Area based diameter measurement algorithm for ındustrial machine vision applications

Abstract

Measurements of serial production workpieces in the industry are performed by camera-controlled systems thanks to the advantage of speed. The measurement success of camera systems largely depends on the measurement algorithm and ambient conditions. Area-based approaches are not preferred in industrial machine vision applications due to the undesired environmental conditions. In this paper, an area-based diameter measurement algorithm that can be used in industrial machine vision applications is proposed. The success of the proposed method is demonstrated based on the sub-computation metric. In the proposed method, firstly, the noise on the obtained image is cleaned according to the connected component analysis. Then, the inner and outer diameters of the largest component are determined according to the area calculation. In the designed experimental setup, a back lighting illumination has been preferred. According to 3 different positioning types in the field of view of the camera, a total of 40 stamps of 4 types were measured 20 times with 3 different lenses. According to the test results, it has been observed that the position of the part on the field of view greatly affects the repeatability measurements. Also, sub-computation metric (C) is measured 2 in random positioning. This value increases up to 5 in the limited positioning that meets the industrial conditions. Tests have shown that the proposed method can measure the diameters of workpieces with precise tolerances in an industrial setting.Pul tipli seri üretim parçalarının çap kontrollerinde hız avantajı sayesinde kameralı sistemler tercih edilmektedir. Bu sistemlerin başarısı kullanılan görüntü işleme algoritmasına ve ortam şartlarına bağlıdır. Ortam şartlarının elverişli olmaması sebebiyle alan tabanlı yaklaşımlar endüstriyel makine görmesi uygulamalarında tercih edilmemektedir. Bu makalede endüstriyel makine görmesi uygulamalarında kullanılabilecek sanayi şartlarına dayanıklı alan tabanlı bir çap ölçüm algoritması önerilmiştir. Önerilen yöntemin başarısı, alt hesaplama metriği baz alınarak gösterilmiştir. Önerilen yöntemde ilk olarak elde edilen görüntünün üzerindeki gürültüler bağlı bileşen analizine göre temizlenir. Ardından elde edilen en büyük bileşenden iç ve dış bölgeler belirlenerek çaplar alan hesabına göre bulunur. Tasarlanan deney düzeneğinde lensleri değişebilen bir kameranın alt tarafına yüzeysel bir aydınlatma cihazı yerleştirilmiştir. Kameranın görüş alanında 3 farklı konumlama tipine göre toplamda 4 türden 40 adet pul, 3 farklı lens ile 20’şer defa ölçülmüştür. Deney sonuçlarına göre parçanın kamera altındaki konumunun tekrarlanabilirlik ölçümlerine büyük ölçüde etki ettiği gözlemlenmiştir. Rastgele konumlamada alt hesaplama metriğinin (C) 2 olduğu gözlemlenmiştir. Endüstriyel şartları sağlayan sınırlı konumlamada ise bu değerin 5’e kadar çıktığı tespit edilmiştir. Yapılan testler, önerilen yöntemin hassas toleransa sahip iş parçalarının çaplarının endüstriyel ortamda ölçülebileceğini göstermiştir.