Görüntüleme Yöntemlerinin Geleceği
Tarım çağında, 4D görüntüleme, çiftlik yöneticilerine mahsullerin durumunu bilmek için hassas bir mahsul izleme sistemi sunarak zamanında karar verme ve verim kaybını önlemek için hastalıklı mahsullerin erken tedavisini sağlayabilir.
Ekinler sürekli olarak büyüdüğü, renk değiştirdiği ve rüzgar nedeniyle hareket ettiği için, statik 3B görüntüler hassas tarım için gerekli ayrıntıları sağlayamadığı için dinamik doğa çalışması için 4B görüntüleme şarttır. Literatür taraması, izleme, ilaçlama, yabani ot temizleme veya yiyecek toplama sırasında insansız hava araçlarının (İHA) veya insansız kara araçlarının (UGV), bilgisayar görüşü ve 4D görüntü yeniden yapılandırmasının kullanıldığını ortaya koymaktadır.
4D görüntülemenin tarım alanında traktör veya kara taşıtlarına dahil edilmesiyle sağlanan otomatik yönlendirme, makine operatörlerinin zihinsel yorgunluğunu azaltabilir. Bölümlere ayırma ve ekin rehberliği için bilgisayar görüşü algoritmaları üzerindeki çalışmalar ilk olarak 1991’de araştırıldı; hassas tarım için otomatik traktör yönlendirmesi konusunda da çalışmalar yapıldı.
Literatür taraması, 4D rekonstrüksiyonun kullanıldığını göstermektedir: Hassas tarım için, birkaç hafta boyunca birden fazla 3D görüntü verisi toplanarak ve sensör füzyonu ile bilgisayar görüşü entegre edilerek, zaman içinde mahsullerin yüksekliği ve boyutuna ilişkin tahminler yapılır.
Tarım 4.0 çağında, 4D görüntülemenin kullanımıyla, biyofiziksel değerlendirmeler ve fizyolojik değerlendirmeler yapabilir, biyolojik hedefleri izleyebilir ve üretkenliği artırmak ve stresi azaltmak için biyo-girdileri ve dezenfektanları püskürtebiliriz. Tarım alanından 4 boyutlu görüntüleme verileri ayıklanabilir ve gübre, gıda toplama, yabani ot temizleme vb. 4 boyutlu baskı için kullanılabilir.
Mahsul Büyüklüğünün ve Derecelendirmesinin Belirlenmesi
Hassas tarım söz konusu olduğunda, bilgisayar destekli ürün tasnif veya tasnif sistemleri üründen ürüne ve hatta ürün çeşidinden ve boyutuna göre değişir. Ekin hastalıklarını belirlemek için görüntü işlemenin kullanılmasına yönelik çalışmalar vurgulanmıştır ve benzer şekilde tarım ürünlerini sınıflandırmak için görüntü işlemeye yönelik çalışmalar yapılmıştır.
Patateslerin küçük bitki bölümlerini sınıflandırmak için bir yapay görme sistemi önerilmiştir. Havuçları yüzey kusurlarına, kırılmalara ve eğriliğe göre sınıflandırmak için makine görüşlü bilgisayar aracılı bir sistemin kullanıldığı rapor edilmiştir. Ekonomik olarak geri kalmış ülkelerde, işgücü veya küçük çiftlik yöneticileri tarafından manuel olarak yapılır, bu da önemli insan hatası olasılığını artırır (fiziksel ve zihinsel uygunluğa bağlı olarak) ve zaman tüketir.
Manuel tasnif ve derecelendirmede tutarlılığı ve tekdüzeliği korumak zordur. Hassas tarımda tasnif ve tasnif için bir çözüm sağlamak üzere, yüksek doğruluk ve tekrarlanabilirlik ile mahsulün insan tasnifini ve tasnifini taklit edebilen bilgisayar destekli bir görüntü işleme rotası aracılık edilebilir.
Günümüzde, düşük kaliteli tohum ve gübre kullanan tüccarların göz ardı edilemeyecek olan tağşiş ve yanlış uygulamalarından veya bazen ürün kalitesi üzerindeki biyotik ve abiyotik çevresel etkilerden dolayı, tarımda kalite kontrolüne ihtiyaç duyulmaktadır. bozunur ve bitkilerde hastalığa yol açar.
“Tarımsal katmanlı imalat” anahtar kelimeleri için bibliyografik analiz ve “tarımda 4D baskı” için araştırma açığı analizi sırasıyla vurgulanmıştır.
Tıbbi görüntüleme yöntemleri
Görüntüleme yöntemleri
Röntgen cihazının geçmişten günümüze değişimi
Emisyon görüntüleme yöntemleri
Radyolojik görüntüleme yöntemleri
Tıbbi GÖRÜNTÜLEMEDE yapay zekâ
Transmisyon görüntüleme
Röntgen cihazının geçmişten günümüze değişimi kısaca
Endüstri 4.0
İmalat endüstrileri ve endüstriyel denetim sektörü, doğru parça üretimi, kalite kontrol, kalite kontrol, parça denetimi ve süreç döngüsü kusur tanıma için 4D görüntülemeyi benimseyen en son sektörlerdir. Atölyede parça üretim döngüsü sırasında 4D görüntülemenin kullanılması, yöneticilerin endüstri mühendisliği yöntem çalışması amaçları için operatör iş akışını izlemesine ve optimize etmesine yardımcı olabilir.
Parça imalat süreci sırasında makineye bir kamera kurmak, arızalı parçaların yerinde tanımlanmasına yardımcı olabilir.
Günümüzde endüstriyel iş yerlerindeki robotik ve otomasyon sistemi, üretim süreci akışını optimize etmek için bulut bilgi işlem, yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük veri analitiğini kullanıyor. 4D görüntülemenin yukarıda belirtilen teknoloji ile kullanılması, sanayi devriminde önemli ilerlemeler sağlayabilir ve kalite yöneticilerindeki zihinsel stresi azaltabilir.
GÖRÜNTÜLEME İLE SEKTÖRDE KALİTE KONTROLÜ
Günümüzde, son derece hassas toplu özelleştirme makine ve ekipmanlarının mevcudiyeti nedeniyle endüstriler ve teknolojik ilerleme arasındaki rekabet hızla artıyor.
Bununla birlikte, üretilen kusurlu ürünler ve kalite kontrol ve güvence eksikliği nedeniyle, bir şirketin itibarı ve standartları zarar görebilir, bu da sermaye kaybına, çalışanların moralinin düşmesine ve malzeme israfına neden olabilir. Üretim hattında kaliteyi kontrol etmek için kızılötesi termografi kullanımına ilişkin çalışmalar bildirilmiştir.
Üretim süreçlerini kontrol etmek ve sonuçları insan muayenesi ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırmak için görüntü işlemenin kullanımına ilişkin benzer çalışmalar özetlenmiştir. Otomasyon ve dijitalleşmenin başlamasıyla artık dijital görüntü işleme ve bilgisayar izlemeye dayalı otomatik görsel denetim var, bu da hatalı parçaların süreç içinde algılanıp ayıklanabileceği anlamına geliyor.
Dijital görüntü işleme, derin öğrenme ve yapay görme teknikleri, kusurlu parçaları belirlemek için endüstri standartlarını ve ölçümlerini uygulayabilir. “Endüstri 4.0’da 4D baskı” anahtar kelimeleri için bibliyografik analiz ve “4D gıda baskısı” ve şekil hafızalı polimer için araştırma boşluğunun analizi sırasıyla 1.10’da gösterilmektedir. Karşılık gelen araştırma boşlukları gösterilmektedir.
Endüstri 4.0’dan ilham alan sağlık hizmetleri, akıllı ve bağlantılı sağlık hizmetleri için yeni bir paradigma oluşturan Sağlık 4.0 olarak biliniyor. Gelişmiş cerrahi prosedürler sırasında bir hastanın nefes başına hareketini kaydetmek ve gözlemlemek için 4D tıbbi görüntülemenin başlıca uygulamaları vardır.
Sağlık 4.0’ın iki temel unsuru akıllılık ve öngörü analizidir. Hastanın gerçek zamanlı bakımında izleme, optimum tedavi ve müdahale için yapay zeka, büyük veri analitiği, görüntü işleme ve makine öğrenimi kullanımını içerir.
Sağlık sektöründeki 4D görüntüleme verileri, cerrahların akciğerler şişerken ve sönerken hastanın nefes döngüsünü, herhangi bir organın dinamik hareketini, bir tümörün büyümesini ve organların hareketinin bir tümör üzerindeki etkisini anlamalarına yardımcı olabilir. 4D medikal görüntüleme, cerrahların daha hassas preoperatif cerrahi planlama tasarlamasına olanak tanıyarak postoperatif cerrahi komplikasyonları ve kan kaybını azaltır ve cerrahi zamandan tasarruf sağlar.
