main">Şişirmeli kalıplama</span>

Şişirmeli kalıplama içi boş plastik parçaların yapımı ve birleştirilmesi için kullanılan bir üretim sürecidir. Cam şişeler veya diğer içi boş şekiller yapmak için de bu işlem kullanılır.

<span class="mw-page-title-main">Bilgisayarlı görü</span> görsellerden veri bilgisi çıkartmak

Bilgisayarlı görü, bilgisayarların dijital görüntülerden veya videolardan nasıl bir anlam kazanabileceğiyle ilgilenen disiplinler arası bilimsel bir alandır. Mühendislik yöntemleriyle, insan görsel sisteminin yapabileceği görevleri anlamaya ve otomatikleştirmeye çalışmaktadır.

Genellikle polimer malzemeleri tasarlayan, analiz eden ve değiştiren bir mühendislik alanıdır. Polimer mühendisliği, petrokimya endüstrisi, polimerizasyon, polimerlerin yapısı ve karakterizasyonu, polimerlerin özellikleri, polimerlerin birleştirilmesi ve işlenmesi ve ana polimerlerin tanımı, yapı özellik ilişkileri ve uygulamalarının yönlerini kapsar.

<span class="mw-page-title-main">Otomatik yönlendirmeli araç</span>

Otomatik yönlendirmeli araç, otonom mobil robottan farklı olarak, zemindeki işaretli uzun çizgileri veya kabloları takip eden veya navigasyon için radyo dalgaları, görüş kameraları, mıknatıslar veya lazerler kullanan taşınabilir bir robottur. Çoğunlukla endüstriyel uygulamalarda, fabrika veya depo gibi büyük endüstriyel binaların çevresinde ağır malzemeleri taşımak için kullanılırlar. Otomatik yönlendirmeli aracın uygulaması 20. yüzyılın sonlarında genişletildi.


Bu sayfa, bu Vikipedi makalesine dayanmaktadır.
Metin, CC BY-SA 4.0 lisansı altında mevcuttur; ek koşullar uygulanabilir.
Görseller, videolar ve sesler kendi lisansları altında mevcuttur.