Endüstriyel Uygulamalarda Nesne Yüzey Hatalarının Bilgisayarla Görme Tabanlı Tespiti
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Serhat TURAL
Danışman: Refik Samet
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Günümüzde makinalar ile yapılan kontrollere göre birçok dezavantajı olmasına rağmen insan gözü ile yapılan kontroller endüstride sıklıkla kullanılmaya devam etmektedir. Makinalar kolay algılanabilir, yüzey dokusu homojen tek düze olan, kusursuz yüzeyin kusurdan net ayrıştığı, şekil olarak düzensiz yansıtma yapmayan, kusurların tespiti için sofistike algoritmaların ve yüksek hesaplamanın gerekmediği nesne yüzeylerinde yüksek başarım oranlarıyla kalite kontrolünü gerçekleştirebilirler. Fakat karışık ve düzensiz yüzey dokusuna sahip, materyal özelliklerinden dolayı ışığı yansıtan, şeklinden dolayı düzensiz yansıma yapan nesnelerin kalite kontrolünde bilgisayarla görme tabanlı sistemler kusurlarının tespitinde insan yetisine göre yetersiz kalmaktadırlar. Bu durum özellikle kusurların yüzey dokusundan ayırmanın zor olduğu görüntülerde yaşanır. Diğer bir problemde geliştirilen yöntemlerin talep edilen süre sınırları içerisinde kusurların tespiti ve ayrıştırmasının sıklıkla yapılamamasıdır. Bu çalışmada askeri fişek kovanlarının kalite kontrolünü uçtan uca yapan bir sistem önerilmiştir. İlk olarak sistemin mekanik, elektronik, haberleşme ve ışıklandırmaları için uygun tasarımı yapılmıştır. Tasarlanan sistem üzerinden görüntüler alınıp kovan yüzeyleri için bir veri seti oluşturulmuştur. Kovan veri setinin oluşturulması için kameralardan alınan ham görüntüler geliştirilen yeni yöntemler ile işlenip kovan yüzeyi sonraki işlemler için istenilen pozisyonda ayrıştırılmıştır. Askeri fişek kovanları metalik, şekil olarak düz yüzeye sahip olmayan, düzensiz yüzey dokusuna sahip ve oldukça yansıtıcıdır. Bu özellikler kovanların yüzey hatası tespiti zorlu bir problem yapar. Üretim kusurlarını bilgisayarla görme tabanlı tespit etmek ve kovan yüzeyinin kendine has dokusundan ayırt etmek için yüksek doğruluk oranlarında ve düşük hızlarda çalışabilen çeşitli yöntemler önerilmiştir. Hem görüntü işleme teknikleri ile hem de insan yetisinden etkilenerek geliştirilen derin sinir ağları ile ilgili yüksek başarımda çalışan yöntemler önerilmiş ve literatüre yeni katkılar sağlanmıştır. Deneysel sonuçlar prototipten alınan gerçek görüntüler kullanılarak gerçekleştirilmiş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir.