Otomasyon sistemlerinde görüntü işleme tekniklerini kullanan ürün tanımı uygulaması
Product definition application using image processing techniques in automation systems
Yazar: ZEYNEL ÇAN
Danışman: PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Günümüzde üretim sektöründeki tüm firmalar, özellikle döküm sektöründe üretim 
yapan firmalar, için herhangi bir üretim bandındaki son ürünün kalitesi en önemli 
etkenlerdendir. Bu bağlamda firmalar üretimin son aşaması haline gelen kalite 
kontrol işlemini minimum hata ile gerçekleştirme çabasındadırlar. Kontrol işlemini 
gerçekleştirmek için geleneksel yöntem olarak sensörlerden oluşan kontrol kuleleri 
kullanılmaktadır. Bu yöntem mekanik algılayıcılardan oluşan bir elektronik aksam 
olması nedeni ile zamanla ve bazı fiziksel nedenlerden dolayı hatalı sonuçlar 
verebilmektedir. Ayrıca üretim bandında yer alan her bir farklı ürün için değişen 
sayında sensörlerin ve farklı tasarımların kullanılması üretim esnekliğini ve üretim 
hızını düşürmekle birlikte bu süreçteki maliyeti arttırmakta bir o kadar da üretimdeki 
kaliteyi azaltmaktadır. Bu sebeplerden dolayı geleneksel yöntem artık firmalar 
tarafından tercih edilmemektedir. Bu çalışmada firmaların sorunlarına ve taleplerine 
cevap verebilecek, geleneksel yönteme alternatif bir uygulama önerilmiştir.
Çalışmada Raspberry Pi 4B geliştirilebilir kartı ve Raspberry Pi V2 Infrared kamerası ile gömülü bir sistem oluşturulmuştur. Bu sistem özellikle alüminyum parçaların görüntülerinin işlenmesinde karşılaşılan zorluklar ve ortamda bulunan güneş 
ışınlarının görüntüyü etkilemesi nedeniyle güneş ışığını soğurması için tasarlanan 
bir lens ve filtreyle birlikte güçlü bir kızılötesi ışık kaynağını barındıran bir fiziksel 
ortam ile desteklenmiştir. Gömülü sistemi programlayabilmek için .Net ortamında 
C# programlama dili kullanılarak bir masaüstü uygulaması geliştirilmiştir. Gömülü 
sistem; Brightness, Contrast, Hue, Saturation, Thresohld, Erode, Dilate, 
MatchTemplate ve Surf Alghorithm gibi görüntü işleme tekniklerinin kullanıldığı 
OpenCV kütüphanesi ile verimli çalışabilen Python programlama dili sayesinde 
programlanmıştır. Gerçekleştirilen ara yüz ile 32 farklı ürün ve her bir ürün üzerinde 
belirlenebilecek 32 farklı alan için sistem programlanabilmektedir. Kart ile ara yüz 
arasındaki bağlantı TCP protokolü üzerinde bir Soket uygulaması ile 
gerçekleştirilmiş böylelikle bağlantı Ethernet ve Wifi üzerinden kablolu ya da 
kablosuz yöntemle güvenli bir şekilde sağlanmıştır.
Ara yüz üzerinden; Odak, Eşik, Yoğunluk, Pozlama gibi parametreler ile esnek 
şekilde programlanabilen sistem, kameradan alınan canlı ürün görüntüsü ve programda belirtilen referans görüntüsünü hızlı ve doğru bir şekilde ortam değişkenlerinden etkilenmeyecek yüksek verimlilik ile tarayıp karşılaştırmaktadır. Uygulama,
üretim süreçlerindeki 'Kalite Kontrol' işleminin minimum zaman ve maliyette 
yapılmasını sağlarken maksimum performans ve verim sağlayabileceğini 
öngörmektedir.

Abstract:
The quality of the final product in any production line for all companies in the 
manufacturing sector in the world, especially firms producing in the casting industry, is one of the most important factors. In this context, companies are trying to 
realize the quality control process, which has become the final stage of production, 
with minimum error. The control towers consisting of sensors are used as the 
traditional method to carry out the control process. This method which is an 
electronic component consisting of mechanical sensors can give erroneous results 
due to some physical reasons and with time. In addition, the use of varying numbers 
of sensors and different designs for each different product on the production line 
reduces production flexibility and production speed, while increasing the cost in this 
process and also reducing the quality in production. For these reasons, traditional 
method is no longer preferred by companies. In this study, an alternative application 
which responds to the problems and demands of companies to the traditional method 
was realized.
In the study, an embedded system was created with Raspberry Pi 4B developable 
card and Raspberry Pi V2 Infrared camera. This system is supported by a physical 
environment containing a powerful infrared light source with a lens and filter 
designed specifically to absorb sunlight due to difficulties in processing images of 
aluminum parts and the sunlight in the environment affecting the image. To program 
the embedded system, a desktop application has been developed using the C# 
programming language in a .Net environment. Embedded system was programmed 
with the Python programming language using the OpenCV library, which contains 
image processing techniques such as Brightness, Contrast, Hue, Saturation, 
Thresohld, Erode, Dilate, MatchTemplate and Surf Alghorithm. With the interface 
implemented, the system can be programmed for 32 different prod-ucts and 32 
different areas that can be determined on each product. The connection between the 
card and the interface has been realized with a Socket applica-tion on the TCP 
protocol, so the connection has been secured over the Ethernet and Wifi via the wired 
or wireless meth.