Mobil cihazlar günümüzde, hızlı ve güvenli erişimi sağlamak adına yüz tanıma teknolojisine yöneliyor. Özellikle Apple’ın Face ID özelliği, kullanıcıların cihazlarını yüzlerini tanıyarak kilitlemelerini veya güvenli işlemler yapmalarını sağlayan öncü bir teknoloji sunuyor. Face ID, kullanıcıların cihazlara anında erişim sağlamak için yüzlerini tanımayı tercih etmelerini sağlıyor. Bu yöntem, şifre veya desen girmek gibi ek adımlara ihtiyaç duymadan cihazın açılmasını mümkün kılıyor. Yüz tanıma, hız açısından şifre girmekten belirgin bir avantaj sağlarken kullanıcı dostu bir deneyim sunuyor. Yüz tanıma sistemleri, sadece hızlı erişimi sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda kullanıcıların güvenliğini de artırıyor. Fiziksel bir özellik olan yüz hatlarını kullanarak, kişisel verilerin korunmasına yardımcı oluyorlar. Derin öğrenme modelleri ve gelişmiş algoritmalar sayesinde yüz tanıma sistemleri, yüzün derin özelliklerini analiz ederek yanlış pozitif sonuçları azaltıyor ve böylece kullanıcı güvenliğini artırıyor. Yüz tanıma teknolojisi, sadece güvenliği artırmakla da kalmıyor, aynı zamanda günlük yaşantıyı da kolaylaştırarak mobil cihazların kullanımını daha pratik hale getiriyor. Kullanıcıların yüzlerinden kimliklerinin doğrulanması veya tanınması için kullanılan bu biyometrik güvenlik yöntemi, fotoğraflar, videolar ve gerçek zamanlı ortamlarda etkin bir şekilde kullanılabiliyor.

Yüz tanıma sistemlerinin biraz da tarihinden bahsedelim.

Yüz tanıma sistemlerinin tarihi 1960’lı yıllara dayanmaktadır. Bu dönemde Woodrow Bledsoe, Helen Chan ve Charles Bisson isimli bilim insanları yüzlerden elde edilen özellikleri inceleyerek ilk yüz tanıma
çalışmalarını gerçekleştirmişlerdir. Ancak o dönemde elde edilen sonuçlar oldukça sınırlı kalmıştır. 1980’li yıllarda bilgisayar görüşü ve işleme alanlarındaki ilerlemeler sayesinde yüz tanıma sistemlerinde de gelişmeler olmaya başlamıştır. Özellikle Woodward ve Leon isimli araştırmacıların çalışmaları ile yüzlerden daha fazla özellik çıkarılmaya başlanmıştır. 1990’lı yıllarda makine öğrenmesi ve yapay sinir ağları alanındaki atılımlar, yüz tanıma sistemlerinin de zemini hazırlamıştır. Bu dönemde özellikle yüz ifadelerinin ve mimiklerin tanınması üzerine çalışmalar hız kazanmıştır. 2000’li yılların başında görüntü
işleme algoritmalarındaki gelişmeler sayesinde yüzlerden daha küçük detayların çıkarılması mümkün olmuştur. Böylece yüz özelliklerinin daha kesin bir şekilde belirlenmesi sağlanmıştır. Günümüzde derin öğrenme modellerinin kullanılmaya başlanması ile birlikte yüz tanıma sistemlerinde bir devrim yaşanmıştır. CNN ve RNN gibi modeller sayesinde yüzlerdeki binlerce noktadan derin özellikler elde edilebilmektedir. Yüz tanıma sistemleri günümüzde güvenlik kameralarından akıllı telefon kilidini açmaya, hastane tesislerinin girişinden uçakların bagaj kontrolüne kadar birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Yüz tanıma sistemleri hayatımızda birçok kolaylığa yol açmaktadır. Bunları şöyle özetleyebilirim:

Biyometrik Güvenlik
Yüz tanıma, geleneksel şifreler veya kimlik kartları yerine güvenli doğrulama ve erişim kontrol sistemlerinde kullanılır.

Gözetim ve Hukuk Uygulamaları
Gerçek zamanlı ya da adli senaryolarda bireyleri tanımlamada yüz tanıma, hukuk uygulama birimlerine yardımcı olarak kullanılır.

Katılım Yönetimi
Eğitim kurumlarında veya işyerlerinde yüz tanıma teknolojisi, manuel işlemleri ortadan kaldırarak katılım takibini otomatik hale getirir.

Kişiselleştirilmiş Pazarlama
Perakendeciler ve reklamcılar, müşteri demografisini analiz etmek ve müşteri profillerine dayalı kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak için yüz tanımayı kullanır.

1990’lı yıllarda makine öğrenmesi ve yapay sinir ağları alanındaki atılımlar,
yüz tanıma sistemlerinin de zemini hazırlamıştır.

İnsan-Bilgisayar Etkileşimi
Yüz tanıma, insanlarla bilgisayarlar arasında doğal ve sezgisel etkileşimi mümkün kılar. Bu sayede duygu tespiti ve sanal deneme gibi uygulamalar geliştirilebilir. Peki yüz tanımanın gelecekteki yeri nedir? Daha da popülerleşecek mi? Bu sorunun cevabını aslında yukarıda anlattım. Gelecekte otonom araçlar, akıllı şehirler ve sanal gerçeklik uygulamalarında yüz tanımanın daha yaygın kullanımı öngörülmektedir. Nesnelerin interneti çağında yüz tanıma, insanmakine etkileşimini kolaylaştırarak hayatın birçok alanında fayda sağlayacaktır. Gelişen teknolojiyle birlikte yüz tanıma sistemleri daha hızlı, güvenilir ve kullanışlı hale gelecektir. Şu ana kadar Yüz tanımı nedir, tarihsel gelişimi ve kullanım alanlarından bahsettik. Biraz da teknik detaylar hakkında bilgi vermek istiyorum. İlk olarak yüz tanıma sistemleri algoritmalarından bahsedelim.

Eigenfaces (Öz Yüzler)
Eigenfaces algoritması, yüzlerin temel özelliklerini temsil etmek için yüz görüntülerinin temel bileşenlerini kullanır. PCA (Principal Component Analysis -Temel Bileşen Analizi) yöntemiyle çalışır ve yüzlerin benzersiz özelliklerini öğrenmek için eğitilir.

Fisherfaces (Fisher Yüzleri)
Eigenfaces algoritmasına benzer şekilde çalışır, ancak daha iyi bir ayrım yapabilme yeteneğine sahiptir. Yüzler arasındaki farklılıkları daha iyi vurgulamak için Fisher yöntemini kullanır.

LBPH (Local Binary Pattern Histogram)
LBPH algoritması, yüzün farklı bölgelerindeki piksel desenlerini analiz eder. Bu desenleri tanımlayarak ve özellikleri çıkartarak yüz tanıma işlemini gerçekleştirir.

DeepFace
DeepFace, yüz görüntüsünden özellik çıkarmak için derin evrişimli sinir ağı kullanır. Bu algoritma, Etiketli Yaban Yüzler veri kümesinde insan düzeyinde performans elde eden ilk algoritmalardan biriydi.

Viola-Jones Method
Hızlı ve etkili bir yüz tanıma algoritmasıdır. Yüz tespiti için kullanılan öncü bir yöntemdir ve özellikle gerçek zamanlı uygulamalarda yaygın olarak kullanılır. Yüz tanıma sistemleri dendiğinde akla gelen ilk
firmalardan biri de son zamanlarda inanılmaz bir yükseliş gösteren NVIDIA firmasıdır. NVIDIA modül çözümlerinden tutun da daha kompakt bir yapıya sahip olan reComputer, reComputer Industrial
Serileri ve reServer serilerine kadar her istere uygun çözümler sunmaktadır. Modül olarak 0.5 TFLOPs yapay zeka performansına sahip Jetson Nano’dan 275 TOPS performansına sahip AGX Orin serilerine kadar aslında oldukça geniş bir ürün gamına sahiptir. TOPS ve TFLOPS dediğimiz kavramlar aslında saniyede kaç trilyon işlem yapacağını gösteren kavramlardır. Bu da aslında modülün ne kadar güçlü olduğunu gösteren bir parametredir. Şirketin modüler ve kompakt sistemleri, yüz tanıma uygulamaları için etkin çözümler oluşturmaktadır.

NVIDIA’nın Yüz Tanıma Çözümleri
Modül Serisi: 0.5 TFLOPS ile 275 TOPS arasında değişen performans sunan giyilebilir ve gömülü sistemler. reComputer serisi: Kompakt yapıda sanayi PC’leri. reServer serisi: Sunucu sınıfı ürünler.

Performans Metrikleri
NVIDIA sistemlerinin performansları TFLOPS (Tera FLoating-Point Operations Per Second) ve TOPS (Trilyon İşlem) birimleriyle ifade edilmektedir. Bu birimler, sistemin saniyede gerçekleştirebileceği işlem sayısını göstermektedir. Aşağıdada NVIDIA firmasının yapay zeka performansı en düşükten en yükseğe sıralanan Jetson Modülleri, reComputer Serileri, Endüstriye hitap eden reComputer Industrial Serileri
ve reServer serilerini görebilirsiniz. Biz de saha uygulama ekibi olarak yapmış olduğumuz yüz
tanıma sistemi örneğine birlikte bakalım. NVIDIA’nın Jetson Nano Geliştirme kitini kullanarak, yüz tanıma konusunda yeni bir yolculuğa adım attık. İlk olarak, NVIDIA’nın resmi web sitesinde sunulan talimatlar doğrultusunda SD kartımıza Ubuntu işletim sistemini başarıyla yükledik. Bu adım, Jetson Nano’nun temel altyapısını oluşturdu ve ardından Python programlama dilini kullanarak kod geliştirmeye geçiş yapmamızı sağladı. Yüz tanıma amacıyla, ekibimizdeki farklı yüzleri veri tabanına kaydettik ve ardından sistemimizi bu yüzleri tanıması için eğittik. Bu adım, Jetson Nano’nun güçlü işlem kapasitesi ve NVIDIA’nın sağladığı yazılım desteği sayesinde sorunsuz bir şekilde gerçekleşti.

Kamera olarak, CSI konnektöre sahip Raspberry Pi Kamera V2 tercih ettik. Bu kamera, Jetson Nano ile mükemmel bir uyum içinde çalışarak yüksek kaliteli görüntüleri işlememize ve yüz tanıma algoritmalarını uygulamamıza olanak tanıdı. Şirketimiz Özdisan Elektronik, NVIDIA ile partnerlik
anlaşması yapan SEEED STUDIO’nun Türkiye distribütörlüğünü yürütmektedir. Böylece müşterilerimize SEEED ürünleri aracılığıyla NVIDIA çözümlerini sunmaktayız.

Yüz Tanıma Sistemleri yazısı ilk önce Component By Özdisan üzerinde ortaya çıktı.

Günümüzde teknolojik gelişmeler bilgisayar ve telefonlarla sınırlı kalmıyor. Beyaz eşya gibi temel aletler, yeni teknolojilerin getirdiği konfor ve kolaylıkla birlikte dönüşüme uğruyor. Bu dönüşümlerin başlarında ise kapasitif touch özelliği ve kontrol entegreleri yer alıyor. Bu entegreler dokunmatik algılama ile donatılmış kullanım ve göze hoş gelen tasarımlar ortaya koyuyor. Artık elektronik aletlerimizde mekanik butonlar yerine dokunmatik entegrelerle birlikte daha sezgisel ve kolay bir şekilde yönetmelerini sağlıyor. Sizlerle bugün hayatımıza bu entegrelerle giren başta ev aletleri olmak üzere birçok alanda günümüzde sık görülen dokunmatik kontrol butonların avantajlarını, cihazınıza nasıl entegre edebileceğinizi, kullanım kolaylığını ve Nuvoton ailesindeki çözümleri üzerinden bahsedeceğiz. Kapasitif dokunmatik butonlar, günümüzde yaygın olarak elektronik cihazlarda kullanılan önemli kullanıcı arayüz bileşenlerindendir. Dokunmatik butonlar, kullanıcıların fiziksel temas olmadan cihazlarla etkileşime girmesini sağlarlar. Bu butonlar, kapasitif dokunmatik teknolojisiyle çalışır ve genellikle estetik bir görünüme sahiptirler. Beyaz eşyalar, otomotiv kontrolleri ve endüstriyel uygulamalar gibi birçok alanda kullanılır. Estetik tasarımları ve kullanım kolaylıkları sayesinde kullanıcıların tercihini kazanırken, cihazların modern bir görünüm kazanmasını sağlar. Kapasitif dokunmatik butonlar, kullanıcı dostu arayüzlerin temelini oluşturarak, teknolojinin günlük hayatta daha kolay ve keyifli bir şekilde kullanılmasını sağlar.

Kapasitif dokunmatik butonlara sahip entegrelerin avantajları sadece göze hoş görünmekle sınırlı değildir. Üreticiler için tercih sebeplerinden biri, daha dayanıklı olmaları ve hareketli parça içermemeleri nedeniyle mekanik butonlara kıyasla daha uzun bir kullanım ömrü sunmalarıdır. Kullanıcılar içinse bu butonların avantajları, uzun kullanım ömrünün yanı sıra bakım ve temizlik kolaylığıdır. Dokunmatik butonlar, ayarlanabilir hassasiyetleri ve hızlı tepki süreleriyle kullanıcıya anlık geri bildirim sağlar. Ayrıca, birden fazla fonksiyona sahip olabilirler; örneğin çift dokunma, basılı tutma ve kaydırma gibi farklı işlevleri tanıyabilirler. Bu butonlar, kullanıcı dostu arayüzlerin oluşturulmasında temel bir rol oynarlar ve
teknolojinin kullanımını daha pratik ve keyifli hale getirir. Sürekli geliştirilerek, daha fazla işlevsellik ve kullanım kolaylığı sunma yolunda ilerlemeye devam ederler.

Kapasitif dokunmatik butonlar, günümüzde yaygın
olarak elektronik cihazlarda kullanılan önemli
kullanıcı arayüz bileşenlerindendir.

Dünyanın en önemli mikroişlemci üreticilerinden biri olan ve bizim en önemli distribütörlerimizden NUVOTON, teknolojik gelişmelere sessiz kalmayıp işlemcilerine kapasitif dokunmatik özelliği eklemeyi unutmamıştır. ARGE projelerinde sıklıkla uygulanan ve müşterilerimize çözüm olarak sunduğumuz Nuvoton ailesinin ML56 işlemci serisindeki özellikleri aşağıdaki gibidir.
● ML56 serisi, 1T 8051 çekirdeğine dayalı düşük güç tüketimli bir mikrodenetleyicidir.
● 64 KB flash ve 4 KB SRAM’e sahiptir, dahili kapasitif dokunmatik tuş ve LCD sürücüsü bulunur. 24 MHz’e kadar çalışabilir.
● Düşük güç tüketimi için normal çalışma modunda 100μA/ MHz’nin altında çalışır ve LCD paneli açıkken güç kesme akımı 2μA’nın altındadır. ML56 serisi, 1.8V~ 3.6V ve -40°C ila 105°C aralığında çalışır.
● NuMicro® ML56 serisi, düşük güç özelliklerine sahip, su geçirmez ve yüksek gürültü direnci özellikleri bulunan geliştirilmiş dokunmatik tuş denetleyicisi ile entegre kapasitif dokunmatik algılama devresine sahiptir.
● Dokunmatik tuş, uyanma kaynağından biri olabilir ve 10- Vrms gürültü bağışıklığına sahiptir, bu da özellikle ev aletleri ve endüstriyel kontrol için uygundur.
● Nuvoton dokunmatik tuş işlevlerini kolayca kalibre etmek için tam bir geliştirme aracı ve dokunmatik kütüphane sağlar, bu da müşterilerin geliştirme süreçlerini ve seri üretimi kısaltır.
● ML54 serisi, güç kesme modundayken veri kaydetmek ve takvim göstermek için dahili bir RTC’ye sahiptir. Ayrıca, LQFP 44, LQFP48 ve LQFP64 olmak üzere üç paket sağlar, sistemi basitleştirmek ve parçaları kolayca değiştirmek için NuMicro 32-bit mikrodenetleyicilere pin uyumlu olarak tasarlanmıştır.

Dokunmatik butonlar, ayarlanabilir hassasiyetleri ve hızlı tepki süreleriyle kullanıcıya anlık geri bildirim sağlar.

Touch özellikleri ayrıca şöyledir;

● 14 dokunmatik tuş ve 1 referans tuşa kadar destek sağlar.
● Her bir dokunmatik için programlanabilir hassasiyet seviyeleri,
● Su geçirmezlik açısından, ML56 serisi, 2 mm derinlikteki su damlasında bile tam parmak dokunuşunu tanıyabilir.
● Farklı uygulamalar için programlanabilir tarama hızı,
● Düşük güç uygulamaları için herhangi bir dokunmatik tuş uyanışını destekler.
● Tek tuş taramasını destekler ve programlanabilir periyodik tuş taraması,

Fotoğrafta görülen NuSenadj ile işlemcimizin Uart pinlerine bağlayarak dokunmatik alanımız kalibre edilebiliyor ve hassasiyetini belirleyebiliyoruz.

ML56 Demo Board kartını Özdisan.com‘dan ya da satış temsilcilerimizden talep edebilirsiniz. Ayrıca, teknik sorularınız için AR-GE Departmanımıza danışabilir, yazılım uygulamaları, örnek kod desteği ve NUVOTON’un sonsuz teknoloji dünyası ile tanışmak için Özdisan FAE Departmanı’na ulaşabilirsiniz

Nuvoton ML5G ve Kapasitif Dokunmatik Entegrasyonu: İşlevsellikte Yenilik yazısı ilk önce Component By Özdisan üzerinde ortaya çıktı.

Başarılı bir mobil uygulamanın temelini kullanıcı deneyimi ve arayüz tasarımı oluşturur. Mobil uygulama geliştirme sürecinde Flutter, geliştiricilere geniş bir özgürlük ve esneklik sunan açık kaynaklı bir UI toolkit ve SDK’dır. Flutter’ın sunduğu özelliklerle, mobil uygulamalar sadece güçlü ve etkileyici değil aynı zamanda hızlı bir şekilde de geliştiriliyor. Flutter’ın en dikkat çekici özelliklerinden bir tanesi “hot reload” özelliğidir. Bu özellik sayesinde, uygulama geliştirilirken kodlamada yapılan değişiklikler anlık olarak görüntülenebiliyor. Tasarımda bir değişiklik yapıldığında bu değişikliğin anlık olarak uygulamaya yansıması, uygulama geliştirme sürecini hızlandırmakla birlikte verimliliği de arttırmaktadır. Flutter, arayüz tasarımında kullanılan temel yapı taşı olan “widget”ları kullanır. Bu widget’lar, UI ögelerini temsil eder ve farklı bileşenleri birleştirerek karmaşık arayüzler oluşturulmasına olanak tanır. Flutter’ın zengin widget kütüphanesi, butonlardan animasyonlara, ikonlardan siviçlere kadar pek çok farklı UI ögesini destekler.

Flutter’ın Google’ın Material Design ve Apple’ın Cupertino tasarım dillerini desteklemesi sayesinde, geliştirilen uygulamalar hem Android hem de iOS platformlarında doğal bir görünüme sahip oluyor. Bununla birlikte Flutter, kullanıcıların özel görsel ögeler ve animasyonlar eklemelerine olanak sağlayan güçlü bir “Custom Paint” kütüphanesine sahiptir. Bu özellik, uygulamayı sıradanlıktan çıkartır ve kullanıcılara görsel açıdan daha başarılı deneyim kazandıracaktır. Farklı boyutlara sahip cihazlarda uygulamanın doğru görüntülenmesi oldukça önemlidir. Flutter, tüm cihazların ekran boyutlarına uyum sağlayabilen bir yapı sunar. Bu sayede telefon, tablet, Android, iOS fark etmeksizin kullanıcılar benzer deneyim yaşarlar. Düzenleme ve yerleştirme işlemleri için Flutter’da çeşitli widgetlara sahibiz. Row, Column ve Stack düzenleme widgetlarıdır. Uygulamanın düzenini sağlarlar. Container ve Center gibi widgetlar ise ögelerin boyutunun ve konumunun ayarlanmasına yardımcı olmaktadır. SizedBox ve Spacer ile boşlukları ve aralıkları düzenleriz. Padding ise içeriği kenarlardan ayarlamak için ideal bir widgettır. Expanded mevcut alanı doldurur. AppBar, uygulamanın en üst kısmında bulunan çubuktur. Bu bölgede uygulama adı, sayfa başlığı, çeşitli ikonlar, küçük ölçekli logolar, butonlar, geri dönüş tuşları, arama sekmesi gibi özellikler yer alır. Uygulamanın ana içeriği ise body’de kodlanır. Bir uygulama tasarımı yaparken kullanıcı etkileşimi ve geri bildirim sağlayan widgetlar sıklıkla kullanılmaktadır. Text ve ElevatedButton ile kullanıcı arayüzü zenginleştirilir. TextField kullanıcının veri girişi yapmasına olanak tanır. Switch, RadioButton, CheckBox gibi widgetlar ile kullanıcının seçenekleri kontrol etmesi sağlanmaktadır. ProgressBar ve Slider, ilerleme durumunu ve değer seçimini göstermek için uygundur.

Flutter’ın Google’ın Material Design ve Apple’ın Cupertino tasarım dillerini desteklemesi sayesinde, geliştirilen uygulamalar hem Android hem de iOS
platformlarında doğal bir görünüme sahip oluyor.

Flutter’da sayfa oluştururken StatelessWidget ve StateFullWidget yapılarını kullanırız. Bir kere çalışan widgetlar StatelessWidget’lardır. Build metodu bir kere çalışır. State özelliği ile arayüzde tekrar tekrar değişiklik yapılamaz. Örnek olarak Text, Column, Row, Container gibi widgetları gösterebiliriz. Statelesswidget yapısıyla oluşturulan bir sayfada widget durumu değiştirilemez. Çoğu zaman arayüzde tekrar tekrar değişiklik yapmamız gerekecektir. Arayüzün güncellenmesi gereken bir sayfaya ihtiyacımız varsa o sayfanın StateFulWidget olarak oluşturulması gerekir. Arayüzdeki her değişimde build metodu tekrar çalışır. Build’in tekrar çalışmasını tetikleyen metod ise setState metodudur. State özelliğini kullanmak için iki sınıf ile çalışma yapılmalıdır. Bunlar StatefulWidget özelliği alan sınıf ve State özelliği olan sınıftır. StatefulWidget’lara örnek olarak ElevatedButton, TextField, Checkbox gibi durum değiştirebilen widgetlar örnek verilebilir. Ayrıca durum değiştirmeyen widgetlara GestureDetector yapısı sayesinde durum değiştirme işlevi kazandırılabilir. Bazı uygulamalarda sayfayı kaydırmak gerekebilir. Bunun için ScrollView kullanılır.

Flutter’da sayfa oluştururken StatelessWidget ve StateFullWidget yapılarını kullanırız.
Bir kere çalışan widgetlar StatelessWidget’lardır.

DropDownButton, kullanıcının seçenekleri açılır menüden seçmesine olanak tanır. GestureDetector sayesinde kullanıcının ekranla olan etkileşimi algılanır. Image.asset ve Image.network, uygulamaya görsel ögeler eklenmesini sağlayan yapılardır. Ayrıca, kullanıcıları bilgilendirmek ve onlarla etkileşime geçmek için SnackBar, AlertDialog, Card ve PopupMenu gibi widgetlar da kullanılmaktadır. SnackBar,
geçici mesajları göstermek için idealdir. AlertDialog, kullanıcıya bir bilgi veya seçenek sunmak için kullanılır. Card, bilgileri düzenlemek ve göstermek için kullanışlıdır. PopupMenu ise kullanıcıya seçenek sunmak için kullanılan bir başka widgettır.

Sonuç olarak, geliştiriciler Flutter kullanarak mobil uygulama tasarımında güçlü bir araç setine sahip olmakta ve kullanıcılara etkileyici bir deneyim sunmaktadır. Flutter’ın bu esneklikleri ve zengin özellikleri, mobil uygulama geliştirme sürecini çok daha verimli bir hale getirmekte olup geliştiricilerin daha yaratıcı tasarımlar oluşturmasına yardımcı olmaktadır.

Flutter’da Tasarım: Mobil Uygulamanızı Güçlendirin yazısı ilk önce Component By Özdisan üzerinde ortaya çıktı.

Günümüzde dijitalleşmenin hızla yaygınlaşmasıyla birlikte, ses ve iletişim teknolojilerinde de önemli gelişmeler yaşanmaktadır. Ses sinyalleri dijitalleştirilerek, ileri sinyal işleme algoritmalarıyla analiz edilebilmektedir. Konuşma sentezi gibi gelişmiş uygulamalar mümkün hale gelmekte ve insan-makine etkileşimi yeni boyutlar kazanmaktadır. Bu etkileşimlerden biri de ses tanıma algoritmaları ile gerçekleşir. Ses tanıma algoritmaları, ses verilerinin dijital olarak işlenmesi ve analiz edilmesi yoluyla konuşma ve ses içeriklerini tanımayı amaçlayan yapay zeka teknikleridir. Bu algoritmalar, ses verilerinden belirli özellikleri çıkararak sınıflandırma ve tanıma işlemleri gerçekleştirir. İlk ses tanıma sistemleri kelimelere değil sayılara odaklanmıştı. Bell Laboratuvarları 1952 yılında tek bir sesin yüksek sesle konuştuğu rakamları tanıyabilen “Audrey” sistemini tasarladı. On yıl sonra IBM, İngilizce 16 kelimeyi anlayan ve yanıtlayan “Shoebox “ı tanıttı. Dünya genelinde diğer uluslar da ses ve konuşmaları tanıyabilen donanımlar geliştirdi. Ve 60’ların sonunda, teknoloji dört sesli ve dokuz sessiz harfli kelimeleri destekleyebiliyordu. Ses tanıma 1960’lar itibariyle birçok anlamlı ilerleme kaydetti. Bunun başlıca nedeni ABD Savunma Bakanlığı ve DARPA’ydı. Yürüttükleri Konuşma Anlama Araştırması (SUR) programı, konuşma tanıma tarihinde türünün en büyüklerinden biriydi. Carnegie Mellon’un “Harpy” konuşma sistemi bu programdan çıktı ve üç yaşındaki bir çocuğun kelime dağarcığına eşit olan 1.000’den fazla kelimeyi anlayabiliyordu. 2000’li yıllara girdiğimizde Google, Google Voice Search uygulamasını piyasaya sürene kadar ses tanıma pek fazla gelişim sağlayamamıştı. Ancak milyonlarca insanın kullanımına sunulan bu uygulama ile kullanıcı aramalarından elde edilen kelime sayısı 230 milyarı geçiyordu. Günümüzde Google’ın ses tanıma uygulamasının yanı sıra Siri, Alexa gibi farklı modeller piyasada bulunmakta ve %93-95 gibi yüksek doğruluk oranlarıyla birbirleriyle yarışmaktadırlar.

Ses Tanıma Algoritmalarının Çalışma Prensibi

İnsanlar arasındaki en temel iletişim sesli iletişimdir. Dolayısıyla sesli iletişimin hangi aşamalardan geçtiğini bilmek dijital olarak yorumlamamıza yardımcı olacaktır. Şekil 1’de konuşmacı ve dinleyici arasındaki sesli iletişim modeli verilmiştir.

Şekil 1

Şekil 1’deki modelde sesli iletişimin gerçekleşebilmesi için konuşmacının ilk önce vermek istediği mesajı düşünmesi ve bir dizi dilsel ve sinirsel süreçten geçirdikten sonra ses sistemine iletmesi gerekiyor. Bu aşamadan sonra artık sesi tanımanın ilk aşaması olan işitme ardından işitilen verinin benzer şekilde bir dizi dilsel ve sinirsel işlemden sonra anlama dönüşmesi bekleniyor. Artık ses tanımayı dijital olarak yorumlayabilmek için tek yapmamız gereken yol haritasını kullanarak bir model oluşturmak. Şekil 2’de oluşturulan dijital model gösterilmektedir.

Şekil 2

Şekil 2’de aslında şekil 1’deki modelle aynı sürecin yürütüldüğü görülüyor. Buradaki en büyük fark insaninsan arasındaki iletişimi artık insan-makine arasında yaparak kendi isteklerimize göre gidişatı kontrol edebiliyor, yorumlayabiliyor olmamızdır. Bugün geliştirmekte olduğumuz ve geleceğin yaygın teknolojisi olabilecek yapay zeka robotları şuan ağırlıklı olarak insanlarla sesli iletişim kurmak için tasarlanmaktalar. Hayatımızın bir parçası olacak insansı robotlar birbirleriyle iletişimlerini bu teknoloji ile aynı insanlarda da olduğu gibi sesli olarak gerçekleştirebilir. Böylece makine-makine iletişiminin en doğal hali sağlanmış olur.

Milyonlarca insanın kullanımına sunulan bu uygulama ile
kullanıcı aramalarından elde edilen kelime sayısı 230 milyarı geçiyordu.

Ses Tanıma Teknolojilerinin Güvenlik Riskleri ve Çözüm Önerileri

Ses tanıma teknolojilerinin yaygınlaşması bazı güvenlik risklerini de beraberinde getirmektedir. Ses verileri kişisel veri niteliğinde olup, üçüncü şahısların izinsiz erişimine açık hale gelebilmektedir. Bulut ortamlarda işlenen verilerin gizliliği ve bütünlüğü konusunda şüpheler bulunmaktadır. Ayrıca ses tanıma algoritmalarının doğruluk oranlarındaki eksiklikler, yanlış tanımalara ve bunların olası sonuçlarına yol açabilmektedir. Kullanıcıların veri gizliliği haklarının korunması ve algoritmaların şeffaf denetimi, ses tanıma teknolojilerinin güvenilir bir şekilde yaygınlaşmasını sağlayacak önemli unsurlardır.

Türüne Göre Ses Tanıma Algoritmaları

Günümüzde ses tanıma algoritmaları genel olarak ikiye ayrılır:

Online Ses Tanıma:

• İnternet bağlantısı gerektirir.
• Ses verileri bulut ortamında işlenir.
• Daha yüksek doğruluk oranı sağlar.
• Gecikme süresi daha uzundur.

Offline Ses Tanıma:

• İnternet bağlantısı gerekmez.
• Cihazın kendi kaynaklarıyla işlem yapar.
• Daha düşük doğruluk oranıdır.
• Gecikme süresi online tanıma kadar uzun değildir.

Genel olarak online yöntemler daha güçlü sistemlere sahipken, offline yöntemler daha hafif ve gerçek zamanlı çalışır. Uygulamaya göre her iki yöntemden de faydalanılabilir. Donanım özellikleri de tercihi etkiler. Uygulama alanları ve karmaşıklıklarına göre farklı mimaride ses tanıma algoritmaları geliştirilmiştir. Bunlar,

Sesin Sürekliliğine Göre

Ayrık Konuşma: Kullanıcıdan kelimeleri arasına kısa boşluklar ekleyerek konuşması beklenir.

Sürekli Konuşma: Konuşmacının doğal haliyle konuşması beklenir. Bununla birlikte “hmm, mm” gibi ek sesler sistemi engellemez.

Konuşmacıya Bağımlılığına Göre

Kişiye Bağımlı: Ses tanıma gerçekleşebilmesi için kullanıcının sistemde kayıtlı bir ses şablonunun bulunması gerekir.
Kişiden Bağımsız: Bu tip bir ses tanıma sisteminde herhangi bir kullanıcıya bağlı olmaksızın kullanıcının tanınmasına imkan verir

Ses Tanıma Sisteminde Temel Alınan Birime Göre

Sözcük Tabanlı: Bu tip bir ses tanıma sisteminde, tanıma için gerekli en küçük temel birim kelimedir. Sistem gereksinimleri diğer sistemlere daha fazladır.
Fonem Tabanlı: Fonemler, küçük olduğundan şablon oluşturması çak daha kolaydır. Daha az sistem gereksinimine ihtiyaç duyarlar ve bağlantılı olarak üç başlıkta sıralanabilirler. Ses tanıma işlemlerini pratik olarak gerçekleştirebilmek için dijital çevrim ve bir dizi işlemden daha fazlası gerekmektedir. Analog bir ses sinyalinin algılama işlemini mikrofon yapabilir ancak algılanan sinyalin genliği önem arz etmektedir. Bu sebeple ses tanıma yapılacak sistemin mikrofonun çıkış katındaki ses sinyali bir amplifikatör aracılığıyla yükseltilmelidir. Dijital çevrimi yapacak olan ADC modülü yeterli hassasiyete ve hıza sahip olmalıdır. Ses tanıma sistemine göre değişmekle beraber kompleks algoritmalar için ses tanımaya özel işlem modülünün bulunması gerekir. Her ses tanıma sisteminin kendine özgü şablonu
bulunur. Şablonlar ses tanıma yapılacak kelime ya da foneme göre çok sayıda ses örneğiyle oluşturulurlar. Şablonun kalitesini aynı zamanda oluşturulduğu örnek sayısı belirler. Örneğin sadece 1 komut için ortalama her kişi 10 tekrar yapacak şekilde 200 kişinin, dolayısıyla 2000 örneğin kullanıldığı şablonlar bulunmaktadır. Dolayısıyla bu örnekleri için halihazırda çalışmalar gerçekleştiren 3.parti yazılımlar başvurmakta büyük fayda vardır. Kompleks ses tanıma algoritmaları ve şablonlar kullanılmak
için DSP işlemlerine ihtiyaç duyar. Bazı uygulamalarda ses tanıma gerçekleştikten sonra dönüt olarak yine ses çalınması istenir. Sesi tekrar çalmak için PWM ya da DAC modüllerine ihtiyaç duyulur. Bununla birlikte yeterli ses seviyesine erişebilmek için çıkışta bir amplifikatör kullanılmalıdır. Yukarıdaki maddelerin her biri için ayrı çözümler üretilirse ses tanıma işlemleri hem zor hem de maliyetli olacaktır. Bu sebeple bu çözümlerin hepsini bulunduran ürün ya da sistemlere yönelmek en doğrusu olacaktır. Bu ürünlerden biri de offline ses tanıma işlemlerini gerçekleştirebilen Nuvoton ses mikrodenetleyicileridir.

Özdisan Elektronik, Nuvoton’un Avrupa ve Türkiye’deki en büyük distribütörü
olarak geniş ürün yelpazesini müşterilerine çözüm olarak sunmaktadır.

Nuvoton Ekosisteminde Ses Tanıma

Nuvoton Teknoloji, Taiwan menşeili bir yarı iletken üreticisidir. Mikrodenetleyici, mikroişlemci, akıllı ev, bulut güvenliği, pil izleme, bileşen, görsel algılama ve IoT ile güvenlik entegrelerinin üretilmesine ve geliştirilmesine odaklanmaktadır. Özdisan Elektronik, Nuvoton’un Avrupa ve Türkiye’deki en büyük distribütörü olarak geniş ürün yelpazesini müşterilerine çözüm olarak sunmaktadır. Bugün kullandığımız bilgisayar, teyp, telefon vb. cihazların içinde Nuvoton ses entegrelerine rastlamaktayız. Ses sinyalinin üretimi, işlenmesi ve çalınmasına kadar tüm aşamalarda Nuvoton ürünleri kullanılabilir. Nuvoton aynı zamanda ARM tabanlı mikrodenetleyici üreticisi olduğundan bazı ses entegreleri aynı zamanda bir mikrodenetleyici olarak kullanılabilir. Bu ürün ailelerinden biri de ses tanıma işlemlerini gerçekleştirebilen ISD ürün grubudur. ISD serisi ARM tabanlı, 32 Bit, M0 ve M4 mimarilerinde tasarlanmış ses işlemeye tekil çözüm sunabilen özel mikrodenetleyicilerdir. İçerisinde barındırdığı dijital mikrofon amplifikatörleri ve ses çıkış katı amplifikatörleri ile ek bir komponente ihtiyaç duymadan ses kayıt, çalma ve işleme süreçlerini tek başına yapabilir. Bu yazıda ses tanıma işlemlerine odaklanıldığından, baz alınacak Nuvoton ürünü ISD94124C modelidir. ISD94 serisi M4 tabanlı özelleştirilmiş bir ses mikrodenetleyicisidir. İçerisinde bulundurduğu ses tanıma işlemlerini gerçekleştirdiği özel modül ile en optimum ses tanıma performansını vermeye çalışır. DSP işlemlerini de gerçekleştirebilen bu ürün ses tanıma için gerekli kompleks hesapları rahatlıkla yapabilir. Şekil 4’te LQFP64 kılıflı ISD94124C entegresi gösterilmiştir.

Nuvoton ile Ses Tanıma İşlemlerine Genel Bakış

Önceki konularda ses tanıma için gerekli sistemin dışında şablonlardan bahsetmiştim. Nuvoton firması şablonları 3. parti bir yazılım olan Cyberon platformundan sağlamaktadır. Cyberon Taiwan merkezli bir gömülü konuşma çözüm sağlayıcısıdır. 30’u aşkın farklı dilde fonem tabanlı ses tanıma algoritmalarına sahiptirler. Cyberon sözcük tabanlı ses tanıma algoritmaları CSpotter ve DSpotter adında iki farklı nöral model ile işler. DSpotter: Düşük güçlü, sürekli uyanık kalabilen, gürültülü ortamlara bağışıklı, çevrimdışı bir sinir ağı modelidir. DSpotter modelinin en önemli avantajı sadece metin girişiyle ses tanıma işlemlerini yapabiliyor olmasıdır. Ek olarak ses kaydına ihtiyaç duymaz kişiden bağımsızdır. CSpotter: Sürekli uyanık kalabilen, çevrimdışı bir sinir ağı modelidir. Daha düşük boyutlu komut paketlerine sahiptir. Önceden konuşma verilerini toplamaya ihtiyaç duymadan ses kaydı ile tanıma işlemleri gerçekleştirebilir. İki model arasında en kapsamlısı DSpotter modelidir. Dolayısıyla bu yazıda DSpotter üzerinden ilerlemeye devam edeceğim.

Şekil 5’te DSpotter modelinin işlem diagramı verilmiştir.

Şekil 5

DSpotter modeli 32-bit platformlarda DSP32 algoritmasını kullanmaktadır. Şekil 6’da DSpotter modelinin ortalama sistem gereksinimleri verilmiştir.

Şekil 6

DSpotter kullanırken istenilen komutlar için sadece metin yazmak yeterli olduğundan; Cyberon platformu uygulama arayüzünün Türkçe dil için yapılmış örneği şekil 7’de gösterilmiştir.

Şekil 7

Uygulama ile oluşturulan örnek kayıt dizininde “.bin” formatında oluşur. Kullanıcının tek yapması gereken halihazırda ses tanıma için kullanılan Nuvoton örnek kodlarını oluşturulan Cyberon projesiyle birleştirmektir. Nuvoton miktodenetleyicilerinde derleyici olarak kullanılan Keil platformuna ait kod görseli şekil 8’de gösterilmiştir.

Şekil 8

ISD94124C entegresi artık bu işlemlerden sonra istemiş olduğumuz komutları tanıyacak ve tanıma sonrası gerek ses çalma, gerekse diğer kontrol işlemlerini yapabilecektir. Yukarıdaki satırlarda sizlere ses tanıma sistemlerinin işleyişini göstermek ve Nuvoton’un komponentlerinden yararlanarak bu sürecin ne kadar kolay olabileceğini göstermek istedim. Türkiye’de yakın gelecekte yaygınlaşması kaçınılmaz ses tanıma teknolojisinin Özdisan Elektronik öncülüğünde olacağına şüphem yok. Günlük hayatımızın bir parçası olacak bu teknolojinin imkanlarından yararlanmanın, yenilikleri takip etmenin hepimizin faydasına olacağını düşünüyorum. Teknoloji çağında hep bir adım önde kalmak dileğiyle!

Ses Verilerinin Gücü: Konuşarak Yönetilen Dünya yazısı ilk önce Component By Özdisan üzerinde ortaya çıktı.

Hava koşullarına dayanıklı MB7040, I2CXL-MaxSonar-WR’nin özellikleri arasında santimetre çözünürlük, kısa ve uzun mesafe algılama, en yakın tespit edilebilir hedef için 20 cm’den 765 cm’ye kadar menzil bilgisi, 40 Hz’e kadar okuma hızı ve bir I2C arayüzü bulunur. I2CXL-MaxSonar-WR dış mekan sensörleri serisinden MB7040, sağlam bir ultrasonik sensör bileşen modülüdür. Bu sensör, IP67 standardını karşılayan ve standart elektrikli 3/4 inç PVC boru bağlantı parçalarıyla eşleşen kompakt ve sağlam bir PVC muhafaza içinde gelir (bu üründe birden fazla muhafaza seçeneği mevcuttur). I2CXL-MaxSonar-WR sensörleri, dar sensör ışını modellerine uyacak ve güvenilir uzun menzilli algılama bölgeleri sağlayacak şekilde fabrikada kalibre edilmiştir. Ayrıca MB7040, sürekli değişken kazanç, gerçek zamanlı arka plan otomatik kalibrasyonu, gerçek zamanlı dalga formu imza analizi ve gürültü reddetme algoritmaları ile birlikte yüksek çıkışlı akustik güç kullanımı sayesinde neredeyse gürültüsüz mesafe okumaları sunar. Bu, çeşitli akustik veya elektriksel gürültü kaynaklarının birçoğunun varlığında bile geçerlidir. Ek kimyasal dirençli modeller mevcuttur. F-Option (IP68) tasarım modifikasyonu, hava koşullarına dayanıklı sensörlerimize aşındırıcı kimyasal ortamlara karşı ekstra koruma sağlar. Sipariş verirken F-Option (IP68) seçeneğini isteyin.

Özellikler

● 1-cm çözünürlük
● 40Hz’e kadar okuma hızı
● Basit I2C veri yolu arayüzü
● Birden fazla sensörün kolay kontrolü
● RoHS Uyumlu
● 3.0 ~ 5.5V arasında çalışır.
● Düşük 3,4 mA ortalama akım gereksinimi
● Çalışma Sıcaklığı -40˚C ~ +70˚C (-40˚F ~ +160˚F)
● Gerçek zamanlı otomatik kalibrasyon (voltaj, nem, ortam gürültüsü)
● Daha iyi gürültü toleransı ve dağınıklık reddi için ürün yazılımı filtreleme
● Hava Koşullarına Dayanıklı (IP67), isteğe bağlı Kimyasallara Dayanıklı F-Opsiyonu
● Maksimum 765 cm (300 inç) menzil
● Uzun menzilli, dar algılama bölgesi

Maxbotix MB7040 yazısı ilk önce Component By Özdisan üzerinde ortaya çıktı.

Dünya sürekli değişiyor ve gelişiyor. Bu gelişimin sürdürülebilir ve kalıcı olması için, gelişimi sağlayan ana faktörlerden biri olan teknolojinin geniş çapta kullanılması önemlidir. Yeni teknolojiler ve elektronik ürünlerin yaygın ve erişilebilir olması, bu gelişimin devamlılığını sağlar. Bu nedenle, her türlü teknoloji ve yenilikçi ürünün kullanımının artırılması, gelişimin sürekliliği için önem taşımaktadır. Yazımda, teknolojik gelişimin ve değişimin önemli bir unsuru olarak radar sensörlerini ele alacağım. Bu bağlamda, ilk olarak radar sensörlerin ne olduğundan ve türlerine dair bilgiler vereceğim. Radar sensörler elektromanyetik dalgaları kullanarak yakınındaki nesneleri algılayan, aynı zamanda nesnelerin hareketine göre mesafeyi, hızını, konumunu vb. bilgilerini hesaplayan ürünlerdir. Bizim anlatacağımız sensör türü ise mikrodalga radar sensörüdür.

Mikrodalga radar sensörleri, 1 mm ile 1 m arasındaki dalga boylarını kullanarak çalışan cihazlardır. Aynı zamanda 1GHz ile 300GHz arasındaki frekans aralığında işlem yapmaktadırlar. Mikrodalga radar sensörleri, genellikle yüksek hassasiyet, hava koşullarına dayanıklılık ve geniş bir uygulama alanına sahiptir. Bu özellikleri sayesinde mikrodalga radar sensörleri, çeşitli otomotiv, savunma, güvenlik ve endüstriyel uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Mikrodalga radar sensörleri, 1 mm ile 1 m arasındaki dalga boylarını
kullanarak çalışan cihazlardır. Aynı zamanda 1GHz ile 300GHz
arasındaki frekans aralığında işlem yapmaktadırlar.

Mikrodalga sensörlerin çalışma prensibi nedir?

Mikrodalga sensörlerin çalışma prensibi, çevresine yaymış olduğu sinyallerin geri gelme süresinin veya hızının değişimine bağlı olarak o konumdaki nesnenin isteğe bağlı olarak hareket etti mi? nesne ne kadar hızla hareket etti? veya nesne şu an hangi konumda gibi sorulara cevap vermektedir. Aslında bu olaya doppler kayması da denmektedir. Doppler kayması, bir dalga kaynağının ya da gözlemci noktasının hareket etmesi nedeniyle dalga frekansının değişmesidir. Bu etki, genellikle ses veya elektromanyetik dalgalar gibi dalga türlerinde gözlemlenir. Doppler etkisi, bu değişen frekansı açıklamak için kullanılan bir terimdir.

Elektromanyetik dalgalar, özellikle ışık ve radyo dalgaları, için de aynı prensip geçerlidir. Bir ışık kaynağı ya da radyo dalgası yayıcısı hareket ettiğinde, dalga boyu uzayabilir ya da kısalabilir. Bu durum, gözlemciye ulaşan dalga frekansında bir değişikliğe neden olur. Doppler kayması, bu
frekans değişikliğini ifade eder.

Doppler kaymasına örnek vermek gerekirse Şekil 1’de sensörden yayılan ve hareket olmadığı için sensöre geri gelmekte olan sinyali görmektesiniz. Sensörden yayılan ve sensöre geri gelen sinyalin aynı olmasının sebebi bahsettiğimiz hareket olmamasıdır.

Ancak Şekil 2’de ise sensörden yayılan sinyal ile hareket halindeki nesneden gelen sinyalin farklı olması sebebiyle sensör hareketi algılamaktadır.

Burada görsellerde görünen sensör Özdisan Elektronik stoklarında ‘PD-V11H’ kodlu sensörünü görülmektedir. Mikrodalga sensörler modül şeklinde değilse (görseldeki sensör de modül şeklinde değildir) direkt tak çalıştır olarak kullanılamamaktadır. Çünkü çıkış verdikleri sinyalin algılama mesafesi çok düşüktür. Bu durumlar için sinyal çıkışına yükselteç devresi kurulması gerekmektedir. Yükselteç devresi ile mesafe kazanımı arttırılıp azaltılabilir ve istediğimiz mesafede rahatlıkla algılama yaptırılabilir. Örnekte bahsettiğim ‘PD-V11H’ kodlu sensör yükselteç devresi olmadan 50 cm’den de kısa mesafede algılama yapmaktadır. Ancak yükselteç devresi ile sensörün sinyal bacağından çıkan sinyalin değeri yükseltildiğinde 15 mt’ye kadar algılama yapabilmektedir.

Mikrodalga sensörün avantajları nedir?

Mikrodalga radar sensörler kar, yağmur sis vb. hava olaylarından etkilenmezler. Geniş görüş açısına sahip oldukları için birçok farklı açıdan gelen hareketi algılayabilirler. Yüksek algılama hassasiyetine sahiptirler. Uygulama alanlarına örnek vermek gerekirse AVM’lerde, garajlarda otomatik kapı kullanımları da mevcuttur. Pandemi döneminde ofislerde veya yemekhane lavabo gibi umumi alanlarda da hastalığın yayılmasını önlemek ve sosyal mesafeyi korumak adına kapılara bu ve benzeri sistemler kurularak bu teknolojiden yararlanılmıştır. Aynı şekilde lavabo vb. umumi alanlarda kağıt havlu, el kurutma cihazları gibi temasın az olmasını gerektiren durumlarda da kullanımı mevcuttur.

Yukarıdaki mikrodalga sensörün avantajları kısmında da bahsettiğim gibi yüksek algılama hassasiyetine sahip oldukları için güvenlik uygulamalarında da sık sık kullanımı mevcuttur. Hareket algılama ve erken uyarı sistemleri için de kullanılır. Araçların teknolojik gelişmeler ile daha da geliştiği bu dönemde önceleri park sensörü olarak araçlara eklenen mikrodalga radar sensörler günümüzde otonom sürüş için araç çevresini kontrol etmekte de kullanılmaktadır. Mikrodalga radar sensörleri, sürekli olarak gelişen bir teknoloji alanıdır ve gelecekte daha birçok gelişmeye sahne olması beklenmektedir. Yapay zekanın daha da gelişmesi ve hayatımıza girmesi ile beraber, sensör ağları ve enerji verimliliği gibi alanlarda yapılan çalışmalar da göz önüne alındığında, mikrodalga radar sensörlerini daha da güçlü ve etkili hale getirebilir. Ayrıca, bu sensörlerin yeni uygulama alanları keşfedilmeye devam edecektir, bu da mikrodalga radar teknolojisinin gelecekte daha geniş bir kullanım alanına sahip olacağını göstermektedir.

Radar Sensörler yazısı ilk önce Component By Özdisan üzerinde ortaya çıktı.

Öncelikle solder mask’ı (lehim makinası) polimer akışkan bir yapıda olup, baskılı devre kartının (PCB) üretim prosesinde yer alan çeşitli baskı teknoloji kullanılarak elde edilen koruyucu bir tabaka olduğunu söyleyebiliriz. PCB’nin renkli kısmıdır. PCB üretimde bakır aşındırma sonunca bakır yolları oluşur. Bunun sonucunda da havaya maruz kalır ve korozyona uğrar. Bakır üzerine koruyucu bir tabaka solder mask uygulanarak bakır yollar korunur. Temel olarak metal elemanları oksidasyondan korur ve lehim padleri arası köprü (kısa devre) oluşmasını önlemek için uygulanan bir PCB üretim prosesidir. Bu özelliği nedeniyle solder resist (lehim direnci) olarak da adlandırılır. Solder mask, yeşil, kırmızı, mavi, beyaz, siyah, sarı gibi çeşitli renklerde üretilebilir. En yaygın kullanılan renk yeşildir. PCB tabanına solder mask işlemek için Dry-Film ve Liquid Photo-Imageable gibi yöntemler kullanılır. Solder mask bridge, yani lehim maskesi köprüsü, entegre bacakları arasının kapanması ve lehim bölgesinin boyanarak yalıtılması işlemidir. Gerber dosyaları, solder mask katmanının hangi bölgelerin kaplanacağını belirtir. Uygulamada, kaplanacak bölgenin datanın negatifi olduğunu belirtmek gereklidir. Aslında, solder mask bridge, standart solder mask uygulamasının bir sonucu olarak ortaya çıkar. Üretimdeki hassasiyet, bu kavramın oluşmasının ana sebebidir. Temel amaç, entegre bacakları arasında tampon bölge oluşturarak kısa devre oluşumunu engellemektir. *Solder mask bridge’in üretilip üretilemeyeceği, komponent (entegre, konektör gibi) padlerin arasındaki mesafeye, solder mask’ın rengine ve üretim teknolojisine bağlıdır. Örneğin, standart PCB üretimde solder mask rengi yeşil ve bakır değeri 1 oz ise ve entegre pad aralığı 0,20 mm ise üretici solder mask bridge yapabilir. Ancak pad aralığı daha düşükse, yapamaz. Standartta mavi solder mask’ta bolder bridge yapılabilmesi için entegre pad aralığı için minumum 0,25 mm’ye ihtiyaç olduğu için mavi solder mask istenirse yine solder bridge üretilemez.

Eğer üretici, solder mask bridge üretme kapasitesinin altında ise ve lehim maskesi köprüsü yapılmaya çalışılırsa, özellikle Dry-Film yöntemi üretim sırasında maskenin kaymasına neden olabilir. Bu kayma, padlerin üzerine gelerek yüzey kaplamanın bozulmasına ve kısa devreye yol açabilir. Ayrıca PCB üretim proseslerinden yüzey kaplama sırasında entegre pad’lerinin kalayı üzerinde kısa devreye sebep olabilir.
Solder mask bridge yapılamadığında, kısa devre oluşacağını genelleştiremeyiz. PCB dizgisi bir bütündür ve kısa devre olmaması için elek kalınlığı, elek gözü ile komponent pad yapısının uyumu gibi birçok
PCB üretim ve dizgi parametresi vardır. Solder mask bridge, kısa devre oluşumunu engellemek için alınabilecek önlemlerden sadece biridir. Özdisan PCB departmanı olarak, PCB üretimi ve dizgide oluşabilecek riskleri değerlendirerek, PCB üretici ve dizgici arasında bir köprü oluşturup, ürün kalitesine ve üretim verimliliğine katkı sağlamaktayız.

Bevelling

Bevelling, PCB uçlarında eğim verilerek kesilmesi işlemidir. Bu işlem, kartın kenarlarına bir sokete girebilmesi için sivri bir form verir. Kesim aleti kullanılarak PCB kenarına belirli bir açı ile pah kırılması sağlanır. Bevelling, PCB için ekstra maliyet oluştursa da PCB’nin konektör olarak kullanılması durumunda kolay takılmasını sağlar. Bu işlem, özellikle bilgisayardaki hafıza kartları gibi uygulamalarda
kullanılır ve hafıza kartının anakarta daha kolay oturmasını sağlar. Genel olarak, endüstriyel uygulamalarda harici bağlantıların oluşturulmasına yardımcı olur.

Black Hole

Black Hole, çift katlı PCB’lerde delik içlerinin metalleştirilmesi işlemidir. İletkenlik sağlamak için karbon bazlı nano ölçekli bir elektrostatik kaplama kullanılır. Bu işlemi daha iyi anlamak için PTH kaplama ile karşılaştırabiliriz. PTH kaplamada, akım kullanılarak bakır kaplama yapılırken; Black Hole yönteminde, karbon emdirilerek deliklerin içi metalize edilir. PTH kaplamaya kıyasla daha ucuz olan bu yöntemin avantajı, daha hızlı üretim sağlamasıdır. Ancak, delik içi metal kaplamanın kalınlığı PTH kaplamaya göre daha düşüktür. Black Hole, Multilayer PCB’lerde kullanılmaz. 2 layer PCB’lerde performans kalitesi düşük olduğu için tercih edilmez.

Solder Mask Bridge yazısı ilk önce Component By Özdisan üzerinde ortaya çıktı.

Günümüz aydınlatma çözümlerinde talepler çoğalıp çeşitlilikler artınca farklı alternatifler geliştirildi. Üreticilerin taleplere cevap verebilmesi adına teknolojik gelişmeler ile birlikte birçok farklı özellik hizmete sunuluyor. Aydınlatma sektörünün en önemli parçalarından olan LED sürücüler, geliştirilen bu özelliklerin merkezinde bulunuyor. Yaklaşık dört senedir partner olarak çalıştığımız Philips sağlıklı ışık akışı, güvenlik ve maliyet odaklı birçok özelliği hem üretici hem de son kullanıcının hizmetine sunuyor. Üretim esnasında ve üretim sonrasında oluşabilecek olumsuzlukları en aza indirerek üretici tarafında oluşabilecek maliyetleri ortadan kaldırmayı amaçlıyor. Bu özelliklerin, bizlere ne gibi kolaylıklar sağladığını yazımızda inceleyeceğiz. Philips’in farklı tiplerde ve özelliklerde driverları bulunuyor. Philips Xitanium serisi driverlar yol, sokak, tünel aydınlatmalarında, endüstri tesislerinin aydınlatılmasında yoğun olarak kullanılıyor. Barındırdığı özelliklerin kapsamına göre ayrılmış üç farklı modeli vardır. Her model kendi içerisinde farklı watt değerlerindedir.

Xİ FP Xİ LP Xİ BP

Philips Xitanium serisi sürücülerin kodları bulundurdukları özelliklere bağlı olarak aşağıdaki gibi sınıflandırılmıştır.
Xi FP: Full Prog
Xi LP: Lite Prog
Xi BP: Basic Prog

SimpleSet

Philips Xitanium driverlar Multione arayüzüne sahip NFC cihazı ile herhangi bir elektrik bağlantısına ihtiyaç duymaksızın kablosuz programlama teknolojisine sahiptir. Tüm özellikler ayarlandıktan sonra tekrar ayarlama ihtiyacı olmaksızın birden çok driverı saniyeler içerisinde programlayabilirsiniz. Kullanıma başladıktan sonra tüm ayarlamaları yine aynı şekilde değiştirme imkânı sunar.

Adjustable Output Current (AOC)

Geniş akım aralığına sahip Philips Xitanium serisi sürücüleri, bu aralık içerisinde istediğiniz değerde
programlayarak kullanabilirsiniz. Led modül seçimlerinizde kolaylık sağlayacağı gibi, son kullanıcılar tarafından talep edilen watt değerlerini rahatlıkla yakalayabilirsiniz. Farklı akım değerlerinde driver stoğu tutmanıza gerek kalmayacağı için stok maliyetlerinde avantaj sağlayacaktır.

LED Module Temperature Protection (MTP)

Üretilen armatürleri farklı coğrafi bölgelere gönderebiliyoruz veya ortam sıcaklığının birbirinden
çok daha farklı olduğu alanlarda kullanılabiliyor. Soğutucu ve kasaların ortam sıcaklığının yüksek olduğu
bölgelerde yetersiz kalması durumunda led modül üzerine koyacağımız NTC direnci ile programlanan
sıcaklığa geldiğinde sürücü korumaya geçecek ve çıkış vermeyecektir. Bu şekilde ledlerin ömrünü korumuş ve bozulmaların önüne geçmiş olacaksınız.

Driver Temperature Limit (DTL)

Aynı MTP’de olduğu gibi ürünlerimizin sıcaklıklardan etkilenmesinin önüne geçmek amacıyla MTP’nin alternatifi olabilecek bir özelliktir. Bu özellik sıcaklığı driver içerisinde bulunan NTC vasıtasıyla tespit eder ve kendini korumaya alır. İstediğiniz sıcaklık değerini programlama cihazı ile driver içerisine girmeniz yeterli olacaktır.

Dimleme Arayüzleri

Işık şiddetini ayarlamak için farklı seçenekler bulunur.
DALİ
1-10V
Lineswitch
Mains İnput

Digital Addressable Lighting Interface (DALİ)

Dijital Adreslenebilir Aydınlatma Arayüzü anlamına gelen DALİ, iki yönlü olarak sinyal alışverişinde bulunabilir. Bu şekilde uzaktan armatür kontrolünü mümkün kılar ve birden çok armatürü tek bir noktadan yönetmenizi sağlar. Bu sayede istenilen armatüre açma, kapama ve dimm sinyali gönderilebilir.

Constant Light Output (CLO)

Geleneksel ışık kaynaklarında ve birçok led armatürde zamanla verimlilik azalır ve lümen değerlerinde düşüşler yaşanır. Lümen değerlerindeki düşüş sonrası armatürün sağladığı ışığın yetersiz kalmaması için başlangıçta daha yüksek lümen değerleri hedeflenirdi. Bu ise hem ilk üretim maliyetlerini hem de kullanım maliyetlerini yukarı çıkartırdı. Philips Xitanium serisi driverlar ise ışık düşüşünün önüne geçmek ve verimsizliği ortadan kaldırmak için çalışma süresi üzerinden ömür hesaplamaları yaparak çıkış değerlerinde düzeltmeler yapar. Başlangıçtan itibaren aynı ışık değerlerine ulaşmamızı sağlar.

OEM Write Protection (OWP)

Philips Xitanium serisi driverlar barındırdığı bu özellikleri yetkisiz kişilerin değiştirmesinin önüne geçmek için şifreleme ile korunabilir. Multione arayüzü ile bu şifrelemeyi aktif hale getirebilir veya kaldırabilirsiniz. Bu sayede dışarıdan özelliklerin değiştirilip armatür sağlığını bozacak sonuçların önüne geçilmiş olur.

Driver Diagnostics

Philips Xitanium serisi driverlar birçok veriyi içerisinde saklayabilir. Çalışma süresi, sürücü sıcaklığı, çıkış akımı, giriş voltajı vb. verileri bozulsa dahi kalıcı hafızasında bu bilgileri saklı tutar. Multıone arayüzü üzerinden bu verilere ulaşılabilir ve hata sebebi teşhis edilebilir.

Dynadimmer

Philips Dynadimmer özelliği ile programlama yaparak açma ve kapama zamanlarını belirleyebilirsiniz. Bu
aşamada zamana ve konuma dayalı olmak üzere iki seçenek üzerinden programlama yapılabilir. Zamana dayalı programlama da mevsimler arasındaki gece gündüz farklılıklarından verimli sonuç almak zorlaşır. Konuma göre programlama ile Multione arayüzünden yapılacak ayarlamalar gece gündüz değişiminin etkisini ortadan kaldıracak. Driver gece gündüz değişimi kadar açma kapama işlemini öne veya geriye alabilecek.

Termal Koruma

Philips Xitanium driverlar tcmax ısı değerinin üzerine çıkmaz fakat armatür kasa yetersizliği, ortam sıcaklığı gibi negatif etkilerden dolayı sıcaklık değerleri belirli bir seviyeye kadar yükselirse çıkış akımını kademeli olarak düşürecektir. Sıcaklık normale döndüğünde çıkış akımı tekrar kademeli olarak eski noktaya geri gelecektir.

Philips Driverlar yazısı ilk önce Component By Özdisan üzerinde ortaya çıktı.

İstanbulspor Kulübü Derneği Başkanı Volkan Buharalı ile derinlemesine bir röportaj gerçekleştirdik. İstanbul doğumlu ve sporcu bir ailenin ferdi olan Buharalı’nın İstanbulspor’a olan bağlılığı ve kulübün geleceği için planları üzerine keyifli bir sohbet gerçekleştirdik.

Volkan Bey sizi tanıyabilir miyiz?

İsmim Volkan Buharalı, 1966 İstanbul doğumluyum. 1986 yılında İstanbul Erkek Lisesi’nden mezun oldum. 17 yaşında bir kızım var. Sanayici ve ihracatçıyım. Sporcu bir aileden geliyorum; babam Mesut Buharalı, 1950’li yıllarda futbol liginde mücadele eden Adaletspor’dan; amcam ise 1950’li ve 60’lı yılların meşhur İstanbulspor’unda 13 yıl futbol oynayıp, 11 yıl kaptanlık yapan, takımın efsanelerinden Kenan Buharalı. Ailem, spordan hiç kopmadı, sürekli içinde bulunduğu için spor, özellikle de futbol, bizim hayatımızda küçük yaşlardan itibaren çok önemli bir yer tuttu. Babam ve amcam ticaret yaparken dahi, o zamanlar Şehzadebaşıspor’un babam yöneticisi, amcam antrenörü, ağabeyim ise kalecisiydi. Dolayısıyla ben hem aileden hem de İstanbul Erkek Lisesi’nden, doğuştan beri sarı siyahlı, yani İstanbulsporluyum. İş ortağım da yine İstanbul Erkek Liseli ve uzun yıllar İstanbulspor’da birlikte hentbol oynadık, şimdi de ticaret yapıyoruz, ama spordan hâlâ kopmadık. Veteran maçlarımıza devam ediyoruz. Hâlihazırda Türkiye Hentbol Federasyonu’nda da uluslararası faaliyetlerde hizmet eden İstanbul Erkek Lisesi mezunlarından diğer hentbolcu arkadaşlarımızla okulumuzda başlayıp, kulübümüzde devam eden süreçte hentbol sporunu amatör ligden profesyonel 1. deplasmanlı lige kadar hem oyuncu hem de yönetici olarak uzun yıllar boyunca temsil ettik. Şu anda da İstanbulspor’a olan manevi sorumluluğumu yerine getirmek üzere, bana inanan, beni sevenlerin desteğiyle başkanlık görevini üstlendim.

İstanbulspor Spor Kulübü çatısı hakkında yaptığınız çalışmalar hakkında bilgi verir misiniz?

Şu an için profesyonel futbol takımımız İstanbulspor A.Ş., Türkiye Süper Ligi’nde adımızdan iyi bir şekilde söz ettiriyor, her geçen gün daha da iyiye gidiyor. Bu da tüm camiada hem gurur hem de motivasyon yaratıyor. İstanbulspor Spor Kulübü olarak biz, diğer takımlardan farklı olarak, sadece futbolda değil, çok daha çeşitli branşlarda amatör olarak faaliyetlerimize devam ediyoruz. Branşlarımız arasında erkek futbol, erkek basketbol, kadın-erkek voleybol, kürek, satranç, briç, bisiklet bulunmaktadır. Gençlerimizden gelen istek ve sponsor desteğimizle, sürekliliğini sağlayabileceğimizi görürsek, daha fazla branş eklemeyi istiyoruz. Bu branşlarda yeterliliği olan antrenörlerimizle beraber hem bugünkü sporcularımıza hem de alt yapıya yönelik çalışmaktayız. Tüm bu faaliyetlerde okulumuzun mezunlarını da işin içine sponsor olarak katmaya çalışıp, spor branşlarımızda faaliyet gösteren üst sınıflardaki sporcu ağabeylerinden alt sınıflardaki kardeşlerine görevlerini, sorumluluklarını devrettirerek süreklilik sağlamaya çalışıyoruz. En büyük sorunumuz okulumuzun spor salonunun olmamasıdır. Bu konuda özellikle İstanbul Büyükşehir Belediyesi’nden, Fatih Belediye Başkanlığı’ndan ve Fatih Spor Kulüpleri Birliği’nden destek alarak, ilçemizdeki spor salon ve alanlarından, olanaklarından faydalanıyoruz.

İstanbulspor’un mevcut durumu hakkında genel bir değerlendirme yapabilir misiniz?

Amatör branşlarda faaliyet gösteren İstanbulspor Kulübü, çeşitli nedenlerden ve maddi imkansızlıklardan dolayı faaliyetlerine ara vermişti. Şimdi ise İstanbul Erkek Lisesi ve İELEV okullarındaki sarı siyahlı gençleri spora yönlendirme misyonu ile geleceğe yönelik alt yapı çalışmaları yapıyoruz. Bu gençler, akademik başarıları sayesinde yurt içinde ve yurt dışında başarılı bireyler olarak hayatlarına devam edeceklerdir. Sporu ve takım olmayı aşılayabilirsek, bu gençler hem kendi hayatlarında hem de aile yaşantılarında daha güvenli ve sosyal zekası gelişmiş bireyler olacaklardır.

Bir sporcunun, kendini ileride nereye ulaşmak istiyorsa, ona doğru hareketlenmesini sağlamak, sporcuyu psikolojik olarak da hazırlamak, toplumda örnek olacak ahlaklı bir birey olmasını sağlamak, uzun süren bir ekip işidir.

Altyapı yatırımları ve genç oyuncu gelişimi konusunda ne gibi stratejiler izleniyor?

Bildiğiniz üzere, sporda hangi dal olursa olsun alt yapı olmadan bir gelecekten bahsedemeyiz. Alt yapı için hem doğru antrenörlerle çalışmak hem de gençleri doğru motive edebilmek lazım. Alt yapıda örneğin İstanbulspor futbolda U14, U18 takımlarımız var ve gayet başarılı sonuçlar alıyoruz. Basketbolda ve voleybolda da ilkokul seviyesinden başlayarak, lise son sınıflara kadar çeşitli yaş gruplarında sporcularımızı yetiştiriyoruz. Bu alt yapı çalışmalarında ayrıca satranç ve bisiklet de devam etmektedir. Yeni kurduğumuz kürek branşında da aynı mantıkla hareket edeceğiz. Bir sporcunun, kendini ileride nereye ulaşmak istiyorsa, ona doğru hareketlenmesini sağlamak, sporcuyu psikolojik olarak da hazırlamak, toplumda örnek olacak ahlaklı bir birey olmasını sağlamak, uzun süren bir ekip işidir. Bu ekibe hem sporcu hem eğitmen hem aile hem de çevre dahildir. Sabırlı olmak, doğru çalışmalar yapmak başarının en önemli kilit noktasıdır. Bu bilinçle, şu anki sporcularımıza hem doğru bir hedef vermeye hem sıkı çalışma yapabilmelerini hem de takım olabilmelerini sağlamaya, her yönden doğru eğitmeye çalışıyoruz. Biz İstanbulspor Yönetim Kurulumuzla demokratik bir yapıda, uyum içinde, birbirimizi sürekli bilgilendirerek çalışıyoruz. Hepimiz sporun içinden geldiğimiz ve kendi alanlarında tecrübeli insanlar olduğumuz için, kulüp işleyişinde üstlendiğimiz görevlerle birbirimize destek oluyoruz.

Türk futbolunun mevcut durumunu nasıl değerlendiriyorsunuz?

Türk futbolunda son yıllarda alt yapı yatırımları ve gelişmeler gayet iyi devam ediyor. Ancak teknik ve kondisyonel gelişimleri yeterli değil. Belki de daha da genç yaşlarda çalışmalara başlamamız lazım. Toplumumuzda aileler de çocuklarının spor yapmasını istiyor, buna zaman ve para harcıyorlar. Ama sorun yeterince spor tesisinin olmaması. Bir de tabii üst liglerde sabırlı olmak, gençlere şans vermek yerine hızlı başarı peşinde koşulduğu için, gençler takımlarda yer bulmakta zorluk çekiyorlar. Zamanla bunun düzeleceğine inanıyoruz.

Şu an için profesyonel futbol takımımız İstanbulspor A.Ş., Türkiye Süper Ligi’nde
adımızdan iyi bir şekilde söz ettiriyor, her geçen gün daha da iyiye gidiyor.

Volkan Buharalı: “Doğru Yatırımlara İhtiyacımız Var” yazısı ilk önce Component By Özdisan üzerinde ortaya çıktı.

Günümüzde elektronik tasarım ve lehimleme işlemleri giderek daha karmaşık hale geliyor. Bu detaylı işlerde kullanıcıların ihtiyaç duyduğu en önemli araçlardan biri de büyüteçlerdir. İşte bu büyüteçlerin dünyasına kısa bir bakış:

Özellik ve Kullanım alanları Keskin Görsellik, Hassas İşler

Masa bağlantılı büyüteçler, elektronik devrelerdeki küçük detayları incelemek için ideal bir araç sunar. 5x, 10x veya daha fazla büyütme seçenekleriyle ve tasarımındaki 5 diopter ve 10.7 cm’lik cam lensi sayesinde rahat bir görüş imkân sunar. Kullanıcılar bileşenleri ve devre izlerini net bir şekilde görebilir, böylece daha hassas ve doğru işlemler yapma imkânı sunarlar.

Aydınlatma Sistemi

Çoğu masa bağlantılı büyüteç, detayları daha iyi görmek için entegre aydınlatma sistemleriyle birlikte gelir. 64 adet titreme yapmayan ayarlanabilir LED aydınlatma açısı, radyasyonsuz LED ışık kaynağı, göz koruyucu özelliğindedir. Bu, gölgelenmeyi önler ve kullanıcılara optimal görüş koşulları sağlar.

Elektronik Hobiler ve Profesyonel Kullanım

Elektronik hobilerle uğraşanlar veya profesyonel elektronik mühendisleri için bu büyüteçler, lehimleme, devre izleme ve bileşen yerleştirme gibi işlemleri daha erişilebilir ve doğru hale getirir. Masa bağlantılı büyüteçler, elektronik dünyasında detaylı çalışma ihtiyacı olan herkes için vazgeçilmez bir araç haline gelmektedir. Bu noktada UPX markası kullanıcılarına en iyi hizmeti sunabilecek standartlara sahiptir.

MASA ÜSTÜ BÜYÜTEÇ

Teknolojik ilerlemenin hızla devam ettiği günümüzde, elektronik alanında çalışan profesyoneller ve hobiciler, gözle görülemeyen mikro dünyayı keşfetmek ve anlamak için bir dizi araca ihtiyaç duymaktadır. Bu araçlardan biri de masaüstü büyüteçlerdir. Elektronik dünyasının derinliklerine giriş yapmak ve detaylarda kaybolmak için masaüstü büyüteçlerin rolünü inceleyelim.

Hassas Montaj ve Lehimleme İşlemleri

Elektronik montaj ve lehimleme işlemleri, büyük bir hassasiyet gerektirir. Masaüstü büyüteçler, küçük bileşenlerin doğru bir şekilde monte edilmesini ve lehimlenmesini sağlar. Görseldeki ürün PCB tutacaklıdır ve lehimleme yaparken hatayı en aza indirger. Sonuç olarak, büyüteçler, elektronik dünyasında mikro detayları incelemenin ve anlamanın vazgeçilmez bir parçasıdır. Bu araçlar, elektronik profesyonellerin ve meraklıların gözlerini genişleterek, daha net bir bakış açısı kazanmalarını sağlar. Gözlerin ardındaki gizli dünya, büyüteçlerle ortaya çıkar ve elektronik alanındaki ilerlemelerin temelini oluşturur.

UPX Büyüteçler yazısı ilk önce Component By Özdisan üzerinde ortaya çıktı.