Konveyör üzerindeki nesnelerde çoklu anomali tespiti için görme tabanlı tanıma yaklaşımlarının geliştirilmesi
Development of vision-based recognition approaches for multiple anomaly detection  in objects on conveyors
Yazar: TUBA MÜEZZİNOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET KARAKÖSE
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Makine görmesi bir hareketi veya bir nesneyi analiz etmek için görüntü işleme tekniklerini kullanarak gerekli verileri çıkarıp otomatik bir şekilde görüntülerden veri elde etme sistemidir. Günümüzde makine görmesinin en yaygın olarak kullanıldığı alanlardan biri de kalite kontrol ve tanıma sistemleridir. Makine görmesi teknolojisiyle gerçekleştirilen kalite kontrol ve tanıma sistemlerinde; tutarsızlık, göz yorulması, göz alışması gibi insana has olan olağan durumlar ortadan kalkmaktadır. Aynı zamanda bu sistemler insan gözünün ulaşamayacağı hızda ve 7 gün 24 saat yorulmadan hatasız bir şekilde çalışmaktadır. Makine görmesi teknolojisiyle gerçekleştirilen kalite kontrol ve tanıma sistemlerin herhangi bir ürünün kontrolünü bir saniyeden daha kısa bir sürede gerçekleştirerek üretimden çıkan tüm ürünlerin kontrolünü çok kısa bir sürede sağlayabilmektedir.
    Bu yüksek lisans tez çalışmasında görme tabanlı yaklaşıma dayanan bir kalite kontrol ve tanıma sistemi geliştirilmiştir.  Geliştirilen sistemde görüntü için şehrimizin yerel bir firması olan plastik poşet üreticisi Erhan Plastik fabrikasından plastik market ve plastik mağaza poşet görüntüleri elde edilmiştir. Plastik poşet fabrikasında poşet üretimi esnasında kesim ve basım hatalarının meydana geldiği ve konveyör sistem üzerinde taşınan poşetlerden bu hatalı poşetlerin ayrılması noktasında bir uygulamaya ihtiyaç olduğundan bu yönde bir görme tabanlı kalite kontrol ve tanıma sistemi geliştirilmiştir. Tez kapsamından geliştirilen sistem için görüntü işleme teknikleri kullanılarak gerçekleştirilen algoritmaların tamamı özgün olarak geliştirilmiştir. Gerçekleştirilen görme tabanlı kalite kontrol ve tanıma sisteminde bir kamera yardımıyla konveyör sistem üzerinde taşınan poşet görüntüleri alınarak birden fazla poşet görüntüsü üzerinde 2 farklı anomali tespiti yapan birbirinden farklı yöntemler önerilmiştir. 
    Bu yüksek lisans tez çalışmasında gerçekleştirilen uygulamalarda plastik market poşet üretiminde kesim işlemi aşamasında ve plastik mağaza poşet üretiminde basım işlemi aşamasında meydana gelen anomali tespitlerinin doğru ve hızlı bir şekilde gerçekleştirildiği uygulama sonuçları deneysel görüntüler ile doğrulanmıştır.

Abstract:
Machine vision is a system which obtains automatically data from images via utilizing image processing techniques in order to analyze a motion or an object. Nowadays, Quality Control and Recognition systems are widely using this system. Machine vision prevents human-induced problems such as inconsistency, eyestrain, illusion, etc. in these systems. In addition, these systems are working at a speed beyond the reach of the human eye and work tirelessly for 7 days 24 hours. Quality Control and Recognition systems realized with machine vision technology could achieve the control of any product in less than one second. Thus, they could control all products coming out of production in a very short time.
	In this work, a quality control and recognition system based on vision centric approach has been developed. In this system, images of the plastic market and plastic store bags were obtained from the plastic bag manufacturer Erhan Plastik factory, which is a local company of our city, for image sampling. A vision based quality control and recognition system has been developed in this direction since cutting and printing errors are occurred during the production of bags in plastic bag factory and an application is needed to separate these faulty bags from the bags carried on the conveyor system. All algorithms which are developed via utilizing image processing techniques in this work are original and new. In the vision-based quality control and recognition system, the bag images carried on the conveyor system were taken with the help of a camera and different methods which detect two different anomalies on multiple bag images were proposed.
In application results of this work, accurate and fast anomaly detections in the cutting process of plastic market bag production and the printing process in plastic store production were confirmed with experimental images.