GÖRME TABANLI KALİTE KONTROL İÇİN YÜKSEK PERFORMANSLI ENDÜSTRİYEL KAMERA VE AKILLI TANIMA SİSTEMİNİN GELİŞTİRİLMESİ

Abstract

Makine görmesi sistemleri özellikle endüstride görüntü işleme tabanlı otomatik kalite kontrolü, veya analizi yapmak için kullanılan yöntemler ve teknolojiler bütünüdür. Günümüzde hızlı seri üretim bantlarını kullanan işletmelerin sayısı arttıkça bu sistemlerde kullanılması gereken sistem ve algoritmaların gereksinimleri de artmaktadır. Görüntü işleme tabanlı bir kalite kontrol sisteminin endüstriyel sayısal kamera ve akıllı tanıma algoritması olmak üzere iki bileşeni bulunmaktadır. Bu doktora tezinde görüntü işleme tabanlı bir akıllı kontrol algoritması sistemi geliştirmek için iki katkı sunulmaktadır. Birincisi, görüntü oluşturma algoritması ve haberleşme algoritmasına sahip bir programlanabilir endüstriyel kamera, ikincisi ise bir konveyör üzerinde hızla hareket eden nesnelerin sayılması, boyutlarının ölçülmesi ve olası hataların tespiti için akıllı tanıma algoritmalarının geliştirilmesidir. Öncelikle tez kapsamında tamamı özgün olarak geliştirilen algoritmalar, Cyclone IV serisi FPGA kullanılarak 0.3 MP – 5 MP aralığında programlanabilir çözünürlüğe sahip bir sayısal kamera için geliştirilmiş ve yaklaşık 1 gbps hızla haberleşme yapacak şekilde gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilmiştir. Daha sonra seri üretim bantlarında hızla hareket edecek nesnelerin sayımı, boyutlarının ölçülmesi ve hata tespiti için geliştirilen farklı algoritmalar, farklı görüntüler ve nesneler üzerinden doğrulanmıştır. Ayrıca tez çalışması kapsamında gerçekleştirilen arayüz tasarımı ile geliştirilen bu algoritmaların bir arayüz üzerinde çalışabilmesi sağlanmıştır. Tez kapsamında elde edilen bu bütünsel kalite kontrol sistemi temel olarak bir adet sayısal kamera, akıllı kontrol yazılımları ve ana işlem birimi modüllerini bünyesinde barındırmaktadır. Sonuç olarak bu doktora tezinde yapılan çalışmalar ile bilime, özgün bir endüstriyel sayısal kameranın geliştirilmesi için gerekli görüntü elde etme ve sayısal haberleşme algoritmalarının ortaya konulması ile nesne sayma, boyut ölçme ve hata tespiti için gerekli algoritmaların geliştirilmesi açısından katkılar sunulmuştur. Bu doktora tezi kapsamında geliştirilen çalışmalar T.C. Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı tarafından 0743.STZ.2014 numaralı SAN-TEZ projesi ile desteklenmiştir.Machine vision systems are the whole of the methods and technologies used to perform automated quality control, or analysis, especially on an industrial image processing basis. Today, as the number of facilities which use fast mass production lines increases, the requirements of systems and algorithms which need to be used in such systems are also increasing. A quality control system based on image processing has two components which are industrial digital camera and intelligent recognition algorithm. In this PhD thesis two contributions are presented to develop an image processing based intelligent control algorithm system. The first is a programmable industrial camera which has image construction algorithm and communication algorithm, the second is development of the intelligent recognition algorithms for counting of fast moving objects on a conveyor, the measurement of their dimensions and the detection of possible faults. First of all, the algorithms originally developed in the scope of thesis were developed for a digital camera with programmable resolution in the range of 0.3 MP - 5 MP using Cyclone IV series FPGA and realized in real time to communicate at about 1 Gbps. After, different algorithms which are developed for counting, measuring dimensions and detecting faults of objects that will move rapidly on mass production lines have been verified through different images and objects. Furthermore, it is provided that these developed algorithms can be operated on an interface with the interface design which is developed in the scope of the thesis. The quality control systems, which is obtained within the scope of the thesis, basically contains a digital camera, intelligent control software and main processing unit modules. In conclusion, with the studies done in thesis, some contributions are provided to science with production of image obtaining and digital communication algorithms which are required for development of industrial digital camera in terms of developing the algorithms which are necessary for object counting, dimension measurement and fault detection. The studies developed within the scope of doctoral thesis were supported by the SAN-TEZ project number 0743.STZ.2014 by the Ministry of Science, Industry and Technology.