Görme tabanlı kalite kontrol için yüksek performanslı endüstriyel kamera ve akıllı tanıma sisteminin geliştirilmesi

Makine görmesi sistemleri özellikle endüstride görüntü işleme tabanlı otomatik kalite kontrolü, veya analizi yapmak için kullanılan yöntemler ve teknolojiler bütünüdür. Günümüzde hızlı seri üretim bantlarını kullanan işletmelerin sayısı arttıkça bu sistemlerde kullanılması gereken sistem ve algoritmaların gereksinimleri de artmaktadır. Görüntü işleme tabanlı bir kalite kontrol sisteminin endüstriyel sayısal kamera ve akıllı tanıma algoritması olmak üzere iki bileşeni bulunmaktadır. Bu doktora tezinde görüntü işleme tabanlı bir akıllı kontrol algoritması sistemi geliştirmek için iki katkı sunulmaktadır. Birincisi, görüntü oluşturma algoritması ve haberleşme algoritmasına sahip bir programlanabilir endüstriyel kamera, ikincisi ise bir konveyör üzerinde hızla hareket eden nesnelerin sayılması, boyutlarının ölçülmesi ve olası hataların tespiti için akıllı tanıma algoritmalarının geliştirilmesidir. Öncelikle tez kapsamında tamamı özgün olarak geliştirilen algoritmalar, Cyclone IV serisi FPGA kullanılarak 0.3 MP – 5 MP aralığında programlanabilir çözünürlüğe sahip bir sayısal kamera için geliştirilmiş ve yaklaşık 1 gbps hızla haberleşme yapacak şekilde gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilmiştir. Daha sonra seri üretim bantlarında hızla hareket edecek nesnelerin sayımı, boyutlarının ölçülmesi ve hata tespiti için geliştirilen farklı algoritmalar, farklı görüntüler ve nesneler üzerinden doğrulanmıştır. Ayrıca tez çalışması kapsamında gerçekleştirilen arayüz tasarımı ile geliştirilen bu algoritmaların bir arayüz üzerinde çalışabilmesi sağlanmıştır. Tez kapsamında elde edilen bu bütünsel kalite kontrol sistemi temel olarak bir adet sayısal kamera, akıllı kontrol yazılımları ve ana işlem birimi modüllerini bünyesinde barındırmaktadır. Sonuç olarak bu doktora tezinde yapılan çalışmalar ile bilime, özgün bir endüstriyel sayısal kameranın geliştirilmesi için gerekli görüntü elde etme ve sayısal haberleşme algoritmalarının ortaya konulması ile nesne sayma, boyut ölçme ve hata tespiti için gerekli algoritmaların geliştirilmesi açısından katkılar sunulmuştur. Bu doktora tezi kapsamında geliştirilen çalışmalar T.C. Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı tarafından 0743.STZ.2014 numaralı SAN-TEZ projesi ile desteklenmiştir.