Metal sektörü için görüntü işleme tabanlı bir kusurlu ürün tespit sistemi

Ürün hata tespitlerinin sayısal sistemler aracılığı ile yapılması üretim hızını artırarak üretim maliyetini azaltmaktadır. Metal sektöründe özellikle sac kesim işlemlerinde hatalı ürünlerin tespiti genellikle operatörler tarafından yapılmaktadır. Bu sektör için geliştirilecek sayısal sistem tabanlı hata kontrol sistemleri operatör kaynaklı hataların azaltılmasına ve ürün hata tespit kontrollerinin daha hassas yapılmasına olanak sağlayacaktır. Bu tez çalışmasında metal sektörü için görüntü işleme tabanlı bir kusurlu/hatalı ürün tespit sistemi geliştirilmiştir. Geliştirme süreci iki aşamalı olarak gerçekleştirilmiştir. İlk aşamada bilgisayar ortamında morfolojik işlemler ve Hough dönüşümü kullanılarak hata tespit başarımları karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Yapılan deneyler sonucunda her iki yaklaşımında %80'in üzerinde başarıma sahip olduğu görülmüştür. Morfolojik işlemler ile %81 ve dairesel Hough dönüşümü ile %89 başarım oranı elde edilmiştir. İkinci aşamada ise gömülü sistem olarak Raspberry Pi Model 3 B+ seçilmiş ve ilk aşamada yüksek başarım oranına sahip yöntem olan dairesel Hough dönüşümü seçilerek farklı kamera çözünürlüklerinin başarıma etkileri incelenmiştir. Ürün grubu olarak sektörde sıklıkla üretilen ve dairesel boşluklar içeren sac levhalar seçilmiştir. Kameradan alınan görüntülerden levhalar üzerindeki dairesel boşluklara ait bilgiler görüntü işleme yöntemleri kullanılarak çıkarılmıştır. Elde edilen bilgiler referans bilgiler ile karşılaştırılmış ve belirlenen tolerans içerisinde olup olmadığı kontrol edilmiştir. 10MP kamera çözünürlüğünde alınan görüntülere gömülü sistem üzerinde dairesel Hough dönüşümü uygulanarak %96,29 başarım elde edilmiştir. Deneyler sonucunda başarım oranları göz önüne alındığında geliştirilen sistemin kalite kontrol uygulamalarında kullanılabileceği görülmüştür.