Cam üretim hatalarının görüntü işleme tabanlı bulunması
Glass defect detection with image processing
Yazar: ŞABAN ÖZTÜRK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. BAYRAM AKDEMİR
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Günümüzde artan dünya nüfusu ile birlikte tüketim ihtiyacı da oldukça fazlalaşmıştır. Oluşan bu yoğun ürün taleplerini karşılamak için üreticiler hızlı ve etkin bir şekilde kaliteyi düşürmeden ürün sayısını artırmanın yollarını aramaya başlamışlardır. Bu arayış hemen hemen tüm üretim sistemlerinde makineleşme ile sonlanmış ve sistemler otonom halde tasarlanmaya başlanmıştır. Çalışmanın temel amacı renksiz halde olan düz ve buzlu camların hatalarının tespit edilerek ürün güvenirliğini artırmaktır. 
Cam hayatımızın pek çok safhasında kullandığımız aynadan cam sektörüne, şişeden kozmetik sektörüne kadar yaygın bir tüketim malzemesidir. Aynı zamanda sağlıklı bir saklama aracı olarak kabul edilen camın günümüzde yoğun bir tüketim talebi mevcuttur. Bu çalışmada düz camların ve buzlu camların üretim sırasında içlerinde oluşan hava kabarcıklarının ve üzerlerinde oluşan çizik ve çatlak gibi hasarlarının tespit edilerek oluşabilecek olumsuzlukların önüne geçilmesi hedeflenmektedir. Çalışmanın temel hedeflerinden bir tanesi de tozdan ve kirden bağımsız bir hata arama modelinin oluşturulmasıdır. Cam saydamlık ve yansıtma gibi özelliklere sahip olduğundan dolayı yüzeyinin incelenmesi oldukça zor bir malzemedir. Bu işlem insan gözü tarafından yapıldığında oldukça zorlayıcı olmaktadır. Zamanla yorulan ve bazı hataları fark edemeyen insan gözü bu işlem için yetersiz kalmaktadır. Özellikle hız arttığında insan gözü ile yapılan kontrollerde hata oranı da artmaktadır. Bunun için cam gibi analizi zor yüzeylerde makine görme sistemleri hem daha hızlı hem de daha doğru sonuçlar elde edebilmektedir. Maalesef ki; cam yüzey analizi için makine görmesi ile yapılmasının da zorlayıcı tarafları olduğu açıktır. Özellikle camın renksiz oluşu ve karşıdan bakan makine gözü için ayna gibi davranması en büyük handikaplardandır. Çalışmada önerilen sistem, beklentilerle çok pahalı sistemler arasında optimum bir çözüm önerisi sunmaktadır. Geliştirilen sistem iki temel kısımdan oluşmaktadır. Bunlardan ilki ışıklandırma sistemidir. Bu kısım dış ortamdan yalıtılmış ve belirli açılara ve lümen değerlerine sahip LED'ler ile oluşturulmuştur. Cam bu bölüme geldiğinde kenar bölgelere yerleştirilmiş sistem sayesinde ışık ışınları camın içerisine enjekte olmaktadır. Snell kırılma yasaları dikkate alındığında bu ışık ışınları sayesinde ölçüm tozdan ve kirden bağımsız hale gelmektedir. Çalışmanın ikinci kısmı ise görüntünün uygun biçimde alınarak işlenmesidir. Bu kısımda alınan görüntülerin yüzey özellikleri incelenmektedir. İncelenen görüntülerde hataların olduğu kısımlarda sert geçişler olmaktadır. Bu sebepten dolayı birden fazla algoritma denenmiş ve bu çalışma için en başarılı olan algoritma belirlenmiştir. Denenen algoritmalar Gabor Filtresi, Dalgacık Dönüşümü, kenar belirleme algoritmaları ve hücresel sinir ağlarıdır. Görüntü özellikleri çıkarma işleminden önce ise görüntünün uygunlaştırılması için görüntüde iyileştirmeler yapılmıştır. Bunlar cam üzerindeki ortam yansımalarının görüntüden çıkarılması, arka plan gürültülerinin çıkarılması ve kamera yansımasının görüntüden çıkarılması gibi işlemlerdir. 
Bu çalışmada yüzeylerinde farklı problemler bulunan 11 adet cam ile denemeler yapılmıştır. 2 adet hasarsız sağlam cam ve üzerinde üretim sırasında oluşmuş çizikler, üretim sırasında oluşmuş cam içi baloncuklar, sonradan oluşturulan çizikler, çatlaklar, kırıklar bulunan 9 adet hasarlı cam incelenmiştir. Değerlendirme sonuçlarının kullanıcıya aktarılabilmesi için ayrıca bir bilgisayar ara yüzü tasarlanmıştır. Tasarlanan ara yüz ile kullanıcıya cam yüzeyi ile ilgili bilgiler, cam yüzeyinde bulunan hataların sayısı, bulunan hataların boyutları ile ilgili bilgiler sunulmaktadır.

Abstract:
Nowadays, the need of consumption has greatly increased with the growing world population. To meet the demands of this intensive product demand, manufacturers have begun to seek ways of enhance the number of products without reducing quality. Therefore, the mechanization has occurred almost all production systems. The main objective of this study is to determine defects of float glass and frosted glass and improve product reliability.
Many phases of our lives we use in glass such as mirror sector, cosmetic industry etc. Also, glass is known as a healthy storage case and it has an intense consumption demand. In this study; air bubbles, scratches and cracks that formed during the production of flat glass and frosted glass are aimed to determine and prevent the problems that may occur. One of the main objectives of this study to create defect search model independent from dust and dirt. Inspection of the glass surface is very difficult process because it has a compelling features such as transparency and reflection. Unfortunately, it is difficult to make glass surface analysis using machine vision systems. The biggest handicap is that glass is colorless and act as a mirror. The system that proposed in this study is an appropriate solution between expectations and expensive systems. This operation is very difficult for the human eye. The human eye which can't notice some errors and tired by the time is insufficient for this operation. Especially when the speed increased, the error rate of the quality-control that is performed human eye increase. Therefore, when analyzing the hard surface, machine vision systems is able to achieve both faster and more accurate results. The developed system consists of two basic parts. The first of these is lighting system. This section was created by LEDs that are isolated from external environment and have specific angles and lumen values. When the glass come this section, light beams is injected into the glass thanks to the special system embedded in the edge region. The glass surface analysis becomes independent from dust and dirt by the agency of light beams according to the Snell refraction law. The second part of this study is image processing. In this section, the surface properties of taken images are examined. The area of defect in the examined images exhibit very big density differences. So, many texture analysis algorithms and similar algorithms were tested and the most successful algorithm for this study is determined. Tested algorithms are; gabor filter, wavelet transform, popular edge detection algorithms, cellular neural networks etc. Before the extraction image properties, image improvements have been made to improve desired characteristics of the image. These image improvements; removing the environment reflections from the image, removing the background noise and removing the camera reflection from the image.
In this study, 11 glass which have different production defects on surface was investigated. The defects in these glasses are as follows; scratches formed during production, scratches formed after production, cracks and bubbles. Also 2 glass that have not any defects was investigated. A prototype of this system has been developed to carry out process. A computer interface is designed to transfer evaluation results for a user. Designed interface provide information about glass surface. These information are; the number of defects on the glass surface, size of defects on the glass surface etc.