DESIGN AND SORTING OF AN OBJECT IDENTIFICATION ON MACHINE VISION BY USING LINE SCAN CAMERA

Abstract

Bu araştırma, makine görmesi kullanarak, konveyör bant üzerindeki nesneleri tanımlamak için bir sistem tasarımı sunmaktadır. Mevcut çalışmada, çeşitli olgunluk aşamalarına göre nesneleri sıralama amacı ile tek çizgi tarama sıralaması bazlı bir makine görme geliştirilmiştir. Nesne tanımlaması için birçok farklı yöntem mevcuttur. Fakat nesneleri ayıran ve sayan bir sistem tasarlanmıştır. Konveyör bandı üzerine yerleştirilen farklı nesneler hareket ederler ve bandın üstüne yerleştirilmiş bir kamera gerçek zamanlı video çekip, nesneleri temel şablon nesneleri ile karşılaştırmak için MATLAB yazılımına aktarır. Görüş kamerası, bu çalışmada kullanılacak olan donanımı etkili bir şekilde kontrol etmek için objeyi şekil ve boyut gibi fizikler özelliklerine bağlı olarak anlar. Ayrıca, hareketli nesnelerin tanımlanmasını göstermek için konveyörden geçen belirli bir bölümdeki nesneler sayılır ve görüntülenir. Bir nesneyi tanımlamak için dalga boyu verileri kullanılırken, geometrik desenlerin nasıl eşleştirileceğini ve nesnelerin boyutlarını tanımlamak için kenar algılaması uygulanır. Nesnelerin belirli özelliklerini işleme alma yeteneği farklı test usulleriyle test edilmiştir. Makine görme kullanarak nesnelerin sıralanması, bir model eşleştirme algoritması kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bir desen görüntü şablonu inşa edilmiş ve bilgisayar belleğinde depolanmıştır. Görme uygulaması görüntüyü inceler ve eğer model görüntü ile eşleşirse veya eşleşmezse, sınıflandırıcıya aktarır. Tezin sonuç bölümünde deneysel veriler üzerinden sonuçlar tartışılmıştır.This research represents designing a system to identify objects on a conveyor belt using machine vision. In the present study, a machine vision based on one line scan sorting was developed, the purpose being to sort objects based on various stages of maturity. Many different methods are available for object identification. But it design a system that separates and counting them. Different objects placed on the conveyor belt moves along, and a camera placed above the belt takes real-time video and feeds it to the MATLAB software for processing the object to compare with the basic template object. The vision camera understands an object based on its physical attributes, such as shape and size, to effectively control the hardware, which will be used in this work. Besides, the number of objects of a particular section that cross the conveyor to demonstrate the identification of moving objects is counted and displayed. For identifying a good object, the wavelength data is used, while determining how to match the geometric patterns and identify the dimensions, and edge detection is applied. The ability to count specific attributes of objects is tested in different test paths. The sorting of objects using machine vision was performed using an algorithm of pattern matching. A pattern image template was built and stored in a computer's memory. The vision application investigates the image and transfers it to the classifier if the received image matches the model image or not matches. In the conclusion part of the thesis, the results are discussed over the experimental data.