Video based bearing inspection

Abstract

Standartlara göre rulmanların üretimi, rulmanların kullanıldığı makinelerin ve parçaların (dişli kutusu, alternatör gibi) kalitesini ve ömrünü doğrudan etkiler. Bu nedenle, rulman üretiminde son kalite kontrol aşaması çok önemlidir. Rulman üretim hattının son aşaması olan görsel kalite kontrolü, uzman kişiler tarafından parlak ışık altında gerçekleştirilir. Kalite denetimlerinin performansı, denetçilerin deneyimine ve denetim sırasındaki odak düzeyine bağlıdır. Yüksek seviyede odaklanma sağlamak için, işçiler kısa ve sık vardiyalarda istihdam edilir. Bununla birlikte, deneyimli işçiler bile düşük odak seviyelerinden dolayı kalite kontrol kusurlarını görebilir. Sonuç olarak, nihai ürün müşteriye kusurlu olarak gönderilebilir.Bu süreci iyileştirmek ve kusurlu ürünlerin teslimatını önlemek için, görsel kontrol aşamasındaki değişiklik ve dolayısıyla çalışan sayısındaki artış olası bir çözümdür. Ancak, böyle bir çözümün ekonomik olmadığı açıktır. Bu sorunu çözmek için başka bir seçenek, bu tezde önerilen makine vizyonuna dayalı görsel hata kontrol sistemini geliştirmek. Her ne kadar benzer sistemler farklı endüstrilerde yaygın olarak kullanılsa da, henüz rulman üretim endüstrisinde istenen verimlilikte değildir.Bu tezde, görsel kalite kontrolüne yardımcı olmak için FPGA platformunda çalışacak görüntü işleme tabanlı kalite kontrol sistemi geliştirilmektedir.

The production of bearings according to the standards directly affects the quality and life of both the bearings and the machines and components (such as gearbox, alternator) in which the bearings are used. Therefore, the final quality control stage in bearing production is of paramount importance. Visual quality control, which is the final stage of the bearing production line, is carried out by the skilled workers under bright light. The performance of quality audits depends on the experience of the auditors and the level of focus during the audit. In order to maintain a high level of focus, workers are employed in short and frequent shifts. However, even experienced workers can see quality control defects due to low focus levels. Consequently, the final product can be sent to the customer as defective.In order to improve this process and prevent the delivery of defective products, the shift in the visual control phase and thus the increase in the number of workers is a possible solution. However, it is clear that such a solution is not economic. Another option to solve this problem is to develop the machine vision based visual defect control system proposed in this thesis. Although similar systems are widely used in different industries, they are not yet at the desired efficiency in the bearing manufacturing industry.In this thesis, an image processing based quality control system that works on FPGA platform is developed to help visual quality control.