İmalat sektörüne yönelik görüntü işleme tabanlı kalite kontrol ve hatalı ürün ayrıştırma otomasyon sistemi tasarımı
Image processing-based quality control and faulty product separation automation system desi̇gn for the manufacturi̇ng industry
Yazar: HASAN ÖZÇELİK
Danışman: PROF. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Bilgisayar destekli otomasyon = Computer aided automation ; Bilgisayarla görme = Computer vision ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Supap = Valve ; Ürün kalitesi = Product quality

Özet:
Günümüzde kalite kontrol, ürün ve hizmetlerin kalitesini sağlama, hataları en aza indirgeme ve müşteri memnuniyetini artırma amacı taşıyan bir dizi yöntem ve süreci içerir. Bu süreçler, teknolojik ilerlemeler ve iş dünyasındaki değişikliklerle paralel olarak gelişmiş ve çeşitlenmiştir. Kalite kontrol ve ölçüm yöntemleri genellikle insan kaynaklarına dayanır. Bu da zaman alıcı değerlendirmeler ve insan faktöründen kaynaklanan hatalara neden olabilir. Bu sorunların üstesinden gelmek için, otomatik denetim ve ölçüm için kameralar içeren yapay görme teknikleri kullanan otomasyon sistemleri geliştirilmiştir. Bu çalışmanın amacı, endüstride üretilen ürünlerin kalitesini ölçmek için görüntü işleme yöntemlerini kullanan bir otomasyon sistemi geliştirmektir. Geliştirilecek olan bu sistem ürünle ilgili ölçümleri gerçekleştirmek, hataları tespit etmek ve kusurlu ürünleri otomatik olarak ayırmak amacıyla kullanılacaktır. Bu amaçla bu çalışmada supapların uzunluk, çap, diş adedi ve açı gibi ölçüm değerlerine yönelik görüntü işleme ile kalite kontrolleri yapılmıştır. Geliştirilen sistemde taşıma bandı üzerine konulan supaplar, servo motor ile donatılmış tek eksenli bir kol kullanarak dönen bir tablaya itilmektedir. Dönen tabla üzerindeki supap, 7 görüntü yakalayacak şekilde tam bir dönüş yaptırılır (1 tanesi yukarıdan ve 6 tanesi 60 derecelik aralıklarla yanlardan). Yandan görüntü alımında karşılıklı pozisyona sahip Telesentrik aydınlatma ve Telesentrik lense sahip bir kamera kullanılmış olup ile üstten standart bir kamera ile tek görüntü yakalanmaktadır. Yakalanan görüntüler, bir endüstriyel panel PC üzerinde görüntü işleme yazılımı kullanılarak işlenmiştir. Bu yazılım, ön işlem, filtreleme, kenar tespiti, morfolojik işlemler, sayısallaştırma, ölçüm, bölümleme ve karar alma gibi işlemleri içermektedir. Yazılım, supap üzerinde ölçümler yaptıktan sonra hatalı ve hatasız ürün sonucunu üretmektedir. Otomasyon sisteminin en son kısmında bulunan bir servo motor ile supap ayırma işlemi yapan iki pnömatik kolun bulunduğu konuma getirilir. Yazılımın verdiği karara göre supap hatalı ve hatasız ayırma işlemine tabi tutulur. 124 supap ile yapılan deneysel çalışmalar sonucunda %94,35 ve üzeri başarı elde edilmiştir.

Abstract:
In contemporary practice, quality control encompasses a range of methods and processes designed to ensure the quality of products and services, minimize defects, and enhance customer satisfaction. These processes have evolved and diversified in parallel with technological advancements and changes in the business world. Traditionally, quality control and measurement methods rely heavily on human resources, which can lead to time-consuming evaluations and errors stemming from human factors. To address these issues, automation systems incorporating machine vision techniques with cameras for automatic inspection and measurement have been developed. The aim of this study is to develop an automation system utilizing image processing methods to measure the quality of products manufactured in the industry. This system is intended to perform measurements related to the products, detect defects, and automatically segregate defective products. In this study, quality control via image processing was applied to measurements such as length, diameter, thread pitch, and angle of valves. In the developed system, valves placed on a conveyor belt are pushed onto a rotating table using a single-axis arm equipped with a servo motor. The rotating table ensures that each valve completes a full rotation, capturing 7 images in total (1 from above and 6 from the sides at 60-degree intervals). For side image capture, a camera with telecentric illumination and a telecentric lens was used, while a standard camera was employed for the top view. The captured images were processed using image processing software on an industrial panel PC. This software includes functions such as preprocessing, filtering, edge detection, morphological operations, digitization, measurement, segmentation, and decision-making. After performing measurements on the valves, the software determines whether each valve is defective or non-defective. The final stage of the automation system involves positioning the valves using a servo motor to the location of two pneumatic arms that perform the sorting operation based on the software's decision. Experimental trials with 124 valves resulted in an accuracy rate of 94,35% or higher.