An Embedded System Based Product Defect Detection System

Yıl 2019, , 391 - 400, 30.04.2019

Raif Burak Bayram , Ersen Yılmaz

https://doi.org/10.17482/uumfd.525696

Cited By: 5

Öz

In this work, an embedded system based product defect
detection system has been developed for the metal industry. As a test product,
sheet metal plates which are used very often in the metal industry containing
circular holes have been used. The geometrical information about the holes on
the plates have been obtained using Hough circular transformation. Detection of
defective products was made by comparison using the reference image. As an
embedded system Raspberry Pi Model 3 B+ have been used. Performance analysis of
the developed system have been carried out on a special image sets having
different resolutions which are obtained for the study. Based on the
experimental results it has been shown that the developed system reached 96,29%
accuracy rate for the image set with 10MP resolution.

Anahtar Kelimeler

Product defect detection, Image processing, Embedded system, Hough transform

GÖMÜLÜ SİSTEM TABANLI BİR HATALI ÜRÜN TESPİT SİSTEMİ

Öz

Bu
çalışmada, metal sektöründe kullanılmak üzere gömülü sistem tabanlı bir hatalı
ürün tespit sistemi geliştirilmiştir. Ürün grubu olarak sektörde sıklıkla
üretilen ve dairesel boşluklar içeren sac levhalar seçilmiştir. Levhalar
üzerindeki dairesel boşluklara ait bilgiler dairesel Hough dönüşümü
kullanılarak elde edilmiştir. Hatalı ürünlerin tespiti referans görüntü
kullanılarak karşılaştırma yoluyla yapılmıştır. Gömülü sistem olarak Raspberry
Pi Model 3 B+ seçilmiştir. Geliştirilen sistemin başarım incelemesi çalışmaya
özel oluşturulmuş farklı çözünürlükteki görüntü kümeleri üzerinde yapılmıştır.
Yapılan deneyler sonucunda geliştirilen sistemin 10MP çözünürlükteki görüntü
kümesinde %96,29 doğruluk oranına sahip olduğu gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Ürün hata tespiti, Görüntü işleme, Gömülü sistem, Hough dönüşümü

Kaynakça

• 1. Al-Saffar, H. ve Erçelebi, E. (2017) Development of smart security system for remote control using small computer, Turkish Journal of Science & Technology, 12(2), 107-112.
• 2. Bayram, R. B. ve Yılmaz, E. (2018) Metal sektörü için bilgisayar destekli bir hatalı ürün tespit sistemi, ICONDATA International Conference on Data Science and Applications, Yalova, 333-342.
• 3. Berki, K., Artan, K. ve Orhan M. (2017) Ağaçtaki Kirazın Tespit Edilmesi, MCBÜ Soma Meslek Yüksekokulu Teknik Bilimler Dergisi, 2(24), 93-104.
• 4. Boyraz, Ö. ve Yıldız, M. Z. (2016) Mobil damar görüntüleme cihazı tasarımı, 4th International Symposium on Innovative Technologies in Engineering and Science (ISITES), Alanya, 159-168.
• 5. Duda, R. O. ve Hart, P.E. (1972) Use of the Hough transformation to defect lines and curves in pictures, Communications of the ACM, 15(1), 11-15.
• 6. Erken, E. ve Urhan, O. (2017) Nesnelerin interneti tabanlı bebek uyku takip sistemi, 34. TBD National Informatics Symposium, Ankara, 65-68.
• 7. Kaymak, Ç. (2016) Raspberry pi devre kartı kullanılarak nesne bulma ve tanıma algoritmalarının bir robot kol üzerine uygulanması, Yüksek Lisans Tezi, Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Elazığ.
• 8. Kohavi, R. ve Provost, F. (1998) Glossary of terms, Machine Learning, 30(2-3), 271-274.
• 9. Küçükmanisa, A. ve Urhan, O. (2017) Gömülü bir platform üzerinde gerçek zamanlı şeritten ayrılma uyarı sistemi, Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 32(4), 1287-1300. doi:10.17341/gazimmfd.369719
• 10. Okyay, T. (2006) Gömülü sistemlerle bir kontrol sistemi tasarımı, Yüksek Lisans Tezi, Ege Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İzmir.
• 11. https://opencv.org/, Son Erişim Tarihi: 04.02.2019.
• 12. Öztürk, T., Albayrak, Y. ve Polat, Ö. (2015) Gömülü sistemlerle görüntü işleme ve PI denetimli nesne takibi, SIU 2015 IEEE 23. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı, Malatya, 2178-2181.
• 13. Pedersen, S. J. K. (2007) Circular Hough Transform, Aalborg University, Vision, Graphics and Interactive Systems.
• 14. https://www.raspberrypi.org/, Son Erişim Tarihi: 04.02.2019.
• 15. Yılmaz, E. (2016) Kardiotokogram verisinden fetal iyilik halinin belirlenmesi için bir karar destek sistemi, Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering, 21(2), 331-340. doi: 10.17482/uumfd.278033