Endüstriyel Sistemlerde Arkaplan Çıkarımı Tabanlı Hareketli Nesne Tespiti ve Sayılması için Yeni Bir Yaklaşım
Öz
Bilgisayarlı görme ve görüntü işleme yaklaşımları günümüzde endüstriyel kontrol sistemlerinde oldukça önemli bir yer tutmaktadır. Özellikle kalite kontrol sistemlerinde kullanılan bilgisayarlı görme teknolojisi bir üretim hattında üretilen ürünlerin hızlı, sorunsuz ve doğru bir şekilde kontrol edilmesi açısından oldukça büyük öneme sahiptir. Klasik metotlarla yapılan kontrollerin getireceği problemler göz önüne alındığında bilgisayarlı görme kavramının ehemmiyeti daha net bir şekilde anlaşılacaktır. Bu çalışmada bilgisayarlı görme tabanlı kalite kontrolü için yeni bir metot önerilmiştir. Önerilen metot bir üretim hattından geçen ürünlerin görüntülerini kaydeder. Üretim bandından geçen bu ürünler saniyede 60 görüntü karesi (fps) hızına sahip bir kamera aracılığıyla kaydedilmiştir. Önerilen yaklaşımda alınan görüntüler öncelikle bazı morfolojik işlemlerden geçirilerek ürünlerin detaylarının net bir şekilde ortaya çıkarılması sağlanmıştır. Daha sonra Gaussian karışım modeli ile arkaplanı çıkarılarak hareket eden nesneler tespit edilmiştir. Daha sonra belirlenen bölgeden nesnelerin geçip geçmediği kontrol edilerek saydırma işlemi yapılmıştır. Birbirine yakın veya üst üste binmiş olan nesnelerin doğru şekilde saydırılması için Convex hull yöntemi ile nesnelerin kontur’ü çizdirilmiş ve nesnelerin alanına göre alandan çoklu nesne geçip geçmediği tespit edilmiştir. Önerilen bu yaklaşım ile yüksek hıza sahip üretim bantlarında geçen ürünlerin eksiksiz ve sorunsuz bir şekilde sayımı gerçekleştirilmiş olup, elde edilen deneysel sonuçlar ile algoritmanın etkili ve doğru sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- [1] Lee K. H., Park T. H. Image segmentation of UV pattern for automatic paper-money inspection, 11th International Conference on Control Automation Robotics and Vision (ICARCV), 1175-1180, 2010.
- [2] Lee J. H., Lee J. M., Kim H. J., Moon Y. S. Machine vision system for automatic inspection of bridges, Congress on Image and Signal Processing (CISP), 3, 363366, 2008.
- [3] Chen Y. R., Chao K., Kim M. S. Machine vision technology for agricultural applications, Computers and Electronics in Agriculture, 36, 173-191, 2002.
- [4] Yoshino K., Miwa M., Kanamaru A., Kanai N. An automatic through-hole inspection system by analyzing laser diffraction pattern, Proceedings of Annual Conference (SICE), 2155-2160, 2010.
- [5] Duan G., Chen Y. W., Sakekawa T. Automatic optical inspection of micro drill bit in printed circuit board manufacturing based on pattern classification, Instrumentation and Measurement Technology Conference Proceedings (IMTC), 279-283, 2008.
- [6] Khan U. S., Iqbal J., Khan M. A. Automatic inspection system using machine vision, 34th Applied Imagery and Pattern Recognition Workshop (AIPR), 212-217, 2005.
- [7] Zhou W., Fei M., Zhou H., Li K. A sparse representation based fast detection method for surface defect detection of bottle caps, Neurocomputing, 123, 406-414, 2014.
- [8] Yang S. W., Lin C. S., Lin S. K., Tseng Y. C. Automatic inspection system for defects of printed art tile based on texture feature analysis, Instrumentation Science and Technology, 42, 59-71, 2013.
Ayrıntılar
Birincil Dil
İngilizce
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
1 Aralık 2016
Gönderilme Tarihi
12 Temmuz 2017
Kabul Tarihi
29 Aralık 2016
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2016 Cilt: 4 Sayı: 2