Üretim otomasyonunda görüntü tabanlı hata tanıma sistemi

Endüstriyel üretim sistemleri günümüzde hızla gelişmektedir. Bununla beraber üretimde kalite ve verime olan talep de artmakta, ürünlerin kalite denetimleri önem kazanmaktadır. Bu denetimler, önceleri insan gözlemiyle oldukça yavaş ve düşük verimle yapılırken günümüzde otomasyon sistemleri kullanılarak bu işlemleri tamamıyla otomatikleştirme çabası doğmuştur.Özellikle görselliği ön planda olan ürünlerde yüzeysel hataların saptanabilmesi için görüntü işleme teknolojisinin kullanılması hem hız hem de verimlilik açısından oldukça önemlidir. Belirtilen önemi çıkış noktası alan bu çalışma, hareketli üretim bantlarından akan ürünlerin kameralar vasıtasıyla video görüntülerinin alınması ve görüntü işleme yöntemlerini kullanarak hızlı bir şekilde, üretimi aksatmadan hata tespitlerinin yapılmasını sağlamıştır. Bu hata tespiti değişik aşamalardan oluşmaktadır. İlk aşama görüntünün alınmasıdır. Görüntüler bant üzerinde sağlanan sabit ışık seviyeli ortamda alınırlar. Uygun bir kamera ile çekilen video görüntüleri içerisinden ürünlerin net olarak görüldüğü kareler alınır. Ancak ürünler üretim bandı üzerinde rasgele bir konumda bulunurlar. Bu nedenle ürünlerin görüntüleri konumdan bağımsız hale getirilmelidir. Geliştirilen tarama algoritması ile resmin herhangi bir noktasındaki ürün doğru koordinata taşınır. Elde edilen resimler hata analizinin yapılabilmesi için bazı ön işlemlerden geçirilir. İlk olarak resimdeki arka planlar, arındırma algoritması ile yok edilir ve RGB resim gri seviyeye çevrilir. Bu sayede resim boyutları küçültülerek yazılımın daha hızlı çalışması sağlanır. Sonrasında malzeme birden çok parçadan oluşuyor ise bu parçalar tek tek ayrılır. Elde edilen resimlerde Canny algoritması, Otsu eşikleme yöntemi ve morfolojik operatörler kullanılarak çizik taraması yapılır. Çizik saptamada en önemli problemlerden biri uyarlamalı eşikleme problemidir. Bu problemi aşmak için otsu uyarlamalı eşikleme yöntemi kullanılmıştır. Hata analizi sonrasında ise ortaya çıkarılan çiziklerin boyut ve sayıları belirlenir. Son olarak elde edilen bu verilerle ürünün hatalı veya hatasız olduğu bir mesajla belirtilir, ürün banttan ayrılır veya sınıflandırılır.