Araştırma Makalesi

Endüstriyel Sistemlerde Arkaplan Çıkarımı Tabanlı Hareketli Nesne Tespiti ve Sayılması için Yeni Bir Yaklaşım

Cilt: 4 Sayı: 2 1 Aralık 2016
PDF İndir
TR EN

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. [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. [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. [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. [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. [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. [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. [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. [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

Kaynak Göster

APA
Karaköse, M., Baygın, M., Aydın, İ., Sarımaden, A., & Akın, E. (2016). A New Approach for Background Subraction Based Moving Object Detection and Counting in Industrial System. Mus Alparslan University Journal of Science, 4(2), 373-381. https://izlik.org/JA85ZC62WS
AMA
1.Karaköse M, Baygın M, Aydın İ, Sarımaden A, Akın E. A New Approach for Background Subraction Based Moving Object Detection and Counting in Industrial System. MAUN Fen Bil. Dergi. 2016;4(2):373-381. https://izlik.org/JA85ZC62WS
Chicago
Karaköse, Mehmet, Mehmet Baygın, İlhan Aydın, Alişan Sarımaden, ve Erhan Akın. 2016. “A New Approach for Background Subraction Based Moving Object Detection and Counting in Industrial System”. Mus Alparslan University Journal of Science 4 (2): 373-81. https://izlik.org/JA85ZC62WS.
EndNote
Karaköse M, Baygın M, Aydın İ, Sarımaden A, Akın E (01 Aralık 2016) A New Approach for Background Subraction Based Moving Object Detection and Counting in Industrial System. Mus Alparslan University Journal of Science 4 2 373–381.
IEEE
[1]M. Karaköse, M. Baygın, İ. Aydın, A. Sarımaden, ve E. Akın, “A New Approach for Background Subraction Based Moving Object Detection and Counting in Industrial System”, MAUN Fen Bil. Dergi., c. 4, sy 2, ss. 373–381, Ara. 2016, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA85ZC62WS
ISNAD
Karaköse, Mehmet - Baygın, Mehmet - Aydın, İlhan - Sarımaden, Alişan - Akın, Erhan. “A New Approach for Background Subraction Based Moving Object Detection and Counting in Industrial System”. Mus Alparslan University Journal of Science 4/2 (01 Aralık 2016): 373-381. https://izlik.org/JA85ZC62WS.
JAMA
1.Karaköse M, Baygın M, Aydın İ, Sarımaden A, Akın E. A New Approach for Background Subraction Based Moving Object Detection and Counting in Industrial System. MAUN Fen Bil. Dergi. 2016;4:373–381.
MLA
Karaköse, Mehmet, vd. “A New Approach for Background Subraction Based Moving Object Detection and Counting in Industrial System”. Mus Alparslan University Journal of Science, c. 4, sy 2, Aralık 2016, ss. 373-81, https://izlik.org/JA85ZC62WS.
Vancouver
1.Mehmet Karaköse, Mehmet Baygın, İlhan Aydın, Alişan Sarımaden, Erhan Akın. A New Approach for Background Subraction Based Moving Object Detection and Counting in Industrial System. MAUN Fen Bil. Dergi. [Internet]. 01 Aralık 2016;4(2):373-81. Erişim adresi: https://izlik.org/JA85ZC62WS