Machine vision inspection and automated data collection for an integrated quality systems

Abstract

V ÖZET Bu tez çalışmasında klasik görüntü işleme teknikleri araştırıldı ve üzerinde çalışıldı. Üretim ortamından alman bir uygulama olarak elektrik motor kollektörünün kalite kontrolü gerçekleştirildi- Fizik ve fotoğrafçılık teknikleri kullanılarak bu uygulama için en uygun olan aydınlatma bulundu. Geliştirme aşamasında `Microsoft Windows` altında çalışan bir yazılım kodlandı. Bu yazılım daha sonra görüntü işleme tekniklerinin farklı parametrelerle, değişik sıralarla elde edilen sonuçlarının karşılaştırılmasında kullanıldı. Bu uygulama için uygun olmayan klasik görüntü işleme algoritmalarına değişiklikler yapıldı ve gerektiği yerlerde yenileri geliştirildi. Bu yapay görme sistemi, istatistiksel proses kontrole yönelik otomatik veri toplama sistemiyle birleştirilerek bütünleşik bir kalite sistemi gerçekleştirilip, bir uygulama üzerinde denenmiş oldu.

ABSTRACT In this thesis, a survey of the classical image processing techniques is made. The studied techniques are then applied on a real life case taken from a manufacturing environment, which is the inspection of an electric motor collector. To overcome the illumination problems, techniques of physics and photography have been tried to obtain the best possible result for the application. At the development stage, a Microsoft Windows application software is written. This software is then used to compare the results obtained by the use of selected algorithms with different parameters in different orders. New algorithms are developed and modifications are made to overcome the inadequacies of classical image processing algorithms for this application. Hence the integration of the machine vision system and automated data collection for further statistical control purposes as an integrated quality system is developed and demonstrated on the example.