Sıfırdan bir robot geliştirmek, (çizgi izleyen dahi olsa) bir insan ömrünün yetmeyeceği pahalı bir süreçtir. Bundan dolayı bilgi birikimi ve paylaşımı önem kazanıyor. Elde edilenlerle yetinilmemeli, yeni robot trendleri takip edilmeli, hedefler büyük tutulmalıdır. Üretilmiş çözümler incelenmeli, varolanların üzerine daha etkin bileşenler geliştirilmeli ve ulusal bilgi birikimi oluşturulmalıdır.

Temel bir robot sisteminde; güç beslemesi, motor, tekerlekler, entegre, birkaç sensor vs. vardır. Robotik araştırmalarda, robotik işlevlerin, tek başına donanımla değil; donanımlar üzerinde bilgi işleyen yazılımlarla ilerleyebileceği gayet açıktır. Örneğin; ışık takip eden bir robot üzerinde bulunan optik bir sensorün, donanımsal yeti olarak sadece ışığı takip etmesi değil de, belki yazılımsal yetenekler de eklenerek, ışık kaynağının işaretleyici bir lazer mi(nesne takibi sağlayan sistem) yoksa normal bir ışık kaynağı mı olduğunu anlaması sağlanabilir.

Bütün donanımların genelde Çin’de üretildiği göz önünde bulundurulursa  kullanımının ise sadece donanımla ilgili veri sayfalarını okumaktan ibaret olduğu düşünülürse, donanımla çok karmaşık işlerin yapılamayacağı kolaylıkla anlaşılabilir. Örneğin, fotoğraf makinelerine; kırmızı göz yok etme, gülen yüz algılaması, titreşimden kaynaklanan kaymaların azaltılması gibi özellikler kazandırılamaz. Dolayısıyla yazılımda, tek sınırımız hayal gücümüzdür ve karmaşık robot sistemleri ancak ve ancak güçlü yazılım sistemleri ile oluşturulabilir. Robotik alanında, Türkiye’nin geri kalmışlığının en büyük sebebi; yazılıma gereken önemi vermeyip, temel donanım seviyesinde kalınmasıdır.

Donanım alanında, Çin’in hâkimiyeti bütün dünya tarafından kabul edilmiş durumdadır. Yazılımın gerek yeşil teknoloji olmasından, gerekse Türkiye’deki genç nüfusun yoğunluğunun avantajı açısından, Türkiye yazılım sayesinde üreten ülke haline gelebilir. Robotik yazılımlarında ilk adım, hali hazırda geliştirilmiş olan açık kaynaklı yazılımları en ince ayrıntısına kadar incelenmek, işlevlerin nasıl gerçekleştiği üzerine kafa yormaktır. Açık kaynaklı robotik işlevlerin projelere entegre edilebilmesi için yeniden kullanılabilir parçalar çok önemlidir.

Bu yazımız ise, yazılım mühendisliği kavramlarını, robotik bileşenler tasarlanmasında nasıl kullanabiliriz sorusu üzerine olacaktır.

Çoğu robotik işlevleri gerçekleştiren bileşenler yeniden kullanılabilir şekilde tasarlanmalıdır. Geliştiriciyi, sıfırdan bileşen geliştirme zahmetinden kurtarır ve geliştiricinin farklı sistemlere adaptasyonunu kolaylaştırır. Bundan dolayı, robotik sistemlerde yeniden kullanılabilir bileşenler çok önemlidir.

Yeniden kullanılabilirlik iki şekilde gerçekleştirilebilir. Yöntemlerden biri olan opportunistic yöntemde, bileşenler içinden var olan probleme uyan alınıp, kullanılır. Bir diğer yöntem olan sistematik yöntemde ise, yeniden kullanılabilir bileşenler daha etkin hale getirilip kullanılır.

Yazılımda yeniden kullanılabilirlik kavramını incelemek gerekirse, 50 yıl önce COBOL derleyicisi kütüphane kavramını derlenmiş fonksiyonlardan oluşan kütüphane sistemi olarak oluşturmaya çalıştı. Derlenmiş işlevler, programa eklenerek yeniden kullanılabilirlik sağlanılmaya çalışılmıştı. Fakat, bu sadece sayısal analiz (karekök, matrix işlemleri) yapacak fonksiyonlarda sağlanabilmişti. Fortran ve C’nin gelişmesinden sonra, veri ve kod sarmalanamadığı için(çok biçimlilik[polymorphism] ve parametrelerin farklı olması), çoğu diğer alanlarda(GUI gibi) yeniden kullanılabilirlik sağlanamadı. Bu problemleri ortadan kaldırmak için sınıf yapısı ortaya çıktı. Bu yöntemin dezavantajı ise ata sınıf bilinmeden, çocuk sınıfların anlaşılamamasıydı. Bundan sonra, yazılım mühendisliğinde olduğu gibi bileşen tabanlı(Component Based) tasarımlara önem verilmeye başlandı. Yazılım sistemleri karmaşıklaştıkça, sistemlerin daha iyi anlaşılması için yazı ve grafiklerden oluşan OMG(Object Management Group) ve UML(Unified Modeling Language) gibi gösterim dilleri oluşmuştur. Bu diller yardımıyla da bileşen tanımları programlama dillerinden bağımsız(pseudo kodlardan bağımsız) olarak temsil edildi.

Bir bileşen, herhangi bir robot sistemindeki bir işlevi gerçekleştiren yazılım parçacıklarıdır. Bileşenler, robot sistemindeki; veri akışını, durum bilgilerini ve kontrol aktivitelerini tanımlar. Claraty mimarisi bu konudaki güzel örneklerdendir. Kontrol mimarisi, karar ve işlevsel katman olmak üzere iki mimariye ayrılmıştır.

Her katmandaki bileşenler, yön bulma, hareket, duruş tahmini,  sensor işleme ve motor kontrol gibi farklı algoritmaları gerçekleştirirler. Robot fonksiyonların, bileşenlerle olan bağını iyi bir şekilde tanımlamak, kodun yeniden kullanımı açısından oldukça önemlidir. Bu açıdan, temel robot fonksiyonları içeren bileşenlerin, diğer projelerde de kullanılabilmesi gereklidir.

Robot yazılım bileşeninin kaliteleri; hesaplama performansına (bir video karesini işlemek için geçen süre), etkinlik ölçülerine (yol haritası oluşturmak için gerekli olan bellek miktarına) ve güvenirlik (herhangi bir sensörün gerekli zamanda bilgi dönebilmesi) gibi parametrelere bağlıdır. Açık kaynaklı yazılım topluluklarında, bu parametrelere bağlı olarak oluşturulmuş belirli test sonuçları mevcuttur. Performans bilgileri bu tür topluluklardan öğrenilebilir. Bileşenlerin, teknik olarak yeniden kullanılabilirliği ise, yazılım bileşenin platformlar arası entegre olabilme kabiliyetidir. Eğer yazılım bileşeninin yeterli belgelendirmesi yoksa ve bileşenin sisteme entegresi pahalıysa, bu durumda bileşenin yeniden kullanılması mümkün değildir. Bu gibi durumlarda en yaygın yapılan şey bileşeni yeni baştan kodlamaktır. Sistemdeki diğer bileşenlerle çalışabilirlik (interoperability); bileşenler veya bileşenlerden oluşan sistemler arasında veri transferinin sağlıklı bir biçimde yapılabilmesidir. Bu tip bileşenler; iyi tanımlanmış arayüzler, protokoller, veri iletişim formatları geliştirilerek tasarlanabilir.

İşlevsel özellikler açısından yeniden kullanılabilir bileşenler uygulama alanlarına göre 2 temel gruba ayrılabilir. Dikey ve yatay bileşenler. Yatay bileşenler geniş bir uygulama spektrumuna işlevsellik sağlar. Yatay bileşenler;  donanım aygıtlarına arabirim, hesaplama kütüphaneleri, iletişim servisleri, ve matematik fonksiyonlarının gerçekleştirimini sunar. Dikey bileşenler ise araştırma-geliştirme gruplarının kendilerine özel olmak üzere, hareket planlama, hedef saptama, hassas (deliberative) kontrol gibi konularda çözümler üretir. İşlevsel robot yazılımı bileşenlerini geliştirebilmek için robotik sistemlerinin nasıl çalıştığı konusunda iyi bir fikir sahibi olunması ve gelecek yıllardaki trendlerin iyi belirlenmesi gerekmektedir.Buradaki anahtar fikir ise; eğer en kaliteli ve en gerekli bileşenin işlevi geçersiz kalırsa, bu bileşen bir daha hiç kullanılmamalı. Eğer arabirim uyumsuzsa en kaliteli ve en gerekli bileşenler dahi kullanılamaz.

“Yazılım bileşeni, kesin hatlarla tanımlanmış arabirimleri olan, iyi tanımlanmış olarak dışa bağımlığı bulunan küme birimidir ve bu bileşen herhangi bir 3. Parti uygulamalar, kütüphaneler tarafından entegre edilebilir. ” Örneğin aşağıda robot path sınıfı UML ile gösterilmiştir.

Yol planlama kütüphanesinin yapısını inceleyelim. “shortest path – en kısa yol” nesnesi start ve end değişkenleri(dahili durum) ile engelsiz robot yolu tanımlayabilir, ayrıca başka nesneler tarafından çağrılabilecek appendPathLeg() (nesnenin arabirimi) gibi operasyonları gerçekleştirebilir, ve end değişkenini güncellemek için matematiksel operasyonları(davranışı) gerçekleştirebilir.

NYP 3 basit teknik sayesinde yeniden kullanılabilirliği destekler:

• Ø Robot path sınıfı, configuration sınıfının nesnelerini içermektedir. NYP, bir sınıfın başka bir sınıftan oluşan nesneleri kullanmasını kompozisyon(composition) olarak tanımlar.
• Ø Parametrik çokbiçimlilik (parametric polymorphism), her parametre tipine göre yeni bir sınıf yazmaya gerek kalmadan, bir sınıfın çok biçimli parametreleri desteklemesine olanak tanır. Örneğin, List koleksiyon sınıfı, parametre olarak ister int, ister double tutabilir. Robot path ise tasarımında, bu özellik sayesinde navigableLeg nesnelerini tutabilir

• Ø Var olan ata sınıfların genişletilerek, sınıf değişkenleri ve fonksiyonların yeniden kullanımını kalıtım(inheritance) sağlar. Örneğin, UML gösteriminde, Segment sınıfı Geometric Curve sınıfını genişleterek (extend) curvilinear_x değişkenini yeniden kullanarak yeniden kullanılabilirliği sağlamıştır.

Ata sınıf anlaşılmadan, çocuk sınıfların anlaşılamamasından dolayı, bileşen tabanlı tasarım önem kazanmıştır. Bileşen tabanlı tasarımın en önemli özelliği, bileşen tanımı ile bileşen gerçekleştiriminin ayrı olmasıdır.

            Somut Bir Örnek

         Hareket planlama, engel kontrol, çevre örneklemleme ve yol belirleme(path planning) gibi algoritmalardan oluşan bir robot işlevidir. Bu işlevlerle ilgili birkaç açık kaynaklı yazılım mevcuttur.(bkz: MPKit-motion planning kit ve motion strategy library-MSL ) Avrupa ülkeleri yeniden kullanılabilir bileşenlerin geliştirilmesine BRICS programı ile destek veriyor. Bu çalışmalardan elde ettiğimiz bir örneği inceleyelim. Aşağıda Cartesian space(Kartezyen uzayı), configuration space(nesne uzayı), collision checker (engel kontrolü), path planner (yol planlayıcısı)gibi bileşenlerin mimarisi verilmiştir.

Cartesian Space(Kartezyen Uzayı) bileşeni, robotun fiziksel özellikleri ve çevresel özelliklerini tanımlamıştır. Bu bileşen etrafındaki nesnelerin şekillerini, koordinatlarını tutar ve nesneler arasındaki konumlarla ilgili hesaplamalar yapar.

Configuration Space(Nesne Uzayı) bileşeni, robotun nesnel özelliklerini tanımlar ve nesneler arasında uzaklık ölçümü, büyüklük küçüklük algılamalarını sağlar.

Collision Checker(Engel Kontrolu) bileşeni, Cartesian Space nesne girdisi olarak gelen ortamda, robot yolunun engelsiz olup olmadığını kontrol eder.

Path Planner(Yol Hesaplayıcısı) bileşeni, start ve end konfigürasyonları arasında yol hesaplar. Robotun takip edebileceği engelsiz ve sürekli bir yol planı çıkarır.

         Arabirim Özellikleri

       Bileşenin geniş çaplı yazılımlarda, başarılı bir parçacık olarak kullanılabilmesi bileşenin iyi bir şekilde tanımlanmasına bağlıdır. Bu kısımda arabirim tasarlama yöntemlerinden bahsedeceğiz.

İlk olarak, bir bileşen birden fazla arabirimi gerçekleştirebilir. Örneğin CollisionChecking arabirimi, farklı bileşenler tarafından, bileşenlerin görevlerine özel bir şekilde kullanılabilir.

Bir bileşen, bir ya da birden çok istemciye sağlanan servis arabirimlerinden ve çeşitli fonksiyonları gerçekleştirmek için ihtiyaç duyulan bağımlı arabirimlerden-interface dependency- oluşur. İstemciye sağlanan servis arabiriminden kasıt, bileşenin istemciye ya da diğer bileşenlere sunduğu işlevlerdir. Bağımlı arabirimden kasıt ise, bileşenin işlevlerini yerine getirebilmesi için ihtiyaç duyduğu alt birimlerdir. Örneğin; PathPlanner PathPlaning işlevini istemciye sunar. ConfiguraitonSampling ve CollisionChecking alt işlemlerine ihtiyaç duyar.

Bileşenler arasındaki veri iletişimi, kesin hatlarla tanımlanmış getter() ve setter() fonksiyonlarıyla gerçekleştirilir. Servis arabirimleri ise gerekli olan parametrelerin tanımlanmasıyla alakalıdır. Örneğin; CollisionChecking robot konfigürasyonu parametresini servis arabirimi olarak kullanır. Arabirimler parametre ve çıktı türlerine göre tam ve esnek parametre listeli arabirimler olarak tanımlanmıştır. Tam tanımlanmış parametre listeli arabirimler, girdi ve çıktı türlerini tam olarak tanımlar. Örneğin, ConfigurationSampling sınıfında bulunan sample() fonksiyonu Configuration türünde bir nesne döndürür. Bu nesne de, collisionChecking sınıfında bulunan checkCollision fonksiyonuna girdi parametresi olarak verilir. Bu tasarımın tersinde, özellikle servis arabirimlerinin parametre listelerindeki tür tanımları daha esnektir.

Örneğin; assert(), define(), query() gibi standart iletişim fonksiyonları XML gibi standart dillerle kullanılır. Her iki tasarımın da avantajları ve dezavantajları vardır. Tam tanımlanmış parametre listeli arabirimlerin dezavantajı yeniden kullanılabilirliği azaltmasıdır. Avantajı ise daha etkin bileşen gerçekleştirimine olanak sağlar. Esnek tanımlanmış parametre listeli arabirimlerin avantajı yeniden kullanılabilirliği artırmasıdır. Dezavantajı ise hatalara daha çok açık olup, geliştiricinin katkısına daha çok ihtiyaç duymasıdır.

Durumsal arabirimlerin çalışması sonucunda, arabirimin tanımlandığı nesnedeki bazı değişkenlerin durumu değişir ve arabirimlerden dönen değerler, değişen bu duruma göre hesaplanır. Örneğin; spaceBrowsing sınıfında bulunan getNextObstacle() arabirimi engel listesindeki bir sonraki engeli gösterir. Böylece sonuç, fonksiyonun çağrılma sayısına göre değişir. Zaten, istemci tipleri aynı olamayan engelleri alıp değerlendirir. Bundan dolayı bu arabirim durumsal olarak tanımlanır. Durum bağımsız arabirimler ise parametre olarak verilen girdilere göre sonuç üretir. Nesnedeki durum  değişikliğine bağlı olarak hesaplama değişikliği olmaz. Örneğin, getJoint(int robotID, int jointID) arabirimde parametrelerini aldığı nesnenin diğer durum bilgilerine ihtiyaç duymaz.

Bir arabirim istemci ile bileşen arasındaki bir anlaşma olarak tanımlanabilir. Bu anlaşma gereğince, arabirimin istemcinin beklediği ön koşullara ve protokolde belirtilen kurallara uyması gerekir.

         Bileşen Gerçekleştirimi

         Bir bileşenin farklı gerçekleştirimleri; çalışma karakterlerine göre (performans, bakım, dokümantasyon, güvenirlilik), verileri depolama yöntemine (geometrik uzayın XML kullanılarak veya resim formatında depolanması) ve hatta programlama dili şeklinde de farklılık gösterebilir.

Bileşenler gerçekleştirilirken, kullanılacak olan arabirimlerin tanımının literatüre uygun olması bileşenlerin esnekliğini arttırır. Dolayısıyla , bir kara kutu misali sistem entegrasyonu kolaylaşır.

Yeniden kullanılabilirlik, farklı gerçekleştirimlere sahip bileşenin, farklı gerçekleştirimlerdeki benzer özelliklerin tespit edilerek, yararlanılması sayesinde sağlanabilir. Özellikle “yatay bileşenler” de yeniden kullanılabilirlik, tanımlanan problem alanı dışında karşılaşılan girdiler karşısında da esneklik gösterebilmesine bağlıdır.

         Bileşen Uygulama Çatısı (Component Framework)

    Bileşen uygulama çatısı, daha özel bileşen tasarımı için kullanılacak temel değiştiriciler tarafından tanımlanan bileşenlerin genel gerçekleştirim kurallarıdır. Bileşen uygulama çatısı, nesne tabanlı programlama ile önem kazanmıştır. Uygulama çatısını tanımlanması ise çok geniş bir şekilde yapılabilir.

Beyaz -kutu, siyah-kutu olarak tanımlanan uygulama çatılarının farklı iki yaklaşımı tek bir çatı altında gerçekleştirilebilir. Uygulama çatılarını oluşturan sınıf kütüphaneleri tarafından sağlanan, değiştirilebilir beyaz kutu olarak tanımlanan ata sınıflara, gerekli olduğunda alt sınıfları da ekleyerek, uygulama çatısı geri kalanıyla entegre olabilir.  Her uygulama çatısının aslında bir gelişme süreci vardır. Bu gelişme sürecinde, özel uygulama alanlarından bağımsız olan temel mimariler öncelikle gerçekleştirilir ve diğer alt bileşenler de gerçekleştirilerek uygulama çatısı oluşturulmaya başlanır. Bileşenlerin gerçekleştirimi sırasında tekrarlanan özelliklerin soyut bir biçimde tanımlanması önemlidir. Bu soyut tanımlar, tasarım örüntüleri(design patterns) yardımıyla bileşen gerçekleştirimi sırasında saptanabilir. Uygulama çatısının ilk başlarda sadece ata sınıflardan oluşan beyaz kutu görünümü vardı. Daha sonra özel veri yapıları ve algoritmaların eklenmesiyle karmaşıklık arttı. Bu süreçte gerçekleştirilen bileşenlerin sayısı arttığından bileşenlerin daha çok kara-kutu olması ihtiyacı doğdu. Şekil 4‘de belirtilen uygulama çatısı, çok kullanılan birkaç arayüzü gerçekleştiren benzer bileşenlerden oluşan bir ailedir. Şekil 4’de verilen uygulama çatısında siyah kutular stabil veri yapılarını, mavi kutular varyasyon noktalarını, kırmızı kutular ise nesnel(concrete) değişkenleri gösterir. Stabil girdiler, Configuration ve Kartezyen Space sınıflarıdır. Koordinatlar bilgisi, robotik sistemin hareket edebileceği bir ya da daha fazla uzay bilgisi içerir. Değişken noktalar, Interpolator, Sampler ve Distance Metric gibi sınıflar tarafından temsil edilir. Bu sınıflar, temel veri yapıları ve yaygın kullanılan soyut algoritma tanımları içerir. Bileşen geliştiricisi, bu soyut sınıfları kullanarak, yeni soyut olmayan sınıflar (linear interpolator, uniform sampler, Manhattan)  geliştirir. Cartesian Space Factory sınıfı, prototip örüntüye (prototype pattern) göre gerçekleştirir. Bileşen uygulama çatısı tarafından gerçekleştirilen tüm değişkenleri tutar.

Değişkenlik gerçekleştirimi   

         Farklı bileşenlerin gerçekleştirimindeki farklılık seviyesi yazılım geliştirme süreçlerindeki aşamalara göre karar verilebilir. Bunlar:

Derleme süresi:  Önişlem direktifleri (preprocessor directives) yardımıyla başlık dosyalarının projelere dahil edilmesi kontrol edilerek, derlenme süresini değişkenliğinin azaltılmasıdır.

Bağlama süresi: Kodun kütüphane ve modüllerle bağlanması bu aşamada gerçekleştirilir.

Çalışma zamanı: Değişkenlik program çalışma sırasında çözümlenir.

Çalıştırılabilir dosyalara, kütüphanelerin sonradan eklenmesi.

 Aşağıdaki özellikler sayesinde değişkenlik gerçekleştirimi sağlanır.

Kalıtım temel fonksiyonların ve değişkenlerin üst sınıflara, eklemelerin alt sınıflara yansıtılmasını sağlar.

Nesne tabanlı programlamanın güzel özelliklerinden birisi değer ve referans olarak parametreleri geçirmesidir.

Sonuç olarak, iki seriden oluşan yazının, ilk serisi olan bu makalede bileşen tabanlı robot tasarımının temel konseptlerini ve yeniden kullanılabilir robot işlevlerini sağlayan parçaların geliştirilme süreçlerini inceledik. Bu makalenin odaklandığı nokta, bileşen tanımı ve bileşen gerçekleştirimini ayırarak, bileşenlerin birlikte işlerliğini ve esnekliğini artırma yollarını anlamaktı. Yazının diğer kısmı olan ikinci parçada ise, bileşenlerin dağıtık ve geniş modül sistemlerinde simgesel olarak tanımlamak ve uygulamaya özel yeniden kullanılabilir parçalar üretmek üzerine olacaktır.

Kaynak : Reusable Building Blocks / By Davide BRUGALI and Patrizia SCANDURRA

• InfoDif
• İletişim

]]> http://www.infodif.com/blog/bilesen-tabanli-robotik-muhendisligi/feed/ 0 http://www.infodif.com/blog/paralel-programlama/ http://www.infodif.com/blog/paralel-programlama/#comments Tue, 27 Sep 2011 12:13:48 +0000 hsozak http://www.infodif.com/blog/?p=399 InfoDif görüntü işleme ve video işleme konularında çalışan ve bu konuda gün geçtikçe dünya çapında saygınlık elde etmeye başlayan bir şirkettir. Biz kendimizi yazılım mühendisliği yeteneklerimiz sayesinde çok kapsamlı görüntü işleme sistemlerine tek bir altyapı üzerinden destek vermeye adadık ve bu yolda hemen hemen her sektörde paydaşlarımızla beraber ilerliyoruz. Görüntüyü işleyebilmek kadar hızlı işleyebilmek de çok önemlidir. İş programlama algoritmasıyla bitmez bizler için daha yeni başlar, işte bu algoritmaları hızlandırmada faydalandığımız en önemli konseptlerden birisi de paralel programlamadır. Paralel programlamayı merak eden kişilere anlayabilecekleri bir dille anlatmayı hedefledik umarım faydalı olabiliriz.

Basit tanımıyla paralel programlama bir işlemi gerçekleştirmek için birden fazla kaynağı eş zamanlı olarak kullanmaktır. Paralel programlama geleneksel yaklaşıma kıyasla fazladan harcanan zaman ve çaba olarak da düşünülebilir. Bu büyük ölçüde eş zamanlı görevler tanımlamak ve bunları mevcut donanımı verimli kullanabilecek şekilde yönetmekten ileri gelir. Bunu gerçekleştirirken de taşınabilir algoritmaların eksikliği ve hem geliştirme ortamları açısından hem de kullanılan donanım açısından tam bir standart olmaması harcanan çaba ve vaktin artmasına neden olur. Kendi doğası gereği de paralel programlamanın getirdiği haberleşme yükü, ortak değişken kullanımı ve iş yükü dağılımı da programcı tarafından çoğu zaman göz önünde bulundurulması gerekir.  Öte yandan elde edilen kazanç mevcut uygulamanın artan performansıdır ki bu işlemci çalışma frekansındaki artış ile herhangi bir paralel optimizasyona ihtiyaç duyulmadan da elde edilebilir. Ancak çalışma frekansındaki bu artış beraberinde fazladan güç tüketimi ve aynı oranda ısıl güç tasarımında(TDP) artışı getirir. 2004-2005 yıllarına kadar piyasaya sürülen her işlemci bir önceki jenerasyona kıyasla daha yüksek saat hızı ve beraberinde daha yüksek performans vaat ediyordu. Son örnek olarak Intel’in Prescott serisi 3.8 ghz’e kadar standart çalışma frekansı sunarken 90 mm fabrikasyon süreciyle üretilen bu işlemciler 122 mm² alanda

sahip olduğu 125 milyon transistörle 100 watt’ın üzerinde ısıl güç üretiyordu. İşlemcideki güç tüketimini P = F x C x V² ilişkisiyle açıklayabilir güç tüketimini aynı zamanda açığa çıkan ısı olarak da ele alabiliriz. Burada dikkat edilecek nokta P(güç tüketimi) V(gerilim)’nin karesiyle orantılıyken işlemci frekansının gerilim ile lineer bir ilişkisinin olması zamanla elde edilecek kazanca göre ortaya çıkacak ısının hızla artması anlamına gelir. 2005 öncesi işlemcileri ele alırsak, her 18ayda 2’ye katlanan transistör sayısı 2 kat daha fazla gerilim ihtiyacı yaratırken 2 kat daha fazla performans sunduğunu varsayabiliriz. Gerilimle birlikte üstel artan güç tüketimi bize 18 ay önceki 2 çekirdeğin su anki daha yüksek frekans ve gerilimde çalışabilen tek çekirdeğe göre avantajlı olabileceğini gösterdi. Sonuç olarak Prescott serisinin devamı olarak düşünülen Tejas mevcut mimari ile elde edilmesi planlanan daha yüksek çalışma frekansının götürülerinden dolayı 7 mayıs 2004’de iptal edildi.

Aslında Pentium 4 serisi ile birlikte Intel cok çekirdekli işlemcilere geçişin temelini atmıştı. Halen kullanılmakta olan Hyper Threading(HT) teknolojisi çift çekirdekli işlemcilerden önce tek bir çekirdeğin 2 farklı izleği birlikte yürütecek şekilde kullanılmasına dayanıyordu. İlk HT özelliği kullanılan işlemciler zar alanı olarak %5 daha fazla alan kaplarkençoklu izlek desteği olan uygulamalar için %15 ile %20 arasında performans artışı sağlıyor. Zar alanındaki artış çekirdekteki yönerge çağırma ve çözümleme(instruction fetch, instruction decode) birimlerinin(Grafikte AS)sayıca 2 katına çıkarılmasından kaynaklanır ancak işlem birimi(Execution Resources) değişmez. Sonuç olarak fiziksel olarak 2 çekirdeğe sahip olmasa da işlemci 2 adet sanal çekirdek barındırır ve işletim sistemi tarafından bu 2 bağımsız çekirdek olarak düşünülür.

İşlemcilerin çalışma frekansı bir limite ulaştı ama Moore Yasası* halen geçerliliğini sürdürüyor. İşlemci zar alanındaki artan transistor sayısı artık frekans artışı değil ilave çekirdek anlamına geliyor.  Paralel programlamanın ve çok çekirdekli işlemcilerin veya cok işlemcili sistemlerin önemi bu noktada ortaya çıkıyor.

Günümüz hesaplama sistemlerinde paralelliği 4 ana model ile ele alabiliriz. Bunlar bit seviyesi(bit-level), komut seviyesi(instruction-level), veri paralelliği(data parallelism) ve görev paralelliği(task parallelism)dir.

Bit seviyesinde paralellik işlemcinin tek bir komutunda işleyebileceği veri boyutunu ilgilendirir. En temel örnek ile açıklayacak olursak 8-bit bir işlemci 16-bit tam sayı toplamını 2 aşamada 2 ayrı 8-bitlik toplama şeklinde yaparken 16-bit bir işlemci tek aşamada yapacaktır.

Diğer bir model ise komut seviyesinde paralellik. Programcı tarafından direk olarak kullanılması, maniple edilmesi çoğu zaman mümkün değildir, donanımsal olarak sağlanır. Komut seviyesinde paralellik de Pipelining  ve Superscalar hesaplama olarak 2 temel yaklaşımı barındırır. Pipelining bir işlemi ya da işlemci için düşünecek olursak bir yönergeyi birbirine bağlı farklı evrelere ayırıp farklı yönergelerin farklı evrelerini paralel olarak işleyebilmesine denebilir. Superscalar hesaplama da işlemcinin tek çevrimde(cycle) birden fazla yönergenin aynı evrelerini paralel olarak hesaplayabilmesidir.

i=yönerge(instruction) sayısı,    t=çevrim(cycle) sayısı

IF, ID, EX, MEM, WB bir yönergenin farklı ve sırasıyla birbirine bağımlı evreleri

Üstteki yönerge akışı hem Pipelinig hem de Superscalar hesaplama özelliği olan bir işlemcinin yönerge(isntruction) akışının grafiği. Yukarıdaki işlemci aynı anda 2 yönergenin aynı evrelerini paralel olarak hesaplayabiliyor ve 5 aşama pipeline çalıştırıyor. Komut seviyesinde paralelliğe günümüz işlemcilerinden örnek verecek olursak Intel’in Nehalem mimarisi 14 aşama  pipeline’a (pipeline stages) ve 4 yönergelik superscalar hesaplama yeteneğine sahip.

Veri seviyesinde paralellikten bahsetmeden önce Michael J. Flynn’in paralel sistemler için yaptığı sınıflandırmayı(Flynn’s Taxonomy) ele almamız gerekir. Bu sınıflandırmaya göre paralel sistemlerdeki hesaplama üniteleri 2 farklı parametreye göre 4 kategoride incelenir.

Veri seviyesinde paralellik aynı görevlerin veya yönergelerin farklı veriyle paralel olarak işletilmesinden ileri gelir. Veri seviyesinde paralellikten bahsederken yukarıdaki sınıflandırmaya göre SIMD mimarisindeki işlem birimlerini ele almalıyız bunlara örnek olarak genelde büyük veriler üzerinde fark gözetmeksizin aynı işlemin yapıldığı ya da aynı kod satırının çalıştırıldığı grafik işlem birimlerini verebiliriz. Kişisel bilgisayarlardaki merkezi işlem birimleri MIMD mimarisinde tasarlanmış olsalar da veri seviyesinde paralellikten yararlanabilmek için Intel’in SSE(Streaming SIMD Extensions) ve AMD’nin 3dNow!’ı gibi SIMD yönergelerinin çalıştırılabildiği eklentiler içerirler. Burdaki en büyük kazancımız devasa boyuttaki veri için tüm transferin senkronize olması ve yürütülecek komutun tüm paralel işlem birimleri için tek seferde çözülebilmesidir. Aynı zamanda veri paralelliğinin mümkün olduğu herhangi bir işlem işlem birimi sayısını sınırlamayacak şekilde eldeki veri boyutuna bağlı olarak ölçeklenebilir.

Görev paralelliği(Task Parallelism) birden fazla işlem birimi içeren sistemlerde farklı izleklerin(thread) farklı ya da aynı veriyle eş zamanlı işletilmesine denir. Veri seviyesinde parallelikten temel farklılığı eldeki veri ve kaynağa göre tam olarak ölçeklenememesidir. Toplamda yapılması gereken işlem ancak  birbirinden bağımsız görev sayısına oranla ölçeklenebilir.

Bu noktadan sonra ne kadar tam bir sınıflandırma yapmak mümkün olmasa da paralel hesaplama sistemlerini işlem birimleri arasındaki mesafeyi göze alarak dağıtık ve çok çekirdekli hesaplama olarak 2 temel platforma ayırabiliriz. Dağıtık hesaplama sistemleri birbirinden bağımsız bilgisayarların ortak bir ağ ile haberleşip paralel hesaplama yapmalarını sağlar. Dağıtık sistemler de günümüzde yaygın kullanımına göre ara bağlantı olarak interneti kullanan grid hesaplama sistemleri ve ara bağlantı için Intel Infiniband veya yüksek bant genişliği sağlayan gigabit ethernet gibi özel ağ yapıları kullanan cluster hesaplama sistemleri olarak 2’ye ayrılırlar.

Cluster hesaplama sistemlerini yüksek başarımlı hesaplama(HPC) adı altında da toplayabiliriz.

Yüksek başarımlı hesaplama meteorolojiden, malzeme bilimine, mekatroniğe, nükleer tepkimelerin modellenmesine kadar bir çok farklı alanda kullanılıyor ve her geçen gün gelişen sistemler ve hesaplama kabiliyetleriyle kendine yeni kullanım alanları oluşturuyor. Ülkemizde de 2004 yılında Devlet Planlama Teşkilatının yürüttüğü bir projeyle İstanbul Teknik Üniversitesi bünyesinde Ulusal Yüksek Başarımlı Hesaplama Merkezi kuruldu. Bugün birçok akademik ve ulusal proje bu sistem üzerinde çalışıyor. Bunun yanında bugün bir çok üniversite ve hatta bölüm kendi hesaplama sistemlerini kurup işletiyor. Örneğin Orta Doğu Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü de 2007 yılından beri 46 düğüm ve 368 çekirdeklik bir sistemle öğrenci ve araştırmacılarına kaynak sağlıyor.

Grid hesaplama sistemleri büyük oranda ölçeklenebilir sistemlerdir. Uzak mesafedeki bir bilgisayarda kullanılan yazılım ile kullanılabilir işlem birimine ve sahip olduğu yoğunluğa göre internet üzeindeki host makinadan yeni görevler alıp işlettikten sonra sonuçları geri host makinaya gönderirler. En temel örnek olarak Berkeley Üniversitesi grid hesaplama platformunu BOINC’i verebiliriz.

Çok çekirdekli hesaplama sistemleri tek çipte birden fazla izleğin birbirinden bağımsız işlem birimleri tarafından yürütülmesini sağlarlar. Superscalar hesaplamadan farklı olarak çok çekirdekli sistemler farklı izlekler için farklı donanım kullanılır ve yine herbir çekirdek kendi içinde superscalar hesaplama yapabilir. Çok çekirdekli sistemleri verimli kullanmak için TBB ve OpenMP gibi performans odaklı API’lere ya da Posix thread ve boost thread gibi kütüphanelere ihtiyaç vardır. TBB’yi düşünürsek, çok izlekli programlamaya yönelik veri yapıları ve algoritmalar sunarak programcının mevcut platformu daha verimli kullanmasını sağlar. Şu an mevcut çoğu kişisel bilgisayarın en az 2 çekirdekli olduğunu varsayarsak çok çekirdekli programlama kütüphaneleri ayrı bir önem arz ediyor.

Çok çekirdekli sistemlerle benzer düşünülse de ayrı bir yapı olarak genel amaçlı gpu programlamayı(GPGPU) ele alabiliriz. GPGPU grafik işlem ünitesinin grafik verisi harici verileri ve CPU görevlerini bir API aracılığıyla işletmesine

denir. Bu fikrin kaynağı grafik işlem birimlerinin merkezi işlemcilere nazaran her gecen gün daha fazla artan performansı. Artan maksimum performans haricinde watt başına düşen işlem gücü de gpu’ların işlem birimi olarak kullanılmasında etkendir. Bunun temel nedenlerinden biri gpu mimarisinin benzer zar alanı ve benzer üretim standardında çip üzerinde daha fazla hesaplama birimi ve çekirdek içermesidir. Buna nazaran merkezi işlem birimlerinde uygulamadaki performans artışını sağlamak için çip üzerindeki alanın büyük bir kısmı cache hafıza birimleri için kullanılır.

fig.1 Nehalem(Core i7) Zar alanı                                 fig.2 GF100 Zar alanı

İlk yaygın kullanımı NVidia’nın Cuda GPGPU programlama ortamıyla sağlanmasına rağmen  ATI CTM de aynı amaca hizmet ediyor. Ancak bu API’lerin en temel eksikliği sadece kendi donanımlarına destek sağlamaları ve bunun sonucu geliştiriciye fazladan yük getirmeleridir. Bu soruna yönelik OpenGL’in de geliştiricisi olan Khronos Group 2009 yılında OpenCL’i duyurdu. 2010’da da 1.1 versiyonu sunulan OpenCL GPGPU API sadece GPU’lara değil çok çekirdekli işlemcilere ve powerVR gibi mobil GPU’lara da destek sağlıyor.

Bugün paralel programlama performansın ön planda olduğu tüm uygulamalarda büyük önem arz ediyor. Bunlara örnek olarak hesaplamalı akışkan dinamiği(CFD), yapısal mekanik hesaplamalırını, görüntü işleme yazılımlarını ve insan genom projesi gibi bircok bilimsel projeyi de gösterebiliriz.

Infodif olarak görüntü işleme, yapay görme ve video analizi gibi gerçek zamanlı performans gerektiren uygulamalarda, güncel çok çekirdekli işlemci mimarilerini gerektiği alanlarda da grafik işlem ünitelerini mümkün olduğunca verimli kullanabilmek adına Capra görüntü işleme platformunu paydaşlarımızın kullandığı paralel hesaplama ortamlarını göz önünde bulundurarak geliştiriyoruz. Böylece elde edilen performans Capra’nın kullanıldığı her alanda sadece sıralı hesaplama yapabilen platformlara göre öncelikle zaman kazancı ve  kaynak tasarrufu sağlıyor. Görüntü işleme ile ilgili gerçekleştirdiğimiz projeleri ele alırsak, Capra sayesinde kısıtlı donanım ile daha fazla görüntü kaynağı işleyebilmemiz ya da daha yüksek kare/saniye ve çözünürlüğe destek verebilmemiz çözüm ortaklarının donanıma ayıracağı bütçeden tasarruf yapmasını sağlıyor. Yazının girişinde de belirttiğimiz, paralel sistemlerin aynı performans değerindeki sıralı sistemlere göre daha iyi olan  Watt başına performans oranı çalışan sistemlerimizin enerji kullanımını da azaltıyor.  Öte yandan Capra görüntü işleme platformunun paralel alt yapısı sayesinde ölçeklenebilirliği bizim daha büyük veriler kullanıp daha büyük ölçekli problemlere çözümler üretmemize olanak yaratıyor.

*Intel kurucu ortaklarından Gordon Earle Moore’un 19 nisan 1965’de yayınlanan “Electronics” dergisindeki makalesinde elektronik devreye yerleştirilebilecek eleman sayısının her 18 ayda bir iki katına çıkacağına dair söylemi.

• InfoDif Yazılım
• İletişim

**Yüksel Savunma A.Ş. (YSS), Nöbetçi Silah Platformunda InfoDif Görüntü İşleme Platformunu altyapı olarak kullanmış ve bu sayede geliştirdikleri yazılıma bir çok kabiliyet ekleme fırsatı bulmuştur. Teslim sonrası YSS’nin sistem hakimiyeti ve kendi isteklerine göre Görüntü İşleme Platformu‘nda değişiklik yapma kabiliyetleri korunmuş ve Nöbetçi’nin bağımsız bir ürün olarak yola devam edebilmesi için gereken tüm altyapı sağlanmıştır. InfoDif olarak  YSS’yi bu başarılı çalışmalarından dolayı kutlar ve çıktıkları yolda önlerinin açık olmasını dileriz. Bu yolda desteğimiz ve tüm bilgi birikimimizle her zaman yanlarında olmayı istiyoruz. Nöbetçi Platformu 15 Mart 2010 tarihinde  Ntvmsnbc, Hürriyet Gazetesi ve Milliyet Gazetesinde  yer almıştır, ilgili yazıları aşağıda iletmeye  çalıştık.

Robot nöbetçi göreve hazır

Bilim-kurgu filmlerinde görmeye alıştığımız teknolojiye sahip silah sistemi olan robot nöbetçi karakollarda nöbet tutmaya hazır hale geldi.

Uzaktan kumandalı robot Nöbetçi, savunma sanayinde gerçekleştirdiği önemli projelerle dikkat çeken Yüksel Savunma Sistemleri A.Ş. tarafından iki yıllık bir teknoloji geliştirme projesi kapsamında özgün tasarım yetenekleri ile geliştirildi.

Nöbetçi, kışlalarda nöbetçilerin daha emniyetli bir noktadan çevreyi gözetlemesine ve ateşli saldırıya karşılık vermesine olanak sağlayan bir ”Uzaktan Komutalı Gözetleme ve Atış Platformu”.

İki yıl önce savunma sanayine adımını atan Yüksel Savunma Sistemleri A.Ş.nin terörle mücadele kapsamında kullanılması öngörüsüyle geliştirdiği Nöbetçi, atış testlerini başarıyla tamamladı.

Testlerde tüm hedefleri yüzde 100 bir isabet oranı ile vuran nöbetçi, teröristler tarafından açılan baskın ateşlerinde Mehmetçiklerin zarar görmesini önleyecek. Gözetlediği bölgedeki tüm hareketli nesneleri, hiç kaçırmadan tespit eden ve namluları ile takip eden Nöbetçi sistemi üzerinde termal kamera, elektro-optik kamera sensörleri ve lazerli mesafe ölçme cihazı bulunuyor.

Zırhlı araçların silah kulesi olarak da kullanılabilecek bir sistem olan Nöbetçi, arazide tespit ettiği hedeflerin tamamını çok büyük bir süratle, otomatik olarak arka arkaya ateş altına alabilecek bir özelliğe sahip bulunuyor.

500 mermi kapasitesi ile Nöbetçinin tespit ettiği hedeflerin kurtuluş şansı bulunmuyor.

Harekat alanında önceden belirlenmiş rotalarda otomatik olarak gözetleme yapabilen, kablolu komuta edilebileceği gibi kablosuz olarak da karşılıklı görüntü ve komut verileri taşıyabilen, alınan görüntüleri işleyerek bir monitörden operatöre sunan Nöbetçi, sis, kar gibi tüm olumsuz hava koşullarını filtreleyen yazılımı ile gerçek bir nöbetçi görevi görecek.

Karakollarda nöbet tutan askerlerin terörist baskınlarında her zaman ilk atışa hedef olduğu göz önünde bulundurulduğunda Nöbetçi, karakol ve kışla savunmasında hayati bir rol oynayacak.
Ntvmsnbc ve Ajanslar Güncelleme: 14:08 TSİ 14 Mart. 2010 Pazar
http://www.ntvmsnbc.com/id/25069128/#storyContinued

Uzaktan Kumandalı Nöbetçi

Özgür EKŞİ – ANKARA

Karakollar için “nöbetçi” geliştirildi. Yüksel Savunma Sistemleri Şirketi’nin iki yıllık bir teknoloji geliştirme projesi sonucunda tamamen milli ve özgün bir ürün ortaya çıktı.

Firmanın Yönetim Kurulu Murahhas Üyesi Hayri Esen tarafından verilen bilgiye terörle mücadele için geliştirilen “Uzaktan Komutalı Gözetleme ve Atış Platformu” atış testlerini başarıyla tamamladı. “Nöbetçi” adı verilen ve uzaktan kumandayla yönlendirilen sistem, testlerde tüm hedefleri yüzde 100 isabet oranıyla vurdu. Bu sayede teröristler tarafından açılan baskın ateşlerinde asker zarar görmeyecek. Gözetlediği bölgedeki tüm hareketli nesneleri tespit edip namlularıyla takip eden sistem, üzerinde termal kamera, elektro-optik kamera sensörleri ve lazerli mesafe ölçme cihazı ile hedefi hep takip edecek.

Hürriyet Gazetesi, 14 Mart 2010

http://www.hurriyet.com.tr/gundem/14100835.asp?gid=233

Robot nöbetçi nöbete hazır…

Gözetlediği bölgedeki tüm hareketli nesneleri tespit eden ve namluları ile takip eden nöbetçi sistemi üzerinde termal kamera, elektro-optik kamera sensörleri ve lazerli mesafe ölçme cihazı bulunuyor.

Kışlalarda nöbetçilerin daha emniyetli bir noktadan çevreyi gözetlemesine ve ateşli saldırıya karşılık vermesine olanak sağlayan uzaktan komutalı gözetleme ve atış platformu “nöbetçi” silahlı kuvvetlerde göreve hazır.
AA muhabirinin edindiği bilgiye göre, bilim-kurgu filmlerinde görmeye alışık olduğumuz teknolojiye sahip silah sistemi olan robot nöbetçi karakollarda nöbet tutmaya hazır hale geldi.
Uzaktan kumandalı robot Nöbetçi, savunma sanayinde gerçekleştirdiği önemli projelerle dikkat çeken Yüksel Savunma Sistemleri A.Ş. tarafından iki yıllık bir teknoloji geliştirme projesi kapsamında, tamamen milli ve özgün tasarım yetenekleri ile geliştirildi.
Nöbetçi, kışlalarda nöbetçilerin daha emniyetli bir noktadan çevreyi gözetlemesine ve ateşli saldırıya karşılık vermesine olanak sağlayan bir “Uzaktan Komutalı Gözetleme ve Atış Platformu”.
Yüksel Savunma Sistemleri A.Ş. Yönetim Kurulu Murahhas Üyesi Hayri Esen tarafından verilen bilgiye göre, iki yıl önce savunma sanayine adımını atan Yüksel Savunma Sistemleri A.Ş.nin terörle mücadele kapsamında kullanılması öngörüsüyle geliştirdiği Nöbetçi, atış testlerini başarıyla tamamladı.

HEDEFLERİN KURTULUŞ ŞANSI YOK…         Testlerde tüm hedefleri yüzde 100 bir isabet oranı ile vuran nöbetçi, teröristler tarafından açılan baskın ateşlerinde Mehmetçiklerin zarar görmesini önleyecek. Gözetlediği bölgedeki tüm hareketli nesneleri, hiç kaçırmadan tespit eden ve namluları ile takip eden Nöbetçi sistemi üzerinde termal kamera, elektro-optik kamera sensörleri ve lazerli mesafe ölçme cihazı bulunuyor.
Zırhlı araçların silah kulesi olarak da kullanılabilecek bir sistem olan Nöbetçi, arazide tespit ettiği hedeflerin tamamını çok büyük bir süratle, otomatik olarak arka arkaya ateş altına alabilecek bir özelliğe sahip bulunuyor.
500 mermi kapasitesi ile Nöbetçinin tespit ettiği hedeflerin kurtuluş şansı bulunmuyor.
Harekat alanında önceden belirlenmiş rotalarda otomatik olarak gözetleme yapabilen, kablolu komuta edilebileceği gibi kablosuz olarak da karşılıklı görüntü ve komut verileri taşıyabilen, alınan görüntüleri işleyerek bir monitörden operatöre sunan Nöbetçi, sis, kar gibi tüm olumsuz hava koşullarını filtreleyen yazılımı ile gerçek bir nöbetçi görevi görecek.
Karakollarda nöbet tutan askerlerin terörist baskınlarında her zaman ilk atışa hedef olduğu göz önünde bulundurulduğunda Nöbetçi, karakol ve kışla savunmasında hayati bir rol oynayacak.

Milliyet Gazetesi 14 Mart 2010

http://www.milliyet.com.tr/robot-nobetci-nobete-hazir-/ekonomi/sondakika/14.03.2010/1211188/default.htm?ver=53

• InfoDif  Yazılım
• İletişim

YÜKSEL SAVUNMA YENİ SİLAH PLATFORMUYLA YÜKSELİYOR…

Yüksel Savunma A.Ş. (YSS), özgün savunma sistemleri tasarlamak ve üretmek üzere yola çıkan ve özellikle son iki yılda adından sıkça söz ettiren genç bir şirketimiz. ODTÜ-MET(Teknokent) şirketlerinden olan YSS’in kadrosunda, savunma sektöründe uzun yıllardır çalışan deneyimli, uzman mühendislerden oluşan bir mühendislik ve tasarım ekibi var. Bugüne kadar iki adet uzaktan komutalı silah platformu üretmiş olan bu ekip, silah platformları konusunda büyük bir deneyim kazanmış durumda. Bugünlerde, daha önceki sayılarımızda sizlere uzaktan komutalı silah platformlarının, geliştirip ürettikleri yeni versiyonunu test etmeye hazırlanan ekip, araç üstüne monte edilecek bir kulenin tasarım ve üretim çalışmalarını da sürdürüyor.

Özellikle son yıllarda; sınır güvenliği ve anayurt güvenliği gibi kavramlar, terör tehdidi altında bulunan coğrafyalar başta olmak üzere, neredeyse tüm dünya devletlerinin gündeminde üst sıraları işgal ediyor. Bu durum, en küçüğünden en büyüğüne kadar savunma sektöründe faaliyet gösteren neredeyse bütün firmaları , bu tehdide cevap olabilecek teknoloji yoğun savunma sistemleri tasarımı ve üretimine yönlendirmiş durumda.

Pek çok alanda teknoloji transferi dönemini çoktan kapatan Türk Savunma Sanayisi de artık kendi tasarımları üzerinden kendi özgün ürünlerini geliştiriyor. Tasarım ve Ar-Ge’ye yönelerek ortaya gelişmiş savunma sistemleri çıkartan firmalarımızın bu çalışmalarının en önemli sonuçlarından biri de Türk Silahlı Kuvvetleri (TSK)’nın harp silah, araç gereç ihtiyaçlarının giderek daha da artan bir oranla yurt içinde karşılanması oluyor.

Karakol Baskınlarına Son

Çalışmalarını bu doğrultuda yürüten YSS de uzaktan komutalı silah platformu geliştirme çalışmalarına başladığında, özellikle bir baskın yaşanması durumunda, karakollarda görev yapan nöbetçilerin açılan ilk ateşe maruz kalmamasını ve daha emniyetli bir bölgede nöbet tutmasını hedefliyordu. Ülkenin dört bir yanında, sarp ve dağlık arazilerde hizmet yapan vatan evlatlarının, teröristlerle girişilen silahlı çatışmalarda üstünlük sağlamasına karşın, kayıpların büyük bölümünün açılan ilk terörist ateşinde verilmesi nedeniyle böyle bir proje üzerinde çalışmaya başlanmıştı. YSS, bu soruna çözüm olacağına inandığı uzaktan komutalı silah platformunun yeni ve daha da geliştirilmiş versiyonunun entegrasyon çalışmalarını da tamamlamış durumda. Test aşamasınında geçilmesinden sonra, önümüzdeki aylarda TSK’ya çeşitli gösterimler yapılması bekleniyor.

YSS, emsallerinden tamamen farklı yapıda ve farklı yeteneklere sahip olan yeni silah platformunu da; gövde tasarımından elektfonik aksama, görüntü işleme yazılımından mekanik özelliklere kadar her şeyi sınır, karakol ve kışla güvenliği öncelikleri dikkate alarak tasarladı.

Sistem Gelişime Açık

Yeni sistem iki ana unsurdan oluşuyor. Gözetleme ve atış birimi [GAB], operatör kontrol birimi [OKB], GAB’ın üzerinde, yatayda 350° ve dikeyde de 75° (+55°/-20°)’lik açılarla hareket edebilen bir platform üzerine monte edilmiş, biri makineli olmak üzere iki adet piyade tüfeği, biri termal ve elektro-optik olmak üzere iki adet kamera ve lazer mesafe bulucu mevcut. Platformun hareket açıları kullanıcı gereksinimleri doğrultusunda değiştirilebileceği gibi halihazırda her ikisi de 7,62 mm çapındaki PKMS ve AK-47 ikilisinin kullanıldığı sisteme, birlik deposunda bulunan herhangi bir PKMS veya AK-47’yi monte etmek mümkün.

Sistemde ikinci silahın varlığı (AK-47), operasyon sırasında makineli tüfekte herhangi bir sorun yaşanması durumunda, bir anahtar yardımıylai yedekte bekleyen diğer silaha geçerek operasyona devam edebilmek. Bu sayede, örneğin arpacığı tam hedefe oturtmuşken makineli tüfekte bir tutukluk yaşanması gibi çok tatsız bir durumda, 30 adet de olsa AK-47’nin şarjöründeki fişekleri kullanarak başarıdan istifade istifade etmek sürdürülebiliyor. Teknik olarak mümkün olsa da namlı çıkış ilk hızları ve etkili menzilleri farklı olduğundan, şu an için silahların aynı anda ateş etmesi gibi bir durum söz konusu değil. Ancak talep gelmesi durumunda, sisteme bu yeteneğin kazandırılabilmesi de mümkün.

Yüksel Savunma İş Birliklerine Açık

Teknik özellikleri ana hatlarıyla anlattığımız YSS tarafından geliştirilen yeni uzaktan komutalı silah istasyonu ve YSS’nin faaliyetlerine ilişkin, YSS Yönetim Kurulu Murahhas Üyesi Hayri Esen ile yapmış olduğumuz küçük söyleşiyi aşağıda bulabilirsiniz.

Ümit BAYRAKTAR : Öcelikle YSS hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

Hayri ESEN : YSS sistem entegratörü kimliğini ön planda tutarak, KOBİ’lerin ve Teknokent şirketlerinin imkan ve yeteneklerini de kullanarak savunma sanayimize teknolojiye dayalı, taktik anlamda faydalı son ürünler kazandırmak ve yeni projeler geliştirmek gibi bir strateji izliyor. Özellikle anayurt güvenliği konusunda çalışmalarımızı sürdürüyoruz. Dinamik, deneyimli ve çalışkan bir ekibimiz var. Yazılım, elektronik, mekanik, tasarım ve üretim mühendisliği, konfigürasyon kontrol, sistem mühendisliği, test mühendisliği ve sistem entegrasyonu gibi yeteneklere sahibiz.

Ümit BAYRAKTAR : Başka projeleriniz olduğunu da biliyoruz. Gelecek sayılarımızda onlara da ye değineceğiz. Ancak konumuz yeni silah platformunuz. Bu projenizde bugüne kadar yaşanan süreç hakkında bilgi verir misiniz?

Hayri ESEN : Sektörel stratejimizi teknolojiye dayalı, yararlı, son ürünler geliştirmek için mühendislik çalışmaları yapmak olarak saptamıştık. Uzaktan komutalı silah platformu konseptini de bu mantıkla oluşturmuştuk. Yani stratejimizde bir değişiklik olmadı. İlk defa Kuala Lumpur’da yapılan DSA 2008 fuarına katılarak büyük bir ilgi toplamıştık. Kasım 2008’de Karaçi’de (IDEAS’DE) de ürünümüzü tanıtmayı sürdürdük. Bu yıl Nisan ayında İstanbul’da yapılan IDEF’09 fuarında çok fazla ilgi gördük.

Aslında IDEF fuarında çıktığımız zaman dahi bu yeni platform üzerinde çalışıyorduk. Geçen yılın ekim ayından beri tamamen farklı, yepyeni bir platform yaratma çalışmalarında başladık. Şu anda yeni ürünün test aşamasındayız. Birkaç ay içinde de TSK’dan gösterim izni isteyeceğiz. Bu yeni sistem ile daha önce hedeflediklerimizin çok ötesindeyiz. Gövde tasarımından elektronik aksama, görüntü işleme yazılımından mekanik özelliklere kadar her şey yeni baştan tasarlandı ve yeni baştan yaratıldı.

YSS’nin önceliği doğal olarak TSK. Yenilikçi ürünler geliştirdikçe bu ürünler ile ilgili kullanım konsptleride gelişecektir. Çünkü TSK, teknolojik gelişmeleri yakından takip ediyor. Kuvvet komutanlıklarının ve Jandarma Genel Komutanlığı’nın karargahlarında teknoloji izleme birimleri var.

GAB iki personelin taşıyabileceği bir ağırlığa sahip. Yan dönüş motoru saniyede 120 derece dönüş hızına ulaşabiliyor. Böylece operatörün görüş alanı dışında bir istikamette yeni bir tehdit oluştuğu bilgisi operatöre ulaştığında, o istikamete çok süratli bir biçimde dönmek mümkün. Sistem geri tepmeyi azaltmak ve sistem ömrünü nispeten uzatmak maksadıyla, silahların üzerine monte edildiği şok sönümleyicilerle de desteklenmiş. Yatay dönüş motor kabini, sistemin YSS mühendislik ve tasarım bölümünde prototip üretim çalışmaları sürdürülen araç üstü silah platformuna dönüşmesine olanak tanıyan bir şekilde tasarlanmış. Sistemin öperatöre kazandırmış olduğu yeteneklerin araç kulesine aktarılmasıyla, kule versiyonu da oldukça yetenekli hale gelecek gibi görünüyor.

Kamera kutusu, silah beşiğinin altına yerleştirilmiş Mühimmat (mayon) kutusu ise gövdenin yanında önden geriye uzanıyor ve silah beslemesi esnek bir mermi kanalı (flex-suit) sayesinde yapılıyor. Böylece sistem daha dar bir cepheye sahip hale getirilmiş. İlk sistemden farklı olarak, 250 yerine 500 fişek kapasitesi kazandırılan yeni sistem lazer mesafe bulucu ile de destekleniyor. Ayrıca güç birimi ile merkezi ünite tekerlekli tek bir kutunun içine yerleştirilmiş. Kızaklı bir raf-kabinde kutu içine oturtulmuş olan merkezi ünitede bir arıza yaşanması halinde, kutu içinden alınıp yerine yenisinin konulması çok kısa sürede yapılabiliyor. Böylece sistem, zor şartlarda teknisyen onarımı ihtiyacı göstermeden fonksiyonlarını sürdürüyor.

Tarihte de tüm yeni gelişmeleri bünyesine uygulayan bir geleneği, bir alışkanlığı var silahlı kuvvetlerin. Teknoloji yerinde durmuyor. Teknolojik gelişmelerin paralelinde savunma sistemleri de gelişiyor.

Ümit BAYRAKTAR : öceliğiniz TSK olsa da uzaktan komutalı silah platformunuzla ciddi bir ihracat hedefiniz var. Bu konuda neler söylemek istersiniz?

Hayri ESEN : Bazı Orta Doğu, Orta Asya, Afrika ve Güney Asya ülkeleri ile ilişkilerimiz var. Fuarlarla başlayan bu ilişkiler fuar dışında da sürüyor. Bu ilişkilerin ticari iş birliğine dönüşmesi kuvvetle muhtemel. 2010 yılında bu konudaki faaliyetlerimiz hayli yogun olacak. Ancak yurt dışına açılmanın ve ihracatın önündeki en öenmli engel “sizin ordunuz kullanıyor mu?” sorusu. TSK, özellikle ilgi alanlarımızda bulunan ülkeler için çok önemli bir referans. ASELSAN, HAVELSAN, TAI, BMC, FNSS ve Otokar başta olmak üzere TSK’nın tedarikçisi olan birçok Türk firması bu bölgelerde çok iyi işler yapıyor. TSK’nın tedarikçisi olma referansı bölgede çok etkili. Savunma Sanayii Müsteşarlığı (SSM)’nin de bu platforma yakın ilgisini ve desteğini görüyoruz. SSM, özellikle milli katılım kararı aldığı fuarlarda neredeyse tüm yabancı heyetleri her Türk firmasının standına götürmeye gayret ediyor. Biz fuarlarda YSS olarak hemen hemen her yabancı heyetin ziyaret ettiği bir firma olduysak SSM’nin buna katkısı büyüktür. Diğer yandan, projeyi geliştirme sürecinde SSM Ar-Ge Dairesi Başkanlığı bizi sürekli teşvik etti ve destekledi. Ancak, savunma sanayisi çok gelişmiş dünya ülkelerine baktığımız zaman, o ülkelerin savunma şirketlerinin, silahlı kuvvetleri ve ilgili kurumları tarafından maddi olarak da desteklendiğini görüyoruz. Bu ülkelerin savunma şirketleri, bu destekler sayesinde ülke ekonomilerine katma değer kazandırıyorlar. Türk Savunma Sanayisi de bu bakımdan oldukça büyük bir potansiyele sahip, içeride desteklenerek ve dolayısıyla ihracata yönelerek büyüyecektir.

Ümit BAYRAKTAR : YSS’nin bu proje kapsamında yurt içi ve yurt dışı iş birliklerine bakışı hakkında neler söyleyebilirsiniz? Örneğin ASELSAN’ın da bu alanda çalışmaları var. ASELSAN tarafı ülkemizin değerlerinin korunması gerektiği ve yerli firmalar arasında bir yarışa gerek olmadığını söylüyor. Sizin değerlendirmeniz nedir?

Hayri ESEN : Özellikle Karaçi’de yapılan IDEAS 2008 ve İstanbul’da yapılan IDEF 2009 fuarında birçok yabancı firmadan ve bazı ülkelerin resmi Ar-Ge kurumlarından silah platformumuzla ilgili iş birliği teklifleri aldık. Ancak acelemiz yok . Proje süreçleri bakımından zamanı geldiğinde bu kurum ve firmalarla iş birliği içinde olabiliriz. Diğer yandan Teknokent ve OSTİM firmaları ile projenin başından beri zaten iş birliği içindeyiz. Mevcut şartlar altında ülke çıkarları için sektörde bir çalışma bütünlüğünün sağlanması ve uyum içinde hareket edilmesi gerektiğine inanıyoruz. Ürünlerimizin, özellikle ana yurt güvenliği kapsamında bir bütünün belirli bir parçası olacağı büyük projelerde yer alması bize gurur verir. Bu bağlamda, YSS’nin ana yüklenici sıfatıyla doğrudan ihtiyaç makamı ile çalışmaya veya savunma sektöründeki diğer büyük firmalarla iş birliği yapmaya hazır olduğunu söyleyebilirim. Bu tür iş birliklerinin savunma sanayimize ve dolayısıyla ülkenin savunma gücüne önemli katkılarda bulunacağını düşünüyorum.

Yeni silah platformuna uzaktan komuta edilebilmesini olanaklı kılan diğer ana unsur olan OKB ise her eğitim seviyesinden operatörün kullanabileceği olasılığı dikkate alınarak son derece kolay kullanılabilir ve operatörü en az yoracak şekilde tasarlanmış. Bir komuta çubuğu(grip) ve çok az sayıda tuştan ibaret olan ergonomik operatör konsolunun sağlamlaştırılmış(ruggedized) mönitöründeki arayüz de oldukça yetkin olmasına karşın son derece basit ve kolay anlaşılır olmasıyla dikkat çekiyor.

Gerekli görülmesi durumunda, üzerinde korumalı tetik tertibatı da bulunan komuta çubuğu kullanılarak operatör tarafından elle de komuta edilen sistem, tüm fonksiyonları otomatik olarak yapabiliyor. Komuta çubuğu üzerindeki butonlar, platformu yatay ve dikey yönde hareket ettiren hassas yönlendirme, görüntü yakınlaştırma ve uzaklaştırma, atış için tetik düşürme gibi fonksiyonları barındırıyor.

Operatöre Yazılım Desteği

Gözetlenen istikamette bir hareketin tespit edilmesinin ardından muhtemel hedef uzaklaşsa dahi, sistemin gözetleme yazılımı sayesinde, hareket algılandığı sürece yapılan kayıt bir küçük resim (thumbnail) halinde ekranın sağına atılıyor. Operatör, bu sayede tespit edilen son 10 hareketi yeniden izleme şansını buluyor. Termal kamera ve elektro-optik kamera görüntülerinin bir araya getirilmesine olanak tanıyan görüntü birleştirme (vision fusion) yeteneği ve sisli ya da yağışlı havalarda daha net görüntü almayı sağlayacak yazılım filtreleri de oldukça etkileyici. Sistem lazer mesafe bulucu sayesinde hedefin menzilini ölçebildiği gibi, koordinat bilgilerini ve hedefin milyem cinsinden istikametini belirleyerek operatöre gösterebiliyor.

Araziyi önceden öğretilmiş rotalarda gözetleyen sistemin yazılımı, operatörün istediği bölgeleri yakın planda büyüterek izlemesini de olanaklı hale getiriyor.

Görüntü işleme yazılımı sayesinde arazideki en küçük hareketi dahi algılayabilen sistem, tespit edilen hareketin hedef olarak tanımlanması durumunda ise gözetlemeden “hedef takip” moduna geçiyor. Hareket algıladığında anında alarm vererek birliğini uyaran sistem, gözetlediği alandaki rüzgar veya kar/yağmur yağışı nedeniyle oluşan hareketlenmeleri ise birkaç saniye içinde öğrenebiliyor ve filitreliyor. Böylece yanlış alarm verilmesinin de önüne geçiliyor.

Sistemde tüm komut ve veri aktarımı kablolu olarak yapılabildiği gibi, kablosuz kullanım seçeneği de var. Sistemi daha yakından tanıdığımızda, fuarlarda ve diğer etkinliklerde görüştüğümüz YSS yetkililerinin, bu yeteneklerle donanmış sistemi, uzaktan komutalı bir silah platformundan çok “robotsu nöbetçi” olarak nitelediklerinde yaptıkları tanımlamanın abartı olmadığını anlıyoruz. Sistem hedef takip modunda iken hedef nereye giderse gitsin namlularıyla birlikte, operatör tetiğe basmadığı takdirde ateş etmiyor. Sistem yazılımında yapılacak ufak bir değişiklikle hedefi otomatik oalrak ateş altına alma yeteneğini sisteme kazandırmak teknik açıdan mümkün ve çok kolay olsa da konunun hassasiyetinden ötürü bu yetenek sisteme kazandırılmamış. Atış dışında tamamen otomatik çalışabilen sistem, elle komuta edilirken de hareket tespit özelliklerine sahip.

Tamamen Türk mühendisleri tarafından tasarlanan ve üretilen sistem halen test aşamsında olsa da NATO standarlarını sağlaması için gerekli olan testlerin en kısa zamanda bitirileceği şirket yetkililerince ifade ediliyor. Testlerin tamamlanmasından sonra da TSK’ya bir sunum ve gösterim yapılması bekleniyor. Türkiye’nin silah platformu tasarımcısı ve üreticisi olma hedefi doğrultusunda geleceğe hazırlanan YSS’nin 2010 yılında yapılacak savunma fuarlarında boy gösterecek yeni uzaktan komutalı silah platformu, önce ki versiyonundan daha fazla ilgi çekecek gibi görünüyor.

MSI Aylık Savunma Teklonojileri Dergisi, Aralık 2009 sayı:050

• InfoDif Yazılım
• İletişim

Meksika’da başlamasıyla, domuz gribi  tüm dünyaya yayıldı. Dünya Sağlık Örgütü(WHO) 11 Haziran 2009 tarihinde salgın olarak ilan etti.  31 Temmuz 2009’da Dünya Sağlık Örgütü’nün raporlarına göre 168 ülke ve deniz aşırı bölgede en az bir laboratuvar, bir H1N1 2009 stren içeren vaka ve toplamda 162,380 vaka bildirildi.

Havaalanlarında termal ateş taraması, ilk olarak 2002-3 SARS salgını sırasında kullanıldı, ve hala domuz gribi için yollucuların taranmasında kullanılıyor. Görüntü Flir’den alınmıştır.

Domuz gribinin yüksek ateş(38°)ve yukarı, öksürük, boğaz ağrısı, halsizlik, ve ağrı gibi temel özellikleri sezon gribleri ile çok benzemektedir.  Termal görüntüleme büyük ölçekte ateşli insan tarama konusunda 2002-3 SARS salgınında hastalığın yayılmasını önlemek için Asyadaki havaalanlarında yolcuları taramada kullanılmıştı. Son zamanlardaki domuz gribi salgınıyla  termal görüntüleme ile ateş taraması yapma konusuna ilgi arttı.

TEKNOLOJİ

Termal kameralar nesnelerin sıcaklığına bağlı (Planck kuralına göre her nesne teorik bir eğriye bağlı kalarak enerji saçar) olarak farklı kızılötesi ışıma algılar. Termal görüntüleme sensörleri ışıktaki fotonları tespit eden foton detektörlerin aksine kızıl ötesi ışımaya maruz kalan her pikseldeki direnç değişimini ölçen tipik odaksal  düzlem sıraları (focal plane array) şeklindedir. Termal kameralar orta(~3-5 µm) ve uzun(~7-14µm)  kızılötesi dalga boylarında çalışırlar.

Termal kameralar soğutulmuş ve soğutulmamış olarak ayrılırlar. En yaygın termal kamera üreticilerinden biri olan  Flir Sistem’in  satış pazarlama müdürü Paul Sacker, on sene önce termal kameranın büyük çoğunluğunun  kriyojenik olarak  (-190°) civarında soğutulmuş olduğunu söyledi. Eski modeller soğutucu olarak sıvı nitrojen kullanırken günümüzde stirling motorlu soğutucu kullanılmaktadır.

Soğutulmuş kameralar iyi bir sinyal gürültü oranı sağlar, böylece  yüksek duyarlılık,  sıcaklık farkı algılamayı 0,015° ye kadar düşürür.  Ancak kameralar pahalıdır ve mekanik olarak soğutuldukları için sınırlı ömürleri vardır. Soğutulan kameraların genel  uygulamaları  hedeflenen imza analizi veya uzak mesafede nesnelerin sıcaklık algılaması gibi en yüksek kalite askeri ve savunma uygulamalarını içerir. Diğer taraftan soğutulmamış kamera teknolojisi kolay yapılır, ucuz ve ömrü sınırlı değildir. Sensör serileri genellikle kristalli yapısı olmayan(amorphous) silikondan  veya vanadyum oksitten  üretilmişlerdir. Duyarlılığı soğutulmuş kameralardan azdır(en az tespit edilebilen sıcaklık aralığı 0,5°dir), fakat bu bir çok uygulama için yeterlidir.

Kızılötesi detektör üreticisi ULIS’in teknik yöneticisi Jean-Luc Tissot, detektör üretim tekniklerindeki  gelişmeler küçük piksel boyu üretimine olanak sağladığını belirtiyor. Tissot, “küçük pikseller çözünürlüğün artmasına ve sistemin boyutlarının küçülmesini sağlıyor” diyor. ULIS termal detektörlerinin piksel boyları  2003’te 45 µm’den 35 µm’ye, 2005’te ise 25 µm’ye düşmüş. Firma bu sene çıkartacağı 640×480 formatlı  IR detektörü ile piksel boyunu 17 µ’ye kadar düşerecek.

ATEŞ  ALGILAMA

Sacker, “Soğutulmamış kameraların soğutulmuş kameralara göre ucuzluğu,  sayısı artan görüntüleme uygulamalarında termal görüntülemenin kullanılmasını sağladı.” diyor. Ateş algılama olayında, kameralar havaalanlarından veya diğer ana ulaşım noktalarından geçen insanları izleyecek şekilde yerleştirilir. Prensip olarak, eğer  vücut sıcaklığı önceden belirlenmiş sınırların üstünde (38°)olan biri geçerse bu durum, kişinin ateşi olduğu göstergesi olarak algılanır , sistem, yetkilileri sesli veya görsel olarak uyarır.

Sağlıklı(sol) ve ateşi yüksek(sağ) insanların yüz termogramları. Görüntü Glamorgan Üniversitesi, Medikal Görüntüleme Araştırma Birimi(Prof FJ Ring)’den alınmıştır.

Yüz yüzeyinde en güvenilir vücut sıcaklığı göstergesi iç göz kantusudur(gözün iç kenarı)ve ateş ölçüm sisteminin verimli kullanılması için bu bölgeden ölçüm yapmak gerekir. İç kantus, beyinden gelen karotisden(boyun atar damarı) beslenir, oysaki yüzün geri kalanı dış karotis atardamarından beslenir ve bu yüzden iç vücut sıcaklığı göstergesi olarak daha az güvenilirdir.

Glamorgan Üniversitesi Medikal Görüntüleme Araştırma Grubu ve termal görüntülemeyle ateş ölçümü için ISO standartları yazan grubun bir parçası olan Prof. Francis Ring, “Kesin bir ölçüm almak için kişinin yüzü lense direk bakmalı ve kamera her göz kenarı için en az 16 pixel alabilecek kadar yakın olmalıdır” der. Gözlük, yüz maskeleri, beyzbol şapkaları  gözleri kapatır , düzgün bir ölçüm yapmak için hepsinin çıkartılması gerekir. Glamorgan Üniversitesinde geliştirilen kesin görüntü yakalama prosedürü ateş ölçümü için uluslar arası standart olarak alınmıştır.

Ring’e göre, SARS konusundaki hayal kırıklıklarından biri, bir çok anektotsal bilgi ortaya çıkmasına rağmen, çok az doküman saklanmış veya yayınlanmış olmasıdır.  Kriter basitçe görüntülere 38° eşik değeri koymak ve bu seviyeyi  geçen yüzler için bir alarm sistemi kurmaktır.

Ring, “Teknik SARS’a yakalanmış birinin çok sıcak bir yüzü olacağını ve kalabalıkta yürürlerken termal kameraların onları ayırt edebileceğini temel almıştır. Esas sorun, grip virüsü ile ilgili durumun gerçekte böyle olmamasıdır. Uç örneklerde tüm yüz sıcak olacaktır fakat  kişi bu kadar hastaysa muhtemelen yolculuk etmez.”  diyor.

Tasarımın detaylandırılması, kameraların performans özellikleri ve nasıl kullanılacağı, test edileceği , bakım yapılacağı ve çalışanların eğitim gereksiminleri için iki standart belirlenmiştir. Standartın gereksinimlerinden biri teçhizatın medikal teçhizat olarak düşünülmesidir ve bu da belli ana özelliklere sadık kalmak zorunluluğu getirir.

Standardın verimli ateş ölçümü için tavsiye ettiği kriterler, kameranın kullanımdan önce durağan hale ulaşmış olmasını, belirli aralıklarla teçhizatın kalibre edilmesini, kameranın yüz ile duruşunun önemini, kameraların düzenli kontrolunu ve verilerin yedeklenmesini içerir.

Soğutulmamış kameralarla ilgili bir kriter sahnede bir sıcaklık referans kaynağı olmasını öneriyor böylece her görüntü kendi içinde kalibre olacaktır. Xenics Avrupa satış temsilcisi Martin Ghillemyn, der ki;  “birisinin ateşinin olup olmadığının kararının verilmesi hassas bir ateş ölçüm metodu gerektirir ve referansı bu çerçeveye dahil etmek ölçüm hassasiyetini maksimize eder”.  Xenics’ Raven-384 soğutulmamış kameralar ateş taraması için uygundur.

Kızılötesi kameraların kalibrasyonu sıkı sıkıya kontrollu çevresel koşullar altında yapılır. Xenic’te bu, siyah vücut referansı kullanılarak iklim odasında gerçekleştirilir. Bu özellikle soğutulmayan bolometre kameraların duyarlılığı çevre koşullarından etkilendikleri  için  önemlidir. Ev içi kalibrasyona rağmen, siyah vücut referansı yolcu kontrol noktasının arka planına yerleştirilmesi ile hala kesin okumalar elde edebilmektedir.

KESİNLİK ANAHTARDIR

H1N1 virüsü hakkında ateş seviyesine gelmesi için ne kadar zaman gerektiği gibi hala bilinmeyenler var.   Bu, bazı insanların bir kaç saat gibi daha çabuk ateşinin çıkması ile bir kaç günde ateşi çıkanlar arasında değişiyor. Ring “her zaman ölçülemeyenler olacaktır, ateşlenme durumu hakkında her şeyi bilmiyoruz ama elimizden gelenin en iyisi teknolojiyi mümkün olan en kesin şekilde kullanmaktır” diyor.

Sacker, sistemin yanlış pozitifler üretebileceğini söylüyor.  Yakın zamanda sıcak içecek içen birisinin vücut sıcaklığı diğerlerinden daha fazladır. Bunun gibi vücut sıcaklığını arttıran ve viral olmayan sebepler de vardır. Ancak eğer uygun donanım kullanılırsa ve sistem düzgün kurulursa tarama sistemi olması hiç olmamasından iyidir.

Sacker işyerlerinin de ofis binalarında H1N1 virüsünün yayılmasını azaltmak ve sağlıklı iş gücünü korumak için termal görüntüleme donanımına olan ilgilerinin arttığını ekliyor.

Dört seneden fazla zamandır, Ring ateşli çocukların termal taramadan geçtiği Warsaw’da Askeri Sağlık Enstitüsünde çalışmalarını sürdürüyor. Ring  “ Ortaya çıkan sonuç, teknik kesinlikle çalışıyor” diyor. Vücut sıcaklığı ile  gözlerin termal görüntülerinin ölçümleri arasında yüksek bir ilişki var, ancak kişi dosdoğru yüksek kalite görüntü kullanan lense bakarsa.

Ağustos/Eylül 2009 tarihli 34 sayılı Imaging and Machine Vision dergisinin 16-17. sayfalarından  çevrilmiştir.

InfoDif Yazılım

İletişim

El kontrollü robot sistemleri savaş meydanlarında keşif, bomba tespit ve imha görevlerinde sayısız görevi başarıyla yerine getirdiler. Bir süre bu şekilde devam edeceği öngörülse de robot üreticleri geleceğin bir sonraki nesil robotları için şimdiden çalışmalarına başladılar. Birleşik Devletler ordusuna robot sağlayan önde gelen bir firmanın kurucusu, robotik araç beklentilerinde uzaktan kontrollü robotların yanında otonom özelliklerin de olması yönünde bir yönelimin olduğunu belirtiyor ve yarı otomatik ve otonom insansız yer araçlarında (UGV- Unmanned Ground Vehicles) en fazla talebi aldıklarını ekliyor. Bazı firmalar ise maliyetten kazanma amacıyla insan kontrollü araçlara otonom özelliği kazandıracak modülleri geliştirmekteler. Bu firmalar bu tür çözümlerin ucuz olmasının yanında insan kontrollü özelliklerinin modül eklense bile kaybolmadığını belirtmekteler.

Otonom robot olarak geliştirilen 6 ayaklı MULE (Multifunction Utility/Logistics Equipment Vehicle) saatte 30-40 km hıza çıkıp yalaşık 860 kilogramlık yük taşıyabilmekte. 6 ayağı sayesinde arazideki çukurları kolaylıkla geçip tırmanışlar yapabilen MULE’nin taşıma, kuşatma ve anti-mayın olmak üzere 3 modu bulunmakta. Üreticinin insansız araçlar yetkilisi aracın, bir adet Javelin füzesi, M240 otamatik silahı ve orta mesafeli elektro-optik ve kızılötesi algılayıcılarla donatılabileceğini belirtmekte. Mule tasarlanırken otonom işletim şekli olarak askerlerden gelen radyo sinyali takip edecek ya da dah öncede belirlenmiş bir rotayı takip edecek şekilde tasarlanmış. Bunun yanında askerler el kontrol cihazları ile aracın rotasında değişiklik yapabilme olanağına da sahipler.

Bazı Birleşik Devletler müttefik ülkeleri sınır kontrolü gibi tehlikeli olabilecek görevler için insansız araç çalışmalarını sürdürmekte. Bu müttefiklerden önde gelen İsrail’den Israil Aerospace Insdustries ile Elbit Sytems firmaları gözlem ve caydırıcı amaçlı Guardium aracını geliştiriyor. Araç şimdiden bazı devriye görevleri için kullanılmaya başlamış durumda.

Guardium taktiksel konumlama sistemi ile donatılmış TomCar şasisi ile arazide 80 kilometre hıza çıkabilmekte. Ayrıca araca savunma amacıyla hafif silahlarla, otomatik hedefleme ve görüntü yakalama amaçlı elektro optik ve termal kameralarla, hasas bir mikrofon ve iki yönlü telsizle donatılmış durumda. Ayrıca araca uzaktan kontrollü ölümcül veya ölümcül olmayan silahların da eklenebilceği belirtiliyor. Araç 2005 yılında İsrail tarafından sınır güvenliğinde kullanılmaya başlanmış. 2008 yılından itibaren de İsrail havalimanları merkezi güvenliklerini bu araçlara emanet etmekte.

Elbit Systems firmasının geliştirdiği bir başka dikkat çekici ürün ise Viper (Versatile Intelligent and Portable Robot). Bomba fırlatıcı ya da silahla donatılma olanağına sahip bu robota, kuşatılabilen bir kontrol ünitesi ve kafa takılan kaska bağlı görüntü sistemi ile uzaktan kontrol edilebilyor. Elbit Viper için bina içi boşlukları tespit edebilecek bir lazere dayalı radar geliştirerek robota otonom özellikler katmak istiyor. Bu sayede Viper bir nesneyi hareket ettirme, binaya girip çöküntü ve engellerden geçme ve merdiven tırmanma yeteneklerini kazanacak.

Yeraltı gözetim ve teftişi için ise DDRD’nin geliştirdiği ve yapımı için yılanların hareketlerinin algılayıcılar ile gözlenip roboto aktarıldığı çalışmalar göze çarpıyor. Bu robot yılanlar Carnegie Mellon Üniversitesi, Ben Gurion Üniversitesi ile Technion-İsrail Teknoloji Enstitüsü’nden oluşturulan bir takım tarafından geliştiriliyor. Yılanlar düşük ışık hassasiyetine sahip kameralarla, kızılötesi aydınlatıcılarla ve başlarına yerleştirilen mkrofonla donatılıyor. Robot yana kaçma ve yuvarlanma hareketlerini bir çok elektirk ve hidrolik motorları sayesinde gerçekleştiriyor. Bu robota kıvrılarak ilerleme, çatlaklardan geçmemağra ve tünel boyu ilerleme ve yayın yapmak için dikelme hareketlerini yapabilme yeteneklerini kazandırıyor.

İnsansız araçlarda otonom sistemlere yönelimin temelinde uzaktan kontrollü her bir araç için aracın kullanımı konusunda eğitilmiş insan gerekliliğinin çoğu zaman yetersiz kalmasından kaynaklanmakta. İnsansız otonom araçların bu üstünlüğü ve diğer yetenekleri gelecekte bu robotların savaş alanlarında ve güvenlik alanlarında kullanılmaları için üretici firmalara daha fazla talep baskısı yapılmasına sebep olacağı görünüyor…

• InfoDif  Yazılım
• İletişim

Görüntü işleme; dijital olarak alınan görüntülerin işlenerek özelliklerinin ve yapılarının değiştirilmesini, geliştirilmesini ve bu görüntüler vasıtasıyla analizlerin yapılmasını sağlayan teknolojidir.

Kerem Çalışkan

Bilgisayar Yüksek Mühendisi

Görüntü işleme; dijital olarak alınan görüntülerin işlenerek özelliklerinin ve yapılarının değiştirilmesini, geliştirilmesini ve bu görüntüler vasıtasıyla analizlerin yapılmasını sağlayan teknolojidir. Modern teknoloji, herhangi bir görüntünün(fotoğraf ya da video) girdi olarak kullanılarak istenilen özellikte bir başka görüntünün ya da girdi olarak kullanılan görüntü ile ilgili verilerin elde edilmesini mümkün kılmaktadır. Görüntü işleme ile bir görüntünün rengi, parlaklığı, boyutu, yapısı gibi özellikleri uygun yazılımlar kullanılarak değiştirilebilir, geliştirilebilir ve analiz edilebilir.

Bu yazılımlar, dijital ortama aktarılan görüntülerdeki bozuklukların giderilmesi ve daha kaliteli görüntü almak için kullanılabileceği gibi nesnelerin tanımlanması, hareketli ve hareketsiz nesnelerin ayrıştırılması gibi bir çok amaç için de kullanılabilir. Farklı formatlarda görüntülerin kullanıldığı her sektöre uygun çözümlerin üretilmesini sağlayan görüntü işleme; güvenlikten astronomiye, savunma sanayiinden kalite kontrolüne kadar sayısız alanda kullanılabilir.

Kalite denetimi

Üretim alanında hızla yoğunlaşmakta olan rekabet ortamında, kalite güvencesinin sağlanması farklılık yaratmak ve rekabette avantaj sağlamak isteyen işletmelerin en çok önem verdikleri unsurlardan biri haline gelmiştir. Aynı hızla gelişen teknolojiler sayesinde kalite kontrolünü otomatik ve yüzde100 güvenli bir şekilde gerçekleştirmek artık mümkün. Endüstriyel uygulamalarda kullanılan görüntü işleme temelli kalite kontrol sistemlerinin amacı ürünlerin kalitesini analiz etmek ve gözlemlemektir.

Sinyal işleme sistemleri ve otomatik görsel denetleme sistemleri ile kalite değerlendirmesi ve denetimi güvenli bir şekilde sürekli olarak sağlanabilir. Kalite kontrolü ile ilgili problemlerin çözümü için görüntü alma, işleme, özellik seçme ve çıkarma, verileri analiz etme ve sınıflandırma gibi bir dizi işlemin etkin bir şekilde yürütülmesi gerekmektedir. Ürünleriniz veya ambalajlarından alınan görüntülerin işlenmesi ve gerekli donanım kullanılarak geliştireceğimiz sistemler sayesinde her bir ürün tek tek kontrol edilir ve standartlara uygun olmayanlar ayrılır.

Farklı formatlarda görüntülerin kullanıldığı her sektöre uygun çözümlerin üretilmesini sağlayan görüntü işleme; güvenlikten astronomiye, savunma sanayiinden kalite kontrolüne kadar sayısız alanda kullanılabilir.

Akıllı Güvenlik Sistemleri

Görüntü işleme teknolojisinin en çok kullanıldığı alanlardan biri de güvenliktir. Güvenliğin önemli olduğu bina ve ortamlarda etkin çözümler sunan sistemlerimiz sayesinde izinsiz girişlere, hırsızlığa ve bir çok tehlikeye karşı en yüksek seviyede korunmanız görüntü işleme teknolojisi ile artık mümkün. Hızlı görüntü yakalama kabiliyeti olan kameralar ve talepleriniz doğrultusunda şekillendireceğimiz yazılımlarımız sayesinde binalara yapılacak izinsiz girişler, hırsızlık olayları ve şüpheli paketler akıllı güvenlik sistemleri sayesinde anında fark edilir ve ilgili birimler uyarılır. Geleneksel güvenlik kameraları ile bazen günler sonra fark edilen ve büyük kayıplara yol açabilecek hırsızlık ve benzeri olaylardan akıllı güvenlik sistemleri sayesinde anında haberdar olmak mümkün.

Akıllı güvenlik sistemleri tanımlanan alanlardaki hareketliliği, nesneleri, sistem tarafından tanımlanan anormal durumları takip ve tespit eder. İstenmeyen veya anormal durumlar oluştuğunda sesli veya görüntülü alarm harekete geçer ve güvenliği tehlikeye sokacak veya hırsızlık gibi kayıplara yol açacak olayların önlenmesine olanak sağlar.

Makine algılaması

Bilgisayar algılaması uygulamalarının, sanayi ve üretim alanlarında kullanılmasıdır. Makine algılamasının kullanıldığı en popüler uygulamalardan biri, yarı iletken çip, otomobil, gıda ve farmasötik üretimlerinin denetlenmesidir. Hatlarda üretimi takip eden insan gözlemcilerin gözleriyle üretilen ürünün kalitesini kontrol ettiği gibi, makine algılaması sistemleri benzer bir denetini yapabilmek için dijital kameralar, akıllı kameralar ve görüntü işleme yazılımları kullanmaktadırlar.

Makine algılaması sistemleri, konveyöderki nesnelerin sayılması, seri numaralarını okunması ve yüzeysel hataları aranması görevlerini yerine getirebilmek için programlanırlar.

Üretim alanında hızla yoğunlaşmakta olan rekabet ortamında, kalite güvencesinin sağlanması farklılık yaratmak ve rekabette avantaj sağlamak isteyen işletmelerin en çok önem verdikleri unsurlardan biri haline gelmiştir. Aynı hızla gelişen teknolojiler sayesinde kalite kontrolünü otomatik ve yüzde 100 güvenli bir şekilde gerçekleştirmek artık mümkün. Endüstriyel uygulamalarda kullanılan görüntü işleme temelli kalite kontrol sistemlerinin amacı ürünlerin kalitesini analiz etmek ve gözlemlemektir.

Sinyal işleme sistemleri ve otomatik görsel denetleme sistemleri ile kalite değerlendirmesi ve denetimi güvenli bir şekilde sürekli olarak sağlanabilir. Kalite kontrolü ile ilgili problemlerin çözümü için görüntü alma, işleme, özellik seçme ve çıkarma, verileri analiz etme ve sınıflandırma gibi bir dizi işlemin etkin bir şekilde yürütülmesi gerekmektedir.

Biyometrik Tanıma

Günümüzde biyometrik tanımlamalar için parmak izi, iris, retina, ses, yüz, vb. gibi farklı metotlar kullanılmaktadır. Bütün bu metotların avantajları ve dezavantajları bulunmaktatır. Uygun biyometrik sistemi seçmek için güvenilirlik, fiyat, esneklik, cihaz ile fiziksel temas gereksinimi gibi kriterlere dikkat etmek gerekir. Yaygın olarak kullanılan parmak izi tanımanın yanı sıra insan yüzü temelli biyometrik tanımanın kullanımı da hızla artmaktadır. Yüz tanıma; binalara ve bazı alanlara, bilgisayar/ağ kaynaklarına, banka hesaplarına girişleri control eden sistemler ve işletmelerde personel takip sistemleri gibi alanlarda kullanılmaktadır.

Plaka Tanıma

Görüntü işleme yazılımları ve kameralar kullanılarak geliştirdiğimiz plaka tanımlama sistemleri ile trafik, geçiş kontrolü ve güvenlik uygulamalarında dünya standartlarında çözümler sunmaktayız. Her sektörün ve işletmenin farklı gereksinimleri olduğunu göz önünde bulundurarak ürünlerimizi ve yazılımlarımızı farklı uygulamalara adapte ediyoruz. Plaka tanımlama sistemlerinde, takibi yapılan araçların plaka numaraları güçlü kameralar ile yakalanır ve yazılımlar ile analiz edilerek veritabanına aktarılır.

Geçiş kontrol uygulamalarımızda geçiş izni olan plaka numaraları bir veritabanına önceden kaydedilir. Plaka numarası sistem tarafından tanınan araçların geçişine izin verilir. Geçiş izni olmayan araçların plaka numaraları sistem tarafından algılandığı anda uyarı sistemi devreye girer ve uygulamanın özelliğine göre bir bariyer veya alarmın devreye girmesi ile aracın geçişi engellenir. Trafik uygulamalarında ise park yeri olamayan alanlarda park etmiş olan araçların tespiti, aranmakta olan araçlarının yerinin tespiti, belirlenen noktalardan belli bir süre içinde geçen araç sayısının ve plakalarının tespit edilmesi gibi işlemler rahatlıkla gerçekleştirilebilir. Yollarda, büyük alışveriş merkezlerinde, havaalanlarında ve araç giriş-çıkışının olduğu her alanda bu sistem yardımıyla güvenlik ve düzen sağlanabilir.

Medikal Görüntüleme

Tedavi, tanı ve teşhis amacıyla vücudun tümünün ya da odaklanılan bölgelerinin görüntülenmesi medikal görüntüleme cihazları ile olur. Bu cihazlardan elde edilen görüntülerin işlenmesi, üzerinde değişiklik yapılması ve saklanması gerekebilmektedir. Bütün bunlar görüntü işleme alanına dahil işlemlerdir.  Medikal görüntüleme cihazları kendi içlerinde görüntü işleme kullandıkları gibi çıktı olarak verdikleri görüntüleride dijital ortamda işleyebilme imkânı vardır. Tabii bu durumda bütün medikal görüntülerin belli bir standart formatta olması beklenir, bu sayede farklı cihazların görüntüleri farklı yazılım üreticilerinin ürünleri ile görüntülenip işlenebilir. Bu format DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) formatı olarak bilinmektedir. Bu format sayesinde hasta bilgileri, görüntüleri ve doktor yorumlarına kadar birçok veri yapısı tek bir dijital dokuman içerisinde tutulabilir. Dünyadaki tüm Medikal Görüntüleme Cihazı üreticileri için DICOM formatında görüntü oluşturmak ve bu görüntüleri gösterip işleyebilecek yazılımlar büyük önem taşımaktadır.

• InfoDif Yazılım
• İletişim

GenICam fikri 2005 yılında oluşturulmuştur. İlk amaç,  her türlü kamera için kamera programlama arayüzünü standartlaştırmaktı. Örnegin, var olan bağlanabilme, görüntü yakalama standartları Camera link, FireWire, ve GigE vision’u dur. Bu bağlanabilme şekilleri görüntü işleme yazılımına kamera ile nasıl bağlantı kurabilecegini ve veri transferinin nasıl yapılacagını belirler. Her şirketin kendine göre kamera özelliklerini sunma şekli vardır. Bu durumda müşteriler bir sistemden diğerine geçmek istediklerinde büyük bir değişiklik yaşamak zorunda kalırlar. Standart geliştiricilerinin bu sorunu çözebilmek için  her kameranın aynı şekilde sunulması saglayabilmek için bir çözüm yolu bulabilmesi gerekir.

Infodif GenICam standartları çalışma grubu üyesidir.

GenICam’in özellikleri

Bugünlerde standartlar 3 modülden oluşmakta: GenICam uygulama programlama arayüzü ( GenAPI ),  adlandırma kuralları – naming conventions ( SFNC ) ve GenICam  ulaştırma katmanı ( GenTL ) GenICam’in standart modülleridir.

GenAPI, son kullanıcı ve kamera arasındaki control katmanıdır. GenAPI XML dosyalarınu kullanır. Özellikle GenICam kameraları standartlarının bulundugu basit belgeleri XML dosyalardan okuyarak kullanır. XML dosyalar kameranın özellikleri ve kuralları ile ilgili bilgileri barındırır: kamerayı nasıl korunmalı,  belirli elamanların yazılımı, verilen değerlerin limitleri, maksimum ve minimum değerler, değer adımı ve diğer kriterlerdir. Her kamera üreticisi  GenICam uyumlulugu için XML dosyalarını oluşturur ve yazılım firmaları kodlarını GenAPI’ yi referans alarak yazarlar. Adlandırma kuralları GenICam komitesi tarafından  kontrol edilir. GenTL ise, aygıt sayımı ve görüntü yakalamak  için soyutlama seviyesi verir. GenTL’ye, diğer dillerin de eklenebilmesine ragmen, C++ dilini temel alır. Kameraların kayıt tabanlı arayüz oldugunu varsayarak GigE ve IEEE 1394 arayüzlerinin dogal stillerini takip eder. Sisteme bağlı kameralardan resimleri yakalama, yapılandırma ve yönetebilmeyi GenTL’de DLL library ile yapabilir. Bunun avantajı kameranızın yazılımını destekleyen pakete rahatlıkla  takabilmenizdir. Eğer belirli iletişim kuralları geliştiriyorsanız, bu herhangi bir sorun oluşturmaz ve görüntü işleme yazılımları için sürücü yazmanıza  gerek kalmaz tek yapmanız gereken GenTL ve GenICam otomatik olarak algılamasını sağlamaktır.

Şuandaki Sıkıntılar

Standartların katı olmasının arkasındaki sebepler arasında bazı tehlikeli noktaları da bulunmakta. Standartlara alışmak biraz zaman alabilir ancak bu standartlar müşteriler ve firmalar için çok önemli bir yer teşkil etmez. Bayiler gelişen yeni kameraları  daha etkin kullanabilmek için  çalışmalarını ilerletmekteler  ancak GenICam modellerindeki yeni özelliklerde de bazı kısıtlamalar bulunmakta. Kameraların %80’i iyi çalışmakta ancak geri kalan %20’lik kısımda tuhaf ve uygun olmayan problemler söz konusu olmaktadır. XML dosyalar çoğu cihazları tanımlamaya yardımcı olurken, Adlandırma kuralları bazen (SFNC) farklı kameraların standartlaşmasına engel olmakta. Her yeni özelliğe yeni elemanlar ekleme veya kamera bayileri tuhaf özellikleri destekleyerek GenICam modeline yerleştirebilmek için varolan elemanlarla çaprazlaması gerekebilir. Bu tür problemler GenICam komitesinin sıradaki toplantısında çözüm bulmaya çalışacaklar.

Komite

Her yıl iki adet uluslarası toplantı yapılmakta bu toplantıların biri kuzey Amerikada  diğeri ise Avrupada yapılmaktadır. Son toplantıda potansiyel belgeleme methodları tartışılmıştır. Pleroda kıdemli geliştirici ve GigE Vision’ un teknik komitesininin başkan yardımcısına göre GenICam belgelemesi, şu an her hangi bir kişi veya kurum tarafından uygulanmamakta. GenICam uyum alt komitesine göre bu tür belgelemeler çok önemli. GenICam uyumlulugu sadece kameraları kapsamamakta, bu uyum testi  görüntü işleme kütüphaneleri ve görüntü işleme yazılımlarını da kapsamakta bu yüzden bir ürünün GenICam’e  uygun olabilmesi  için kendine uygun uyum testini başarı ile geçmesi gerekmektedir.

Rakipler Arasındaki İşbirligi

GenICam ‘e uyumluluk için görüntü işleme yazılımı üreticileri  ve kamera bayileri  birlikte çalışmaktadır. Bir firma yöneticisine göre standartlaşmanın o firma için çok büyük bir önemi yoktur  ancak müşteri başka bir firmanın kamerasını kullanırken  sizin firmanızın kamerasını kullanmaya başladığı andan itibaren sorun teşkil eder ki bu olay şirket  için müşteri kaybına sebep olur.

Gelecekte gigabit ethernet kameralara büyük bir adaptasyon sağlanması beklenmekte. Çogu bayi  10 gigabit ethernet kameraları  GenAPI ile kontrol etmektedir. Görüntü işleme için farklı bağlantılı kameraların GenICam arayüzü kullanımı çok önemli bir adımdır. Geniş Firewire ve USB uyumlulugu çok hızlı bir şekilde yayılmakta; komiteler bu iki standardın kontrolü  GenICam standartlarında şuana kadar dahil olmamakla birlikte yoğun beyin fırtınası yürütülmektedir. Bilgisayarla görüş gelecekte ne getirirse getirsin GenICam komitesi üyeleri kolayca bağlantı kurabilecekleri bir görüntü işleme ve yakalama yapısı umut ediliyorlar.

GenICam Üyeleri

GenICam grubu katılımcı ve ilgili üyeler olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. InfoDif de yakında bu gruba üye olmayı planlamaktadır. Yazının yazıldığı an itibarı ile üye listesi aşağıda verilmiştir :

• ABS GmbH
• Accu Soft Corp.
• Adaptive Vision
• Adimec B.V.
• Allied Vision Technologies GmbH
• Andor Technology PLC
• AT – Automation Technology GmbH
• A&B Software LLC
• Basler AG
• Baumer Optronic GmbH
• Beijing Jimingyuan Technology Co.
• BurgerMetrics
• Cognex Corp.
• Cohu Inc.
• COLOUR Control Farbmesstechnik Gmbh
• Crevis Co., Ltd.
• Dalsa Inc.
• 4DSP B.V.
• DVC Co.
• e2v semiconductors (former ATMEL)
• Eltec Elektronik AG
• EPIX Inc.
• Euresys S.A.
• EVK DI Kerschhaggl GmbH
• Fairchild Imaging Systems
• FAST Corporation
• Fast Vision LLC
• FLIR AB
• GE Fanuc Intelligent Platforms Ltd.
• GigaLinx Ltd.
• Hitachi Kokusai Electric Inc.
• I2S
• IDS Imaging Development Systems GmbH
• IMAC IT F&E GmbH
• Imagsa S.A.
• IMI Technology Co., Ltd.
• Impuls GmbH
• InfoDif
• Intek Christoph Kühnel Hard- & Software
• IO Industries Inc.
• I-Solutions
• JAI A/S
• Kappa Opto-Electronics GmbH
• Leutron Vision
• Lumenera Corp.
• Matrix Vision GmbH
• Matrox Ltd.
• MaxxVision GmbH
• Mikrotron GmbH
• MontiVision
• Monitoring Technology Corp.
• MVTec Software GmbH
• National Instruments Corp.
• PCO AG
• PixeLink R&D
• Pleora Technologies Inc.
• Prosilica Inc.
• Sick IVP
• Silicon Software
• Sistemas Fruticolas S.L.
• Softhard Technology Ltd.
• Stemmer Imaging GmbH
• SVS-Vistek GmbH
• Toshiba Teli Inc.
• Unibrain S.A.
• University of Bristol
• Vieworks Co., Ltd.
• Visionite Inc.
• VRmagic GmbH
• X-Scan Imaging Corp.

• InfoDif Yazılım
• İletişim

InfoDif çalışmalarında mümkün mertebe IP tabanlı kameralardansa karmaşık video analizli kameralara dogru yönlenmektedir. Smart camera olarak adlandırılan bu sistemler veya DSP – FPGA kökenli kendi video analizi / görüntü işleme yazılımlarımızı çalıştırabileceğimiz kartlar kullanarak görüntüyü merkeze iletmeden işlemek için çalışmalar yapıyoruz. PC üzerinde çalışan karmaşık video işlemlerinde PC tabanlı analizler yaparken devamlı video akışına ihtiyaç duyulur bu ihtiyaç gerekli olan bant genişligi miktarını arttırır oysa bizim hedefimiz bu iletişimi minimuma indirgeyip yapılacak otomatik görüntü işleme ve video analizi operasyonunun kamera tarafına kaymasını sağlamaktır. Bütünleşik analiz içeren kameralar sistemdeki bant genişliği kullanımını düşürerek, çok sayıda kameranın bir ağa bağlanmasına izin verir. Bu ayrıca yeni nesil kablosuz sistemleri ( 3G, 4G – WiMax gibi) en rahat şekilde kullanıp yeni nesil surveillance sistemleri geliştirmemize olanak verecektir. Kamera üreticileri çok karmaşık analizleri PC’ye aktarmadan tamamlamak için sistem mühendisliği üzerine yogunlaşmış durumdalar ki InfoDif bu konuda eldeki kameraların da kullanabileceği altyapılara odaklanmaya çalışmaktadır.

Sony’ nin geliştirdigi bütünleşik analizleri içeren akıllı kamera çözümü ile yüz tarama yazılımı üreten alman bir firma binaların giriş kontrollerini saglamak için birlikte geliştirdikleri teknoloji yüz tanıma ve çalınmış parola anahtarları ile giriş yapmak isteyen davetsiz misafirlerin tespiti için kullanılmaktadır. InfoDif bu konuda hem RFID hem de Görüntü işleme deneyimini birleştiren bütünleşik çözümler planlıyor. Amaç yüksek güvenlik gerektiren bölgelere gerçekten sadece ilgili kişilerin giriş yaptığını garantilemektir. Ar-Ge sistemimiz GIP bittiğinde son derece sağlam yüz tanıma algoritmalarımız ile RFID sistemlerinin verilerini örtüştüren bir çok görüntü işleme çözümü ortaya koymayı planlıyoruz.

Her çalışana bir kullanıcı numarası, elektronik giriş şifreleri ve kamera kontrollü giriş kapısı, tipik giriş kontrolü için olmazsa olmazlar arasındadır. Tanınmayan bir kişi çalınmış bir şifre ile girişe geldiginde muhtemelen yüzünü kameradan gizlemeye çalışacaktır. Akıllı kameralar ve görüntü işleme sistemleri için yapılacak potansiyel uygulama, video beslemelerini analiz edebilen ve geçerli giriş şifresi kulanıldığında eger yüz gizli ise giriş talebinin reddedilmesi ile görevli olan bir uygulamadır. Bu uygulama veritabanındaki yüz ile kameradakini eşleştrip basit bir şekilde giriş kontrolunu sağlamaktadır. Kamera , bina içindeki davetsiz misafirleri resmlerini yakalayabilir. Bu teknoloji kişi ile ilgili bilgileri maximuma çıkartmak için dizayn edilmiştir. Ancak yetersiz ışıklandırma davetsiz misafirlerin yüzlerinin fotograflanmasını zorlaştırır. Aynı zamanda davetsiz misafir eğer hızlı bir şekilde hareket ediyorsa pozitif tanımada da problem oluşturmaktadır. Yüzü en iyi açıdan gösterebilmek için video beslemelerinde bazı kareleri keser. Çekim sonrası işlemler ile de ışıklandırma ve renk ayarlarında yapılan degişiklikler kişi tanımlamada başarılı sonuçlar çıkarır bu teknoloji polis tarafındanda rahatlıkla kullanılabilir.

Bu teknolojinin avantajlı yanı yüzleri izleyebilmektir. Kameralar artık neyi arandıgını bilmekte ve tren garları ve havalimanlarında ki sistemlerde izlenmiş olan nesnelerdeki farklılık saptayabilmektedir. Bu teknoloji trafik izleme gibi diger bir çok uygulamada kullanılabilir. Örneğin, müşterinin alışveriş merkezinde ne kadar zaman harcadıgını saptayabilirsiniz.

İşleme teknolojisindeki ilerleme ile kamerada karmaşık videoları işlemeyi hızlanmakta California da bulunan bir şirket akıllı kameraların kullanımı için FPGA ( Geçiş dizinli programlama alanı ) da bitişik işleme mimarisi geliştirmişlerdir. Bu teknoloji, yüksek hızlı video çözümlemeyi bir adım öne geçirmiştir. Çoklu çekirdek video cözümleme motoru yüksek hızlı video çözümleme ve bellirli olayları saptamak için çeşitli algoritmalar içerir. Örneğin, havalimanında kalan bavulları tespit etmek için bu algoritmalardan faydalanılır.

Dijital Sinyal işlemcileri ( DSP ), birleştirilmiş resim işleme mimarisi için alternatiftir. Avrupa operasyon yöneticisi Dr Gusztav Bartfai’ye göre “DSP ile işleme etkinligi yüksek çözünürlüklerde veya kamera çoklu olayları belirlemek için kullanıldığında düşüş yaşamaktadır”. InfoDif bu konuda yeni nesil ve yüksek hızda ayrıca paralel de çalışabilecek DSP mimarileriyle yazılım geliştirmektedir ve Dr Gustzav’ın söyledikleri geliştirmekte olduğumuz sistemlerde çok geçerli olmayacaktır. Biz bu konuda hem yüksek çözünürlükte hem de çoklu kameralarla görüntü işleyebilecek bir altyapı geliştiriyoruz. Güvenlik uygulamaları yoğun işlemli ve koşut seviyesi gerektirmektedir. Bu tür güvenlik yazılım kombinasyonu karmaşıklık ve taleplerle başa çıkmak zorunda kalınmaktadır ve InfoDif buna uygun hareket etmektedir.

Video çözümleme veya gerçek zamanlı görüntü işleme kameradan da çalışsa PC dende çalışsa ancak uygulamaya ve kamera yeteneğine göre degişiklik gösterir. Çalışan kamera performansı ve tünleşik çözümleme arasında degiş tokuş bulunur. İşlem gücü bütünleşik kameralarda gelişirken, görünüşe göre gelecekte karmaşık görüntülerin analizleri PC tabanlı olacaktır. Çünkü her ne kadar her bir kamerayı kendi çıktısını görüntü işleme yoluyla analiz edebilsek de çoklu kameralardan ilişki çıkarımı ve Swarm Robotics tarzı çoklu sensör algını birleştirme için merkezi bir yapıya daha uzun bir süre ihtiyaç duyulacaktır. Aksi takdirde, görüntü taşımayıp her bir kameradan elde ettigimiz veri aktarım azalımındaki başarımı bu sefer de kameraların dağıtık yapılarında arada haberleşme verisi aktarmaya çalışarak harcarız. InfoDif video analizi ve akıllı görüntü işleme sistemlerine bir sistem olarak bakıyor ve melez çözümler sunabilecek platformlar üzerine çalışıyor. Her bir kamera sistemi kendi başına kararlar verebilen basit zekada yapılar olacaktır. Ancak merkezde birleştirilen bu basit zeka çıktıları arasında ilişkilendirme sağlanabilecektir. George Orwell’in 1984 romanı her şeyi özetlemeye çalışan bir gözetleme yapısından bahsediyordu ama eksikleri çok fazla olması en büyük dezavantajıydı. Çünkü görüntü işleme alanında yapabileceklerimiz her gün katlanarak artmakta ve bu bilimsel gelişmeler teknolojide çok hızlı kullanım alanı sunmaktadır. Yaptığımız işi severek yapıyoruz ve bu yapıların kötülerin eline geçtiğinde olacaklara kafa yormuyoruz çünkü kötülere zaten bu sistemleri yapan ve hatta ötesinde sistemler sağlayanlar var bu dünyada, biz yapmaktan zevk aldığımız işi yapıyor ve bu yapıların iyilerin elinde olacağına inanıyoruz :)

• InfoDif Yazılım
• İletişim

Kameralarla trafik çeşitli şekillerde denetlenebilmekte bunun yanında bazı ek işlevler de yerine getirilebilmektedir:

Yüksek Hız Tespit Sistemleri

Bu sistemlerde aracın hızı algılayıcılar ile belirlenmekte, aracın hızı belirlenen değerin üzerine çıktığında aracın fotoğrafı çekilmektedir. Çekilen fotoğraf otomatik olarak sinyal işleme yani görüntü işleme sisteminden geçerek önce plakası sonra sürücü bilgileri ve araç ruhsat bilgileri veritabanından elde edilmektedir. Bazı sistemlerde algıyacı yerine aralarında fazlaca mesafe bulanan farklı iki konuma yerleştirilen kameralar ile plakalar tanınmakta, ortalama süre ve mesafe bilgisinden aracın hız bilgisi elde edilmektedir.

Kırmızı Işık İhlalinin Tespiti

Kırmızı ışık ihlalinin tespiti için geliştirilen sistemi yüksek hız tespit sisteminden farklı olarak fotoğraf çekmesi için gereken sinyal hız algılayıcılardan değil trafik lambasının o anki renk bilgisini taşıyan sinyal ile kırmızı ışık çizgisinin geçilip geçilmediğini kontrol eden algılayıcı sinyalinin işlenmesi ile elde edilir.

Otobüs Hattı Kontrolü

Başka araçlar için yasaklanmış, otobüs gibi toplu taşıma araçlarına adanmış özel şeritlere başka araçların girmesiyle oluşacak ihlaller, kameralarla alınan görüntülerin görüntü işleme ve sinyal işleme algoritmaları sonucunda aracın plakası ve şekline bakılarak tespit edilebilmektedir. Taksi ve araç çekici gibi araçlara da bu hat için ayrıcalık tanınabilmektedir. Burada kilit nokta ayrıcalık tanınacak aracın görüntü işleme sistemine öğretilmesi ve bu araçlar için sistemin ne yapacağının doğru şekilde tanımlanabilmesidir.

Bilet Gişesi Kontrol Sistemleri

Bu sistemlerde geleneksel olarak insan faktörünün getirdiği yavaşlık kameralı sistemlerin plaka okuma gibi yetenekleriyle araç tanınarak aşılabilmektedir. Bu sayede aracın sahibinin hesabından gerekli miktar otomatik olarak düşülmekte akıcı trafik sağlanmaktadır. Bu sistemin avantajı son kullanıcı araç sahiplerine ek maliyet getirmemesidir.

Çift Sarı Çizgi İhlali Kontrolü

Çift sarı çizgi ihlali de gelişmiş görüntü işleme teknikleri ile tespit edilebilmektedir. Bu durumun tespiti için kameralarla kurulacak görüntü işleme sistemi ile yapılacak algılama diğer algılama yollarına göre maliyet bakımından daha bize üstünlük sağlar.

Dönme Yasağı Kameraları

Trafikte belirli zamanlarda ışığa göre dönüş yasağının olduğu durumlarda ihlalin tespiti için kameralar kullanılır. Dönme yasağı gibi başka trafik ihlallerin için gerekecek sistemler bu tür sistemlerin esnekliğine bağlı olarak birlikte kullanılabilir.

Birleşik Sistemler

Kameralarla yapılan kırmızı ışık ve hız sınırı ihlalleri tek bir kamera sisteminde toplanabilmekte ve böylece genel sistem maliyeti aşağıya çekilebilmektedir.

Trafikte ihlal olmayan ancak trafiğin daha düzenli akmasını sağlayacak sistemlere örnek vermek gerekirse:

Trafik Yoğunluğu Takibi

Trafik yoğunluğu otomatik sistemler tarafından görüntü işleme algoritmaları kullanılarak belirlenmekte uyarı işaretleri gibi yollarla sürücüler yönlendirilerek trafik yoğunluğu azaltılmaktadır.

Park Kontrolü

Park kontrolünde park yasağı kontrolünün yanında kısıtlandırılmış park yönetimi de yapılabilir. Park alanlarının belirli araçlara tahsis edilmesi, ya da otopark ücretlendirilmesi kameralar doğrultusunda yapılabilir.

Çalıntı Araç Takibi ve Güvenlik Uygulamaları

Hazırlanan bir çok kamera sistemi aynı zamanda çalıntı araç, polis tarafından aranan bir suçlu ve benzeri gibi suç unsuru içeren olayların takibinde kullanılabilmektedir.

Kamera sistemlerinde hız, kırmızı ışık ve park ihlali gibi durumlarda sadece ihlal anları tespit edilerek sadece ihlal anı resmi ve hatta sadece bu anlarda ihlal durumu için gerekli sinyal işlemeler yapılarak sadece sonucu merkeze ileterek sistem omurgası üzerindeki yük azaltılmaktadır. Bu durumda algılayıcıların önemi büyüktür ve aşağıdaki gibi algılama yöntemleri kullanılır:

Piezo-elektrik Şeritler

Piezo maddeler günümüzde bir çok elektronik uygulamasında hareket, ses ve hatta elektrik üretmek amacı ile kullanılmakta. Elektrik üretmek amacı ile olanlar düşük akım ve gerilim üretecek şekilde tasarlandığında bize algılayıcı özelliği vermektedir. Yola döşenen şeritlerden gelen verilerlerle aracın hızı ya da aracın kırmızı ışıkta geçip geçmediği öğrenilebilmektedir.

LIDAR

Bu tür algılayıcılar lazerle üretilen ışık darbelerinin (pulse) yardımıyla aracın konumunu anlık olarak tespit etmemizi sağlamaktadır.

Dopler RADAR

Burada kullanılan teknik, radyo dalgalarının hareketli cisimlerden yansıdıktan sonra frekansın cismin hızına göre değişmesi ilkesidir. (Dopler Etkisi)

İndüktif Algılayıcılar

Yola döşenecek halkaların üzerinden geçen araçlar halkanın iki ucundaki indüktansı değiştirir ve bu değişim bir denetleyici ile ölçülerek araç varlığı tespit edilir.

ANPR – Otomatik Plaka Tanıma Okuma

Burada kameralardan alınan görüntülerden Optik Karakter Tanıma (Optical Character Recognition – OCR) yazılımı ile plaka bilgisi karakter ve sayısal olarak elde edilir. Belirli iki mesafeye konulan ve bu şekilde veri elde eden kamera sistemleri ve bunlara bağlı görüntü işleme sistemleri ile aracın bu mesafeler arasındaki ortalama hız bilgisi elde edilir.

• InfoDif Yazılım
• İletişim