Otomasyon sistemlerinde görüntü işleme tekniklerini kullanan ürün tanımı uygulaması

Abstract

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.

The quality of the final product in any production line for all companies in the manufacturing sector in the world, especially firms producing in the casting industry, is one of the most important factors. In this context, companies are trying to realize the quality control process, which has become the final stage of production, with minimum error. The control towers consisting of sensors are used as the traditional method to carry out the control process. This method which is an electronic component consisting of mechanical sensors can give erroneous results due to some physical reasons and with time. In addition, the use of varying numbers of sensors and different designs for each different product on the production line reduces production flexibility and production speed, while increasing the cost in this process and also reducing the quality in production. For these reasons, traditional method is no longer preferred by companies. In this study, an alternative application which responds to the problems and demands of companies to the traditional method was realized. In the study, an embedded system was created with Raspberry Pi 4B developable card and Raspberry Pi V2 Infrared camera. This system is supported by a physical environment containing a powerful infrared light source with a lens and filter designed specifically to absorb sunlight due to difficulties in processing images of aluminum parts and the sunlight in the environment affecting the image. To program the embedded system, a desktop application has been developed using the C# programming language in a .Net environment. Embedded system was programmed with the Python programming language using the OpenCV library, which contains image processing techniques such as Brightness, Contrast, Hue, Saturation, Thresohld, Erode, Dilate, MatchTemplate and Surf Alghorithm. With the interface implemented, the system can be programmed for 32 different prod-ucts and 32 different areas that can be determined on each product. The connection between the card and the interface has been realized with a Socket applica-tion on the TCP protocol, so the connection has been secured over the Ethernet and Wifi via the wired or wireless meth.