Yapay görmeye dayalı otomatik hata denetim sistemi

Abstract

Endüstriyel üretim sistemleri günümüzde hızla gelişmektedir. Bununla beraber üretimde kalite ve verime olan talep de artmakta, ürünlerin kalite denetimleri önem kazanmaktadır. Bu denetimler, önceleri insan gözlemiyle oldukça yavaş ve düşük verimle yapılırken günümüzde makine görüşü olarak da adlandırılan yapay görme sistemleri kullanılarak yapılmaktadır. Bu çalışmada, elektronik baskı devre kartlarındaki iletim yollarının kalite kontrolü ve hata denetimi amacıyla görüntü işleme teknikleri kullanılmıştır. Çalışmanın uygulama kısmı iki aşamada gerçekleştirilmektedir. İlk aşamada, tasarlanan yürüyen bant hattı üzerindeki baskı devre kartları referans bir şablon ile karşılaştırılmaktadır. Gelen elektronik kart görüntüsü ile referans görüntü eşleşmediği takdirde bant hattı yeni ürünü almak için ürünü geri getirmektedir. Görüntülerin eşleştiği yani doğrulamanın gerçekleştiği durumda ise sistem onay işlemi verip ürünü bir sonraki işlem için ileri götürmektedir. İkinci aşamada ise ürünlerin hangi kısımlarında hata olduğunu göstermek amacıyla ürünler üzerinde hata analizi yapılmıştır. Hata analizi sonucunda her bir ürün hakkındaki bilgi raporlanarak bilgisayara kaydedilmektedir. Bu işlemler için, LabVIEW lder AI kullanılmıştır. Tez çalışması kapsamında tasarlanan görüntü işlemeye dayalı otomasyon sistemi ile gerçekleştirilen uygulamalar oldukça başarılı sonuçlar vermektedir. Sistem, elektronik kartların bant üzerindeki geliş açısı konumundan da etkilenmeden otomatik kalite kontrol işlevini yerine getirebilmektedir. Tasarlanan sistem mevcut yapısı itibariyle hem basit endüstriyel uygulamalar için örnek olarak kullanılabileceği gibi hem de görüntü işleme konusu içeren derslerin uygulamalarında deney seti olarak kullanılabilecek yapıdadır.

Nowadays, industrial systems have been rapidly developing. Hence, demands of quality and efficiency have been increasing and quality control also has been getting importance at the production processes. Formerly, these controls had been performed by human observation with low efficiency and slowly. But, computer vision systems, which are called as machine vision, have been used at new production processes for the automatic quality control applications nowadays. In this study, machine vision based techniques have been used in order to realize automatic quality control of printed circuit boards (PCBs). There are two phase of the study. First phase is consisted of conveyor system, camera, compact FieldPoint and its control unit. In this phase all PCBs have been matched with to reference template image. When images don’t match with the reference in this case conveyor system turn back in order take a new PCB. Otherwise, the conveyor system goes to forward. In the second phase of the application, defect detection analysis accomplishes to search of physical defects on the PCBs. Finally, all process are been reported to the PC. LabVIEW and Vision Builder AI programs have been used for the application. The designed experimental set-up has shown that successful results. At the same time, the system has not affected by forwarding PCBs positions. This developed application can be used for small industrial applications and also it can be preferred as experimental set-up for the machine vision based courses.