Determination Of Errors On The Surface Of The Packaging By Image Processing Technique

Öz

This work; The aim of this study is to detect the defects on the surfaces of packaging products by means of Image Processing in a company producing food packaging.In the Images of products received from the company, with the support of OpenCV Library in Python Programming Language in Pycharm Platform; types of defects such as paint, signal, misalignment, knife line are detected. The OpenCv Library saves time and improves system performance. In this study, firstly by color masking, two sets of blue color which are “dusuk” and “yuksek” are created. The image is converted to HSV format, because the masking process requires the HSV format of the image. After masking, the blue background becomes white and all other colors become black. After this process, the pixels with white color are converted to their original values so that the values of the pixels with black color do not change. In order to perform Edge Detection, the image is converted to gray tone so that unwanted noise is obtained in the image. Then, the images of the faulty parts are taken and similarities are applied to find the faulty parts in the real image. Finally, the defective parts are indicated in the yellow rectangle. Operators in the company make the error detection by visual inspection. In this system, when the operator cannot detect the error, the wrong packages continue to be produced in the coils where the wrapping is made. In order to minimize the costs incurred in this situation, it was decided to use the Image Processing method and appropriate results were obtained.

Anahtar Kelimeler

• Image Processing,Python Programming Language,OpenCv,Food Packaging,Quality Control

Kaynakça

1. Abduloğlu, Ö., 2017. “Görüntüde Logo Algılama Ve Analiz.” Yüksek Lisans Tezi. Beykent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
2. Akdoğan, M., 2018. “Karmaşık Şekilli Mamullerin Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Gerçek Zamanlı Boyut Kontrolü.” Doktora Tezi. Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
3. Çelikdemir, M., 2015. “Yüksek Sıcaklığa Maruz Kalmış Betonlarda Meydana Gelmiş Çatlakların Görüntü İşleme Yöntemi İle Tespiti.” Yüksek Lisans Tezi. Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Elazığ.
4. Demirbaş, M., 2015. “Günışığına Bağlı Aydınlatma Kontrolü İle İç Aydınlatmada Enerji Tasarrufunun Görüntü İşleme Yöntemler Kullanılarak Gerçekleştirilmesi.” Doktora Tezi. Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Sakarya.
5. Eren, M., 2008. “Dokuma Kumaş Sıklarının Görüntü İşeme Yöntemi İle Tespitini Etkileyen Parametrelerin İncelenmesi.” Yüksek Lisans Tezi. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Kayseri.
6. Hanbay, K., 2016. “Yuvarlak Örgü Makineleri İçin Görüntü İşleme Tabanlı Kumaş Hatası Tespiti Sistemi”. Yüksek Lisans Tezi. İnönü Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Malatya.
7. Köksal, K., 2017. “İnsansız Hava Araçlarında Görüntü İşleme İle Rota Tespiti Ve Otonom Takibi.” Yüksek Lisan Tezi. Bülent Ecevit Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Zonguldak.
8. Kuncan, M., 2013. “Endüstriyel Bir Makinada Görüntü İşleme Yöntemiyle Zeytinlerin Renklerine Göre Ayırt Edilmesi.” Yüksek Lisans Tezi. Kocaeli Üniversitesi Fen Bilimleri Endüstrisi, Kocaeli.

9. Taşçı, İ., 2015. “Yonga Levha Üretim Sistemlerinde Görüntü İşleme Tabanlı Hata Denetimi.” Yüksek Lisans Tezi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta.
10. Uçar, K., 2018. “Silindirik Cisimlerin Görüntü İşleme İle Hata Tespiti.” Yüksek Lisans Tezi. Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
11. Zeki, İ., 2011. “Ürün Yüzey Hatalarının Yayınım Tabanlı Görüntü İşleme Algoritmaları İle Tespiti.” Yüksek Lisans Tezi. Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.