Görüntü işleme sistemi, bir kameradan alınan görüntüyü yazılımla analiz ederek makineye ya da robota karar verdiren sistemdir. Endüstride “makine görmesi” (machine vision) olarak da bilinir. Parçanın yerini bulmak, ölçmek, hatalı ürünü ayırmak, barkod okumak ve robotu yönlendirmek için kullanılır. Bu yazıda bir görüntü işleme sisteminin parçalarını, kullanım alanlarını, klasik görüntü işleme ile yapay zekâ arasındaki farkı ve sahada dikkat edilecekleri anlatıyoruz.
Görüntü işleme sisteminin parçaları
- Kamera: Alan taramalı kamera tek seferde bir kare çeker; çizgi taramalı kamera hareket eden yüzeyi satır satır tarar (rulo, bant, levha).
- Lens: Görüş alanını ve çalışma mesafesini belirler.
- Aydınlatma: Sistemin en kritik ama en çok ihmal edilen parçasıdır. Arka aydınlatma, halka ışık, kubbe ışık gibi seçenekler, aranan özelliği belirgin hale getirir.
- İşlem birimi ve yazılım: Akıllı kameranın içinde ya da bir endüstriyel bilgisayarda çalışan, görüntüyü analiz eden yazılım.
- Haberleşme: Sonucu PLC’ye, robota ya da operatör ekranına ileten bağlantı.
Endüstride nerelerde kullanılır?
| Uygulama | Örnek |
|---|---|
| Kalite kontrol | Çizik, eksik parça, yanlış montaj, renk hatası tespiti. |
| Ölçüm | Delik çapı, kenar mesafesi, boşluk kontrolü. |
| Okuma | Barkod, karekod ve etiket üzerindeki yazı. |
| Robot yönlendirme | Banttaki parçanın yerini bulup robota aldırmak. |
| Dikiş takibi | Kaynak torcunu gerçek dikişin üzerinde tutmak. |
Klasik görüntü işleme mi, yapay zekâ mı?
Klasik görüntü işleme, kenar bulma, şekil eşleştirme ve ölçüm gibi kurallarla çalışır. Aranan şey net tanımlanabiliyorsa hızlı, öngörülebilir ve az veriyle kurulabilir. Örneğin bir kaynak dikişinin merkezini bulmak böyle bir iştir.
Yapay zekâ (derin öğrenme) ise örnek görüntülerden öğrenir. Görünüşü her seferinde değişen şeyleri tanımakta güçlüdür: farklı yüzey hataları ya da elle çizilmiş işaretler gibi. Karşılığında eğitim için örnek görüntü toplamak gerekir.
İyi bir sistem ikisini doğru yerde kullanır. DKT kaynak robotlarında da böyledir: kaynak traktöründe dikiş takibi klasik görüntü işlemeyle yapılır; robot kolda ise ustanın tebeşirle çizdiği işareti yapay zekâ tanır.
Sahada görüntü işlemeyi zorlaştıran şeyler
- Değişken ışık: Pencereden gelen gün ışığı ya da tavan lambaları sonucu değiştirir. Kendi aydınlatmanızı kullanın, dış ışığı perdeleyin.
- Parlak yüzeyler: Metalde yansımalar sahte kenarlar oluşturur; doğru aydınlatma açısı ve filtre gerekir.
- Toz, yağ, sıçrantı: Kamera camı kirlenir; koruma camı ve düzenli temizlik şarttır.
- Kaynak arkı: Ark ışığı kameranın görüntüsünü bastırır; kameranın konumu ve filtreleme buna göre seçilir.
- Kalibrasyon: Kamera ile robotun koordinatları eşleştirilmeli, kamera yerinden oynarsa tekrar kalibre edilmelidir.
DKT görüntü işleme sistemi
Kaynak robotlarımızdaki görüntü işleme sistemini kendimiz geliştiriyoruz. Bir kamera kaynak bölgesini sürekli tarar, dikişin merkezini bulur ve kayma varsa torcu düzeltir. 2 lazer mesafe sensörü torç ile parça arasındaki mesafeyi sabit tutar. Ayrıntısı için kaynak dikiş takibi nasıl çalışır? yazımıza bakabilirsiniz.
Özet
- Görüntü işleme sistemi; kamera, lens, aydınlatma, yazılım ve haberleşmeden oluşur.
- Kalite kontrol, ölçüm, okuma, robot yönlendirme ve dikiş takibinde kullanılır.
- Net tanımlanabilen işlerde klasik görüntü işleme, görünüşü değişen işlerde yapay zekâ güçlüdür.
- Sahada başarıyı en çok aydınlatma, temizlik ve kalibrasyon belirler.
Robotunuz ya da makineniz görsün mü?
Görüntü işleme sistemimizi kaynak robotlarımız için geliştiriyoruz. Makinenizde benzer bir ihtiyaç varsa anlatın, uygun olup olmadığını birlikte değerlendirelim.
Robot çözümlerimiz için endüstriyel robot kol ve kaynak robotu sayfalarımıza bakın.