Görüntü çakıştırma teknikleri kullanarak otomatik kalite kontrol sistemi geliştirilmesi

Yükleniyor...
Küçük Resim

Tarih

2022

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

Erişim Hakkı

info:eu-repo/semantics/openAccess

Özet

Günümüzün rekabetçi pazar koşulları firmaları istenilen toleranslar dahilinde yüksek doğrulukta üretim yapmaya zorlamaktadır. Bu kapsamda özellikle insan gücü, makine araç ve gereçlerin yoğun olarak kullanıldığı başta; otomotiv, elektronik, beyaz eşya, gıda, ilaç, tekstil vb. sektörlerin üretim aşamalarında kontrol sistemlerine yoğun bir şekilde ihtiyaç duyulmaktadır. Çeşitli sensörler kullanılarak yapılan kontrollerin maliyetleri yüksektir. Çalışılan ortamın şartlarına bağlı olarak sensör arızaları sık olabilmektedir. Bu durum kameralı kontrol sistemlerine olan ilgiyi her geçen gün arttırmaktadır. Kameralı kontrol sistemleri; parça var/yok kontrolü, hatalı ürün kontrolü, ölçüm kontrolü, ambalajlama, logo, desen ve etiket kontrolü gibi alanlarda kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında görüntü çakıştırma teknikleri kullanarak farklı üretim sektörlerinde kullanılabilecek ortak bir kamera kontrol sistemi geliştirilmiştir. Uygulama örneği olarak, bir bilgisayar anakartı üzerindeki el ile montajı yapılan elektronik komponentlerin (bellek slotu, soğutucu, BIOS pili, güç bağlantısı, çeşitli soket ve portlar vb.) var/yok kontrol işlemleri yapılmıştır. Hazırlanan sistem ile kontrol edilecek ürünler istenilen açı ve konumda kameranın görüş alanına bırakılabilmektedir. Bu durum kontrol edilecek ürünleri sabitlemek için kullanılacak ekipman maliyetlerini ortadan kaldırmaktadır. Bu çalışmada öncelikle gerçekleştirilen kalite kontrol sisteminin yapı elemanları ve seçilme kriterleri incelenmiştir. Daha sonra görüntü işleme ve görüntü çakıştırma teknikleri konusuna çalışılmıştır. Son yıllarda bilgisayar görüşü ve görüntü çakıştırma alanında kullanılabilecek bir çok yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemler çeşitli testler ile karşılaştırılmıştır. Geliştirilen kontrol algoritması ile kameradan algılanan anakart görüntüsü, görüntü ön işleme yöntemleri ile görüntü kalitesi iyileştirilmiş, görüntü üzerinde gereksiz alanlar yok edilmiştir. Görüntü çakıştırma ve diğer bilgisayar görüşü uygulamalarında kullanılan ORB yöntemi ile algılanan görüntü mevcut referans görüntüye göre ölçekleme ve döndürme işlemi gerçekleştirilmiştir. KAZE yöntemi kullanılarak kullanıcı tarafından belirlenen elektronik komponentler algılanan görüntünün ilgili bölgesinde görüntü eşleştirme işlemi gerçekleştirilmiştir. Elde edilen eşleşen nokta çifti önceden belirlenen eşik değeri ile karşılaştırılarak parça var/yok tespiti yapılmıştır. Matlab App Designer ortamında hazırlanan kullanıcı arayüzü ile eksik elektronik komponentlerin yeri gerçekleşen kontrol zamanı bilgisi ile istenirse kayıt altına alınmaktadır. Bu sayede hataların kök nedeni bulunması kolaylaşmıştır. Yapılan testler sonucu geliştirilen otomatik kalite kontrol sistemi doğruluk oranının %90'nın üzerine çıkabileceği gösterilmiştir.
Today's competitive market conditions force companies to produce with high accuracy within the desired tolerances. Within this framework, there is an intense need for quality control systems in the production stages of the manpower, machine tools and equipment used sector such as automotive, electronics, white goods, food, medicine, textile etc. The sensor dependent control systems are high cost. Sensor failures are frequently existed depending on the working environment. That's why camera control system increases day by day. Camera control systems are deployed the areas such as part presence/absence control, faulty product control, measurement control, packaging, logo, pattern and label control. In this thesis, a common camera control system that can be used in different production sectors has been developed by using image registration techniques. As an application example, the presence/absence of electronic components (memory slot, heatsink, BIOS battery, power connection, various sockets and ports, etc.) assembled manually on a computer motherboard are checked. With the help of the prepared system, the products to be controlled can be left in the field of view of the camera at the desired angle and position. Thus, fixing equipment costs can be eliminated. In this study, first of all, the structural elements of the quality control system and the selection criteria were examined. Then, image processing and image registration techniques were studied. In recent years, many methods have been developed that can be used in the field of computer vision and image registration. These methods were compared with various tests. The motherboard image detected from the camera with the developed control algorithm, the image quality has been improved with image pre-processing methods, and unnecessary areas on the image have been eliminated. The acquired image by the ORB method used in image registration and other computer vision applications is scaled and rotated according to the existing reference image. By using the KAZE method, the image matching process was performed in the relevant region of the image detected by the electronic components determined by the user. By comparing the matched point pairs obtained with the predetermined threshold value, the presence/absence of part was detected. With the user interface prepared in the Matlab App Designer environment, the location of the missing electronic components can be recorded with the time information. Thus, it becomes easier to find the cause of errors. After performing, it has been shown that the accuracy rate of the developed automatic quality control system can exceed 90%.

Açıklama

Anahtar Kelimeler

Dijital görüntü işleme, görüntü çakıştırma teknikleri, özellik algılama ve eşleştirme, kalite kontrol sistemi, Matlab App Designer, Digital image processing, image registration techniques, feature detection and matching, quality control system, Matlab App Designer

Kaynak

WoS Q Değeri

Scopus Q Değeri

Cilt

Sayı

Künye

Koleksiyon