Metalik parçaların kusur tespitinde görüntü tonları kullanılarak doğrusallaştırma tabanlı karma bir yöntem geliştirilmesi

Abstract

Nesnelerin veya sahnelerin üç boyutlu (3B) şekilleri kendilerine ait görüntü veya görüntülerden elde edilebilir. Görüntü tonlarından şekil elde etme (GTŞE) (shape from shading - SFS) yöntemleri şekil bilgisini elde etmek için görüntüdeki tonlama farklılıklarını kullanır. Bu tez çalışmasında, yansıma denkleminin doğrusallaştırılması tabanlı yöntemler sınıfına dayalı yüzey tahmini yapan karma bir GTŞE algoritması sunulmuştur. Geliştirilen karma algoritmada, gri seviye bir görüntünün merkezi gradyanlarını ve Fourier dönüşümlerini kullanarak iyi bir başlangıç yüzey bilgisi oluşturulmakta ve 3B şekil yinelemeli olarak elde edilmektedir. Karma algoritma, fonksiyonel olarak üretilen sentetik yüzeylere ve literatürde yer alan farklı veri setlerine uygulanmıştır. Oluşturulan yüzeyler aynı görüntüler için diğer doğrusallaştırma tabanlı algoritmaların sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Algoritmaların ürettikleri derinlik haritaları ve bunlara karşılık gelen gri seviye görüntüleri literatürdeki beş farklı metrik kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar tablo haline getirilmiş ve grafiksel olarak detaylı bir şekilde görselleştirilmiştir. Kullanılan algoritmaların hesaplama süreleri karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre önerilen algoritma tahmin edilen şekillerin yüzeylerindeki bozulmaları önlemekte ve düşük parametrelerde daha iyi sonuçlar üretmektedir. Bu tez çalışmasının bir sonraki aşamasında ise geliştirilen GTŞE algoritması küçük metalik parçaların kalite kontrolüne uygulanmıştır. Metal parçaların görüntülerinin elde edilmesi için proje kapsamında bir görüntü alma sistemi gerçekleştirilmiş ve parça görüntüleri üzerinde GTŞE yöntemi uygulanmasıyla şekil bilgileri elde edilmiştir. Ardından ön işleme adımları ve morfolojik yöntemler yardımıyla bu şekil bilgisinden yüzeyin kusurlu bölgeleri tespit edilerek geliştirilen bir arayüz yardımıyla gerçek zamanlı gösterimi sağlanmıştır. Son olarak ise GTŞE yöntemlerinin temel problemlerinden olan yüzey yönelimi belirsizliğine 3B modelleme ortamında bir çözüm önerisi sunulmuştur. Farklı yönlerden üç farklı renk bandında aydınlatılan yüzey üzerinde oluşan renk desenleri algoritmik olarak işlenmiş ve yüzey bölgelerinin yönelimleri hakkında yorum yapılmıştır. Literatürdeki beş farklı GTŞE yönteminin geliştirilen algoritma yardımıyla daha doğru yüzey tahmini yaptığı detaylı bir şekilde gösterilmiştir.

3D shapes of objects or scenes in an image can be obtained from its image or images. The shape-from-shading (SFS) technique uses the pattern of shading in the image to obtain shape information. In this thesis, a hybrid SFS method based on methods which are included in the linearization-based classification of SFS algorithms is presented. Our aim is to use the Fouirer coefficients of central differences obtained from the gray-level image as prior knowledge. By using functionally generated surfaces and different data sets in the literature, we compare the proposed method with other linearization-based approaches. Five different evaluation metrics were applied to recovered depth maps and corresponding gray-level images. We tabularly and graphically present the results, and also specify required time. As a result of the tests, the proposed method can prevent the fluctuations on the surfaces and obtain better 3D reconstruction results at low parameters. In the second stage of this thesis, the developed SFS method is specialized for the quality control of metallic parts, which is a real world industrial problem. An image acquisition system is proposed to capture the images of metal components and shape information are obtained by using SFS methods. Then, with the help of pre-processing steps and morphological methods, defective areas of the surface are detected by using the estimated shape information. Real-time monitoring of the results is also provided with a developed interface. Finally, a solution to the ambiguity of the surfaces being concave or convex, which is one of the main problems of SFS methods, is proposed in 3D modeling environment. Color patterns, formed on the surface illuminated with different colors of illumination from different directions, are processed algorithmically and information about the orientations of the surface regions are obtained. We show in detail that five different SFS methods make more accurate surface estimation with the help of developed algorithm.