Üretim otomasyonunda görüntü tabanlı hata tanıma sistemi
Image processing based fault dedection system in manufacturing automation
Yazar: KADİR BALCI
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ABDULLAH BAL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mühendislik Bilimleri Bölümü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Görüntü = Image ; Görüntü işleme = Image processing ; Görüntü işleme-bilgisayarlı = Image processing-computer assisted ; Görüntü tanıma = Image recognition ; Hata analizi = Error analysis

Özet:
Endüstriyel üretim sistemleri günümüzde hızla gelişmektedir. Bununla beraber üretimde kalite ve verime olan talep de artmakta, ürünlerin kalite denetimleri önem kazanmaktadır. Bu denetimler, önceleri insan gözlemiyle oldukça yavaş ve düşük verimle yapılırken günümüzde otomasyon sistemleri kullanılarak bu işlemleri tamamıyla otomatikleştirme çabası doğmuştur.Özellikle görselliği ön planda olan ürünlerde yüzeysel hataların saptanabilmesi için görüntü işleme teknolojisinin kullanılması hem hız hem de verimlilik açısından oldukça önemlidir. Belirtilen önemi çıkış noktası alan bu çalışma, hareketli üretim bantlarından akan ürünlerin kameralar vasıtasıyla video görüntülerinin alınması ve görüntü işleme yöntemlerini kullanarak hızlı bir şekilde, üretimi aksatmadan hata tespitlerinin yapılmasını sağlamıştır. Bu hata tespiti değişik aşamalardan oluşmaktadır. İlk aşama görüntünün alınmasıdır. Görüntüler bant üzerinde sağlanan sabit ışık seviyeli ortamda alınırlar. Uygun bir kamera ile çekilen video görüntüleri içerisinden ürünlerin net olarak görüldüğü kareler alınır. Ancak ürünler üretim bandı üzerinde rasgele bir konumda bulunurlar. Bu nedenle ürünlerin görüntüleri konumdan bağımsız hale getirilmelidir. Geliştirilen tarama algoritması ile resmin herhangi bir noktasındaki ürün doğru koordinata taşınır. Elde edilen resimler hata analizinin yapılabilmesi için bazı ön işlemlerden geçirilir. İlk olarak resimdeki arka planlar, arındırma algoritması ile yok edilir ve RGB resim gri seviyeye çevrilir. Bu sayede resim boyutları küçültülerek yazılımın daha hızlı çalışması sağlanır. Sonrasında malzeme birden çok parçadan oluşuyor ise bu parçalar tek tek ayrılır. Elde edilen resimlerde Canny algoritması, Otsu eşikleme yöntemi ve morfolojik operatörler kullanılarak çizik taraması yapılır. Çizik saptamada en önemli problemlerden biri uyarlamalı eşikleme problemidir. Bu problemi aşmak için otsu uyarlamalı eşikleme yöntemi kullanılmıştır. Hata analizi sonrasında ise ortaya çıkarılan çiziklerin boyut ve sayıları belirlenir. Son olarak elde edilen bu verilerle ürünün hatalı veya hatasız olduğu bir mesajla belirtilir, ürün banttan ayrılır veya sınıflandırılır.

Abstract:
At the last decade, traditional industrial systems are converted to full automated industrial systems rapidly. Hence, demand of quality and efficiency has been increasing and quality control has been getting importance at the production. Quality control has been performed by human observation with low efficiency and slowly. Instead of human inspection, digital system based quality control presents high efficiency and high speed at the full automated industrial systems.In this study, we have developed scratch detection and classification algorithms based on morphologic operators, adaptive thresholding, and pursuing algorithm for video sequences. This study achieves fault detection rapidly without hampering the manufacturing process. The proposed scratch detection system based on image processing techniques is implemented at four steps. First stage is recording product image by a suitable camera. In the next stage, random positioned product in the scene is registered to correct coordinates by devised scanning algorithm. In order to operate rapidly in the next stages, image backgrounds are removed by purification algorithm and RGB images are converted to gray level images. In stage three, Canny algorithm have been applied to reveal the scratch on the surface. In this process, the critical challenging problem is the determining of the threshold. To overcome this problem, we have utilized Otsu adaptive thresholding method which offers better solution for scratch detection. Morphological operators are then incorporated to restore the break points stemmed by thresolding. According to size and numbers of dedected scratchs, the product classified into two categories; faulty products or acceptable product.