İmalat Pazarında Yapay Görme Sistemleri

Piyasa Tanımı

İmalat pazarındaki yapay görme sistemleri, otomatik sistemlerin imalat son kullanım sektöründeki nesneleri veya ürünleri görsel olarak incelemesini, ölçmesini, tanımlamasını ve analiz etmesini sağlayan teknolojilere odaklanan sektörü ifade eder. Bu sistemler, karar verme amacıyla görsel verileri yakalamak ve yorumlamak için kameraları, sensörleri, lensleri, aydınlatmayı ve görüntü analiz yazılımını entegre eder.

Teknoloji, üretim tesislerinde, fabrikalarda, lojistik merkezlerinde ve depolarda kusur tespiti, barkod okuma, nesne tanımlama, ölçüm ve ürün takibi gibi süreçleri otomatikleştirmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Yüksek hızlı ve yüksek doğruluklu denetimin kullanılması, ürün kalitesinin iyileştirilmesini, üretkenliğin artırılmasını ve israfın azaltılmasını kolaylaştırır ve modern endüstriyel otomasyon ve tedarik zinciri operasyonlarında veriye dayalı operasyonel verimliliği destekler.

İmalat Pazarında Yapay Görme SistemleriGenel Bakış

İmalat pazarındaki küresel yapay görme sistemlerinin değeri 2025'te 24,73 milyar ABD doları olarak gerçekleşti ve 2033 yılına kadar 70,01 milyar ABD dolarına ulaşacağı tahmin ediliyor; bu, tahmin dönemi boyunca %14,09'luk bir Bileşik Büyüme Oranını temsil ediyor. Otomasyon sayesinde daha yüksek üretime, gelişmiş kalite kontrole ve azalan işçilik maliyetlerine yönelik artan talep, pazarın yapay görme sistemlerine yönelik büyüme yollarını yönlendiriyor.

İmalat pazarında küresel yapay görme sistemleri alanında faaliyet gösteren başlıca şirketler şunlardır: Basler AG, Cognex, KEYENCE CORPORATION, Teledyne Technologies Inc., LMI Technologies, Inc., Stemmer Imaging, National Instruments Corp., OMRON Corporation, Baumer Group, SICK AG, Allied Vision Technologies GmbH, ISRA VISION, JAI, Texas Instruments Incorporated ve Banner Engineering Corp.

Yapay görme sistemlerinin gerçek zamanlı incelemeyi, veriye dayalı kararları ve yapay zeka ve IoT entegrasyonu yoluyla süreç optimizasyonunu mümkün kılma yeteneği sayesinde pazar hızla büyüyor. Teknoloji, basit kusur tespiti, sürekli iyileştirme, tahmin yetenekleri ve üretim iyileştirme ile donatılmış optimize edilmiş üretim süreçlerine olanak tanır.

Geçiş, üreticilerin basit kusur tespitinin ötesinde sürekli iyileştirmeye, tahmine dayalı analitiklere ve üretim çıktısını artırmaya geçmesini sağlayan veri merkezli bir yaklaşımı mümkün kılıyor.

• Nisan 2025'te BMW Group, kalite kontrolünü verimli bir şekilde sağlamak için yapay zeka sistemlerinden yararlanan GenAI4Q pilot projesini başlattı. Sistem, üretilen her araç için özelleştirilmiş kalite kontrol planları oluşturmak amacıyla araç özelliklerini ve gerçek zamanlı üretim bilgilerini içeren kapsamlı veri kümelerinden yararlanıyor.

Pazarın Öne Çıkan Noktaları:

1. İmalat pazarında yapay görme sistemlerinin büyüklüğü 2025 yılında 24,73 milyar ABD doları olarak kaydedildi.
2. Pazarın 2026'dan 2033'e kadar %14,09'luk bir Bileşik Büyüme Oranında büyümesi bekleniyor.
3. Asya Pasifik, 2025 yılında 9,25 milyar ABD doları değerinde %37,40'lık bir paya sahipti.
4. 2D yapay görme sistemi segmenti 2025 yılında 15,68 milyar ABD doları gelir elde etti.
5. PC tabanlı görüş sistemi segmentinin 2033 yılına kadar 41,51 milyar ABD dolarına ulaşması bekleniyor.
6. Orta Doğu ve Afrika'nın projeksiyon dönemi boyunca %19,38'lik bir Bileşik Büyüme Oranında büyümesi bekleniyor.

Tüketici elektroniği cihaz imalatındaki artış, makine görüş sistemleri için nasıl güçlü bir talep yaratıyor?

Yapay zeka ve derin öğrenmenin yanı sıra otomatik optik inceleme (AOI), evrişimli sinir ağları (CNN) kullanan makine görüş sistemleri veRöntgen görüntülemeçok çeşitli kusurları tespit etme yeteneğine sahiptir. Kusur türü genellikle lehimleme sorunlarını, yanlış yerleştirilmiş bileşenleri ve dahili hataları içerir. Yapay görme sistemlerinin dahil edilmesi, kontrollü kalite kontrolüne ve daha düşük üretim hatalarına yol açar ve böylece üreticilerin üretim sorunlarını gerçek zamanlı olarak çözmelerine olanak tanır.

Ek olarak, yapay zeka destekli yapay görme sistemlerinin kusurları bulmaya yönelik yüksek doğruluk oranı (gerçek üretim ortamlarında insan denetimi için %70-85 ile karşılaştırıldığında yaklaşık %95-99,5) ve saniyede 150 cm²'ye kadar inceleme yeteneği, 0,1 mm'den küçük lehim bağlantı kusurlarını bularak tamamen monte edilmiş bir PCB'nin denetlenmesine olanak tanır, tüketici elektroniği imalat sektöründe makine görme sistemlerine olan yüksek talep için önemli faktörler olarak hareket eder.

• Mart 2026'da Machine Vision Products, Inc. (MVP), mikroelektronik, yarı iletken paketleme ve yüzeye montaj teknolojisi uygulamaları için gelişmiş yapay zeka görüş özellikli denetim sistemlerini tanıttı. Ürün, kusur tespitini ve sınıflandırma doğruluğunu iyileştirmek için derin öğrenmeyi, yüksek çözünürlüklü görüntülemeyi ve lazer metrolojiyi entegre eder ve küçülen cihaz geometrileri, karmaşık montajlar ve minimum yanlış tespitle yüksek verim ihtiyacı gibi artan zorlukları ele almak üzere tasarlanmıştır.

Dengeleme doğruluğu ve performansı, imalat pazarındaki yapay görme sistemlerini nasıl olumsuz etkiler?

Yapay görme sistemlerinin karşılaştığı temel zorluklar, doğru gerçek dünya gösterimi ile yüksek hızlı veri toplamanın dengelenmesidir. Yüksek hassasiyetli makine sistemleri nesnelerin tespitine ve lokalizasyonuna olanak sağlar ancak ortamın gerçek mekansal özelliklerinin yansıtılmasını garanti etmez.

Bu, sistemlerin kabul edilebilir yatırım getirisi elde etmek için insan performansıyla karşılaştırılabilir veya bu performansı aşan oranlarda çalıştığı lojistik ve üretim gibi yüksek talep gören endüstriyel ortamlarda olduğu gibi, başarılı uygulama için doğru konumlandırmanın gerekli olduğu robotik toplama görevlerinde belirsizliğe neden olur.

Bu zorluğun üstesinden gelmek için, pazar oyuncuları yüksek çözünürlüklü 3D algılama teknolojilerinin yanı sıra robotik yeteneklerle entegre makine görsel denetim sistemlerini tanıtıyor. Yapay zekanın 3D görüşle bu birleşimi, karmaşık ve dinamik ortamlarda hızlı ve hassas nesne algılamayı mümkün kılar.

• Ekim 2024'te Photoneo, Automation World'de MotionCam-3D'yi ve COEX, Seul'de (Güney Kore) Smart Factory 2025'i sergiledi. Ürün, hızlı ve hassas nesne algılama için yüksek çözünürlüklü 3D algılama sunar. Şirket ayrıca, robotik yetenekleri geliştiren ve yapay zeka destekli paletten çıkarma ve çoklu görüntülü kutu toplama gibi özellikler sunan, endüstriyel ve lojistik operasyonlarında verimliliği, doğruluğu ve verimi artıran yapay zeka entegre makine görüş sistemlerini de ortaya çıkardı.

Kamera teknolojisindeki yenilikler imalat sektörlerindeki yapay görme sistemlerini nasıl olumlu etkiliyor?

Pazar oyuncuları akıllı kamera teknolojisinde yenilikler yaparak onları tasarım açısından kompakt hale getiriyor, maliyetleri düşürüyor ve geleneksel görüş sistemlerine kıyasla entegrasyonu basitleştiriyor. Karmaşık üretim operasyonları, daha hızlı işleme, daha yüksek verim ve daha büyük hacimli görsel verilerin analizini mümkün kılan çok kameralı makine görüş sistemlerini daha da yaygınlaştırıyor.

Yapay zekanın entegrasyonu vemakine öğrenimiatıkların azaltılmasına ve ürün kalitesinin iyileştirilmesine yardımcı olduğu imalat endüstrilerinde makine görüşünün doğruluğunu ve esnekliğini daha da artırıyor.

• Ağustos 2024'te LUCID Vision Labs, sensör üzerinde yapay zeka işleme için Sony'nin IMX501 sensörüne sahip endüstriyel kamera Triton Smart kamerayı piyasaya sürdü. Triton modeli, olay tabanlı bir kamera, 4K çizgi tarama kamerası, yüksek çözünürlüklü görüntüleme için 45 MP Atlas10 10GigE kamera ve kapalı alanlarda hassas derinlik ölçümü ve algılama teknolojileri için tasarlanmış Helios2 Dar FoV 3D Uçuş Süresi kamerasını içerir.

İmalat Piyasasında Yapay Görme Sistemleri Raporu Anlık Görüntüsü

 Pazar Segmentasyonu

• Türe Göre (1B Yapay Görme Sistemi, 2B Makine Görme Sistemi ve 3B Makine Görme Sistemi). 3D yapay görme sistemi segmentinin tahmin dönemi boyunca %21,83'lük bir Bileşik Büyüme Oranında büyümesi bekleniyor. 3D yapay görme sistemlerinin, üretim verimliliğini artırmak için üç boyutlu verileri birden çok açıdan yakalayıp analiz ederek nesneleri hassas bir şekilde ölçme ve inceleme yeteneği, yüksek payına katkıda bulunuyor.
• Görüntülemeyle (Alan Taraması ve Çizgi Taraması). Hat tarama segmentinin tahmin dönemi boyunca %14,48'lik bir Bileşik Büyüme Oranında büyümesi öngörülüyor. Bu büyüme, maliyet etkinliği ve hareketli, silindirik veya büyük nesnelerin son derece yüksek çözünürlükte, lekesiz ve sürekli olarak incelenmesini sağlama ve tek satırları tarayarak kesintisiz görüntüler oluşturma yeteneğinden kaynaklanmaktadır.
• Sisteme Göre (PC Tabanlı Görüş Sistemi ve Akıllı Kamera Tabanlı Sistem). PC tabanlı görüş sisteminin değeri 2025 yılında 14.125,51 milyon ABD Doları olarak gerçekleşti. Yüksek talep, daha yüksek işlem gücüne, esnekliğe ve üretim tesislerindeki karmaşık algoritmalar ve çoklu kamera sistemleriyle kolay entegrasyona atfedilebilir.
• Uygulamaya Göre (Kalite Denetimi / Kusur Tespiti, Ölçüm / Ölçme, Tanımlama (OCR / Barkod / İzlenebilirlik), Konumlandırma / Rehberlik, Sıralama / Toplama / Montaj, Diğerleri). Kalite Denetimi / Kusur Tespiti uygulaması, 2025 yılında %27,30'luk büyük paya sahip oldu. Yüksek pay, kusurların tespit edilmesi ve ortadan kaldırılmasında makine görüş sistemlerinin kullanılması, atıkların azaltılması, operasyonel maliyetlerin düşürülmesi ve genel üretim verimliliğinde iyileşme ile sonuçlanan tutarlı ürün kalitesinin sağlanmasından kaynaklanmaktadır.
• Son Kullanıma Göre (Otomotiv, Elektronik ve Yarı İletken, Yiyecek ve İçecek, İlaç, Tüketici Elektroniği, Diğerleri). Elektronik ve yarı iletken nihai kullanımı 2025'te 6.085,60 milyon ABD Doları olarak gerçekleşti. Yüksek pay, çip ve elektronik bileşen üretiminde hassas denetim, kusur tespiti ve otomasyona yönelik artan talebe bağlanıyor.

 Düzenleyici Çerçeveler

• ABD'de.eCFR Başlık 21'in 820. Kısmı, tıbbi cihazlar için Kalite Yönetim Sistemi Yönetmeliğini (QMSR) oluşturur. Üreticilere, cihazların güvenli, etkili ve Federal Gıda, İlaç ve Kozmetik Yasası ile uyumlu olmasını sağlamak için bir kalite yönetim sistemi uygulamasını ve sürdürmesini zorunlu kılar. Yönetmelik, tıbbi cihaz üretiminde tutarlı kalite yönetimini desteklemek için üretim, servis ve ISO 13485 gibi uluslararası standartlara uyumu kapsamaktadır.
• Avrupa'daYapay Zeka Yasası (Yönetmelik (AB) 2024/1689), yapay zeka sistemlerini kabul edilemez, yüksek, sınırlı ve minimum risk gibi dört seviyeye sınıflandıran risk temelli bir yaklaşımı birleştirerek yapay zekanın güvenli ve güvenilir kullanımını sağlar. Güvenliği veya temel hakları tehdit eden yapay zeka destekli sistemler yasaklanıyor ve yüksek riskli sistemlerin şeffaflık, insan gözetimi ve risk değerlendirmesi de dahil olmak üzere katı düzenlemelere uyması sağlanıyor.
• Global G3 Standartları, dünya genelinde düzenleyici standartları ve EMVA (Avrupa), A3 (ABD), JIIA (Japonya), VDMA (Almanya) ve CMVU (Çin) gibi büyük yapay görme dernekleri arasındaki işbirliğini belirler. Sektörde birlikte çalışabilirliği, yenilikçiliği ve adil rekabeti sağlamak için küresel standardizasyon faaliyetleri oluşturur ve standartların geliştirilmesinde açıklığı, şeffaflığı ve fikir birliğini teşvik eder.

Rekabetçi Ortam

Üretim pazarında yapay görme sistemlerinde faaliyet gösteren önemli oyuncular, otomatik kalite denetimi ve akıllı üretime yönelik ortaya çıkan talebi karşılamak için giderek daha fazla gelişmiş derin öğrenme, uç yapay zeka ve yüksek performanslı görüntüleme teknolojilerini entegre etmeye odaklanıyor. Üreticiler, kusur tespit doğruluğunu artırmak, yanlış pozitifleri azaltmak ve üretim hatlarında gerçek zamanlı karar almayı mümkün kılmak için yapay zeka destekli görüntü sistemlerine, akıllı kameralara ve yüksek hızlı sensörlere yatırım yapıyor.

Bu yenilikler, otomotiv, elektronik, ilaç ve lojistik gibi imalat endüstrilerinin karmaşık programlama olmadan ölçeklenebilir görsel denetim sistemlerini uygulamasına olanak tanıyarak Endüstri 4.0'a ve otonom fabrikalara doğru daha geniş bir geçişi destekliyor.

• Ocak 2026'daSiemens AG, NVIDIA Corporation ile ortaklaşa, endüstriyel meta veri dizisi uygulamalarına güç sağlamak üzere tasarlanmış endüstriyel bir yapay zeka işletim sistemi olan Digital Twin Composer'ı piyasaya sürdü. Sistemler, özellikle ilaç keşfi, otonom sürüş ve üretim olmak üzere tasarım, üretim ve operasyonlarda yapay zeka destekli yardımcı pilotları entegre ediyor.

• Şubat 2025'teBasler AG, endüstriyel görüntü işleme için hassas hata tespiti, kalite kontrolü ve otomatik karar almayı mümkün kılan derin öğrenme görüntü sistemlerini tanıttı. Sistemler, yüksek kaliteli makine görüşü kameralarını, çerçeve yakalayıcıları, GPU veya FPGA tabanlı işleme donanımını ve pilon AI ve vTools gibi özel yazılımları entegre eder. Edge bilişimi, bulut entegrasyonunu ve GigE Vision, USB3 Vision, CoaXPress ve OPC UA gibi standartlaştırılmış arayüzleri destekleyerek dağıtılmış üretim ortamlarında sorunsuz dağıtım sağlar
• Eylül 2025'teKeyence Corporation, gelişmiş eğitim arayüzleri ve otomatik öğrenme yeteneklerine sahip yeni nesil yapay zeka görüş sensörü platformunu tanıttı. Sistem, uzman olmayan kullanıcılar için kurulumu basitleştirir ve ince kusurların tespitini iyileştirir ve karmaşık geometrik inceleme görevleri için çok açılı kalibrasyon desteği içerir.
• Temmuz 2025'teCognex Corporation, VisionPro AI araç setini, karma üretim ortamlarında nesne sınıflandırması ve anormallik puanlaması için yeni derin öğrenme araçlarıyla genişletti. Güncelleme, birkaç adımda öğrenme desteği ekleyerek denetim modellerinin minimum etiketli veriyle yeni parça çeşitlerine hızla uyum sağlamasına olanak tanıyor.

İmalat Pazarında Yapay Görme Sistemlerinde Önemli Firmalar

• Başler AG
• Cognex
• KEYENCE ŞİRKETİ
• Teledyne Teknolojileri A.Ş.
• LMI Teknolojileri A.Ş.
• Stemmer Görüntüleme
• Ulusal Enstrümanlar Şirketi
• OMRON Şirketi
• Baumer Grubu
• SICK AG
• Müttefik Vizyon Teknolojileri GmbH
• İSRA VİZYONU
• JAI
• Texas Instruments Anonim Şirketi
• Banner Mühendislik A.Ş.

Son Gelişmeler

• Şubat 2026'daJidoka Technologies, üretimde %99,8-99,9'a varan denetim doğruluğu elde edebilen gelişmiş yapay zeka odaklı kusur tespit sistemleri KOMPASS ve NAGARE'yi piyasaya sürdü. Ürünler, yüksek hızlı üretim hatlarında gerçek zamanlı kalite denetimi ve süreç izleme gerçekleştirmek için derin öğrenme, bilgisayarlı görme ve uç yapay zekayı bir araya getiriyor.
• Ekim 2025'teOMRON Corporation, en iyi eğitim görüntülerini otomatik olarak seçerek ve gerçek kusurları yansımalar veya dokular gibi karmaşık arka planlardan ayırt ederek aşırı algılamayı azaltmak için FH Görüş Sistemini gelişmiş AI kusur algılama özellikleriyle geliştirdi. Sistem, tek bir denetleyici aracılığıyla sekiz adede kadar kameranın bağlanmasını sağlar ve üç adımlı basit bir kurulum süreci kullanır.
• Mayıs 2025'teTeledyne Technologies, gelişmiş yapay görme teknolojilerini içeren DALSA ve e2v'yi piyasaya sürdü. Linea HS2 hat tarama kamerası, 16K çözünürlük ve 1 MHz hat hızıyla ultra yüksek hızlı görüntüleme sağlarken, Optimom 5D görüntüleme modülü, 2D görüntülemeyi 3D derinlik algılamayla kompakt bir modülde birleştirir.
• Mayıs 2024'teISRA VISION, barkod ve QR kod okunabilirlik doğrulaması, baskı kusurlarını tespit etmek için geliştirilmiş kamera teknolojisi ve baskı ve ambalaj endüstrisi için gelişmiş hat içi denetim çözümlerinin daha kolay izlenmesi için yeni bir Touch&Inspect grafik arayüzü içeren PrintSTAR EVO sistemini piyasaya sürdü. Şirket ayrıca, hem basılı hem de baskısız malzemelerin incelenmesini mümkün kılmak için DualSTAR'ı tanıttı; EPROMI analiz aracı ise üretim performansını optimize etmek için gerçek zamanlı izlemeyi ve veriye dayalı karar almayı destekliyor.
• Nisan 2024'teCognex, üretim otomasyonuna yönelik ilk yapay zeka destekli 3D görüntü sistemi olan In-Sight L38'i piyasaya sürdü. Ürün, üretim hatlarındaki denetim ve ölçüm görevlerini iyileştirmek için yapay zeka, 2D ve 3D görüntü teknolojilerini bir araya getirirken, yalnızca 5-10 etiketli görüntüyle örnek tabanlı eğitim kullanarak kurulumu basitleştirerek daha hızlı dağıtıma olanak tanıyor.