Görüntü işleme teknikleri ile enjektör üretiminde kalite kontrolü

Gerek el işçiliği ile yapılan üretimlerde gerek makinalar ile yapılan seri üretimlerde, kalite kontrol üretim sürecinin ayrılmaz parçasıdır. Kalite kontrol işlemi üretimden daha fazla dikkat isteyen hata oranlarının minimize edilmesi gerektiği süreçtir. Kalite kontrolünün insan tarafından gerçekleştirilmesi, birçok işte olduğu gibi yorulma kaynaklı olması, hız gerektirmesi ve/veya fark edilemeyecek kadar küçük kusurların olması açısından zor ve hataya açıktır. Bu zorluklara kontrol edilecek malzemenin enjektör gibi saydam malzemeden yapılmış olması da eklenirse kontrol sürecinde hata yaşanma durumu ciddi şekilde artmaktadır. Bu nedenle bu süreçte kalite kontrol işleminin mümkünse tamamen makinalarla olması tercih edilmelidir. Tamamen makinalar tarafından olmaması durumunda en azından makine destekli olarak insan tarafından gerçekleştirilmesi tercih edilmelidir. İnsan gözü ile yapılan kalite kontrol prosesinde günümüzde görüntü işleme kullanılması sistemin geliştirilme sürecini kolaylaştırmakta ve tasarım sonrası kullanılabilirliğini arttırmaktadır. Bu tez çalışmasında görüntü işleme teknikleri kullanılarak enjektör (şırınga) üretimi yapan bir işletmenin enjektör paketleme aşamasında kalite kontrol işlemini gerçekleştiren personele yardımcı olacak sistem tasarlanmıştır. Literatür taramasında enjektör üretiminin paketleme aşamasına yönelik oluşturulan kalite kontrol çalışmasına rastlanılmamıştır. Bu sebeple çalışmanın ilk olduğu düşünülmektedir. Çalışmada görüntü almak için aydınlatma sistemiyle birlikte bir platform oluşturulmuş ve 12.2 MP endüstriyel kamera kullanılmıştır. Problemlerin çözümüne yönelik görüntü işleme tekniklerinden sıkça kullanılan şablon eşleştirme, haar-cascade sınıflandırıcısı, renk filtreleme, morfolojik işlemler gibi yöntemler birleştirilmiştir. Enjektör ve iğne ucu paketlenmesi aşamasında paket görüntüsü içinde enjektör/iğne ucu nesnelerine yönelik var/yok/adet/yabancı madde tespit-kontrol üzerine çalışılmıştır. Kullanılan yaklaşımlar, kullanım amaçları ve doğruluk oranları ile şu şekilde sıralanabilir; şablon eşleştirme ile nesne tespiti %99.87, haar-cascade sınıflandırıcısıyla nesne tespitinde %90.49, renk filtreleme ile nesne tespiti %90.85 ve leke tespiti ile yabancı madde aranması %85.58'dir. Yöntemlerin ortalama çalışma süreleri; şablon eşleştirme 2.13sn, haar-cascade 0.015sn ve renk filtreleme-yabancı madde aranması 0.01sn olarak ölçülmüştür. Anahtar Kelimeler: Enjektör-şırınga üretimi, görüntü işleme, haar-cascade, renk filtreleme, şablon eşleştirme