Dental implants and related product family are very important for jaw health. Dental implants are generally produced by titanium materials. Since titanium based alloys have high mechanical strength, quality control of these products is important to prevent possible defective products that may arise during CNC based biomaterial production processes. In addition, these parts are produced by a high number which are almost impossible to control visually. Machine vision prevents of human based errors in automated production. Presented system detects length and angle defects for dental products using image processing methods. The state of art of this work is developing machine vision based real time dental implant defection system design. Gaussian blur filtering and Otsu thresholding were used for detecting the titanium dental product in gray scaled images. Root mean squared linear regression model is applied to preprocessed images to detect the line of the product. The angle between the two lines is also calculated by trigonometric methods. As the result of the presented algorithm, maximum 0.0015 mm and 0.013° absolute deviations are observed for length and angle measurements, respectively. Presented measurement algorithms for dental implants show that these fast algorithms give feasible results for mass production lines.
Dental Implant Quality Control Image Processing Auto-Thresholding Linear Regression Model
This study was performed at Gazi University, Engineering Faculty, Electrical & Electronics Engineering Department. Special thanks to Bilimplant and Karakamlar for providing dental materials and for providing mechanical and electronic infrastructure, respectively. This article was presented in ARACONF 2020 and published in full text.
Diş implantları ve ilgili ürün ailesi çene sağlığı için çok önemlidir. Dental implantlar genellikle titanyum malzemelerden üretilir. Titanyum esaslı alaşımlar yüksek mekanik mukavemete sahip olduklarından, bu ürünlerin kalite kontrolü, CNC bazlı biyomateryal üretim süreçlerinde ortaya çıkabilecek olası kusurlu ürünleri önlemek için önemlidir. Ek olarak, bu parçalar görsel olarak kontrol edilmesi neredeyse imkansız olan yüksek sayıda üretilir. Yapay görme, otomatik üretimdeki insan kaynaklı hataları önler. Sunulan sistem, görüntü işleme yöntemlerini kullanarak dental ürünler için uzunluk ve açı kusurlarını tespit etmektedir. Bu çalışmanın özgün yönü, makine görmesine dayalı gerçek zamanlı dental implant hatalı ürün tespiti sistemi tasarımı geliştirilmesidir. Gri ölçekli görüntülerde titanyum dental ürünün saptanması için Gauss bulanıklaştırma filtresi ve Otsu eşiği kullanılmıştır. Ürün hattını tespit etmek için önceden işlenmiş görüntülere ortalama hataların karesini içeren doğrusal regresyon modeli uygulanmıştır. İki çizgi arasındaki açı ise, trigonometrik yöntemlerle hesaplanır. Sunulan algoritmanın sonucu olarak uzunluk ve açı ölçümleri için sırasıyla maksimum 0.0015 mm ve 0.013° mutlak sapmalar gözlenmiştir. Dental implantlar için sunulan ölçüm algoritmaları, bu hızlı algoritmaların seri üretim hatları için uygun sonuçlar verdiğini göstermektedir.
Diş İmplantı Kalite Kontrol Görüntü İşleme Otomatik Eşikleme Doğrusal Regresyon Modeli
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 1 Nisan 2020 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2020 Ejosat Özel Sayı 2020 (ARACONF) |