Otomasyon sistemlerinde görüntü işleme tekniklerini kullanan ürün tanımı uygulaması

Günümüzde üretim sektöründeki tüm firmalar, özellikle döküm sektöründe üretim yapan firmalar, için herhangi bir üretim bandındaki son ürünün kalitesi en önemli etkenlerdendir. Bu bağlamda firmalar üretimin son aşaması haline gelen kalite kontrol işlemini minimum hata ile gerçekleştirme çabasındadırlar. Kontrol işlemini gerçekleştirmek için geleneksel yöntem olarak sensörlerden oluşan kontrol kuleleri kullanılmaktadır. Bu yöntem mekanik algılayıcılardan oluşan bir elektronik aksam olması nedeni ile zamanla ve bazı fiziksel nedenlerden dolayı hatalı sonuçlar verebilmektedir. Ayrıca üretim bandında yer alan her bir farklı ürün için değişen sayında sensörlerin ve farklı tasarımların kullanılması üretim esnekliğini ve üretim hızını düşürmekle birlikte bu süreçteki maliyeti arttırmakta bir o kadar da üretimdeki kaliteyi azaltmaktadır. Bu sebeplerden dolayı geleneksel yöntem artık firmalar tarafından tercih edilmemektedir. Bu çalışmada firmaların sorunlarına ve taleplerine cevap verebilecek, geleneksel yönteme alternatif bir uygulama önerilmiştir. Çalışmada Raspberry Pi 4B geliştirilebilir kartı ve Raspberry Pi V2 Infrared kamerası ile gömülü bir sistem oluşturulmuştur. Bu sistem özellikle alüminyum parçaların görüntülerinin işlenmesinde karşılaşılan zorluklar ve ortamda bulunan güneş ışınlarının görüntüyü etkilemesi nedeniyle güneş ışığını soğurması için tasarlanan bir lens ve filtreyle birlikte güçlü bir kızılötesi ışık kaynağını barındıran bir fiziksel ortam ile desteklenmiştir. Gömülü sistemi programlayabilmek için .Net ortamında C# programlama dili kullanılarak bir masaüstü uygulaması geliştirilmiştir. Gömülü sistem; Brightness, Contrast, Hue, Saturation, Thresohld, Erode, Dilate, MatchTemplate ve Surf Alghorithm gibi görüntü işleme tekniklerinin kullanıldığı OpenCV kütüphanesi ile verimli çalışabilen Python programlama dili sayesinde programlanmıştır. Gerçekleştirilen ara yüz ile 32 farklı ürün ve her bir ürün üzerinde belirlenebilecek 32 farklı alan için sistem programlanabilmektedir. Kart ile ara yüz arasındaki bağlantı TCP protokolü üzerinde bir Soket uygulaması ile gerçekleştirilmiş böylelikle bağlantı Ethernet ve Wifi üzerinden kablolu ya da kablosuz yöntemle güvenli bir şekilde sağlanmıştır. Ara yüz üzerinden; Odak, Eşik, Yoğunluk, Pozlama gibi parametreler ile esnek şekilde programlanabilen sistem, kameradan alınan canlı ürün görüntüsü ve programda belirtilen referans görüntüsünü hızlı ve doğru bir şekilde ortam değişkenlerinden etkilenmeyecek yüksek verimlilik ile tarayıp karşılaştırmaktadır. Uygulama, üretim süreçlerindeki 'Kalite Kontrol' işleminin minimum zaman ve maliyette yapılmasını sağlarken maksimum performans ve verim sağlayabileceğini öngörmektedir.