Merhaba arkadaşlar, seri üretim sırasında bir banttan geçen ürünler üzerinde hata kontrolü yapan sistemleri merak ediyorum. Bir kamera yardımıyla daha önce hafızaya alınan ideal ürün banttan geçen diğer ürünlerle karşılaştırılıyor ve hatalı veya eksik bir ürün varsa bunu banttan dışarı atıyor.
Aklıma takılan sorular şunlar;
Bu iş için nasıl bir kamera kullanılmalı?
İdeal ürün ile banttan geçen ürün fotoğraflarını bir mcu ile karşılaştırabilir miyim? ARM kullanabilirim.
En önemli kısım ise karşılaştırma algoritması nasıl olacak?
Sistemin çalışması aşağıdaki gibi olacak. Sorularıma yanıt bulabilirsem ciddi bir projeye dönüşebilir. Şimdiden teşekkür ederim.
(http://www.viscon.com.tr/images/denetleme.jpg)(http://www.viscon.com.tr/images/uygulama3.jpg)
Bu konuda yardımcı olabilecek biri yok mu ?
Bu işin bilgisayar destekli yapılması bana daha mantıklı geliyor. Bilgisayara bağlanan bir kamera Vision Builder gibi programlarla çok rahat görüntü analizi yapılabilir. MCU ile bu işi yapmak hiç mantıklı değil bence.
Evet araştırdıkça görüyorum ki MCU ile olacak iş değil. Vision Builder programının demo versiyonunu indirdim ama tam olarak benim istediğim şeyi yaptığından emin misiniz?
Çektiğim fotoğraftaki renk hatalarını dahi incelemeliyim, piksel piksek kontrol yapacağım ve bu işlem tamamen otomatik olacak. Programı incelemeye devam ediyorum ancak sanki kendi programımızı gerecek gibi. Ne dersiniz?
Cihazın içinde FPGA mevcut asıl işlemi o yapiyo, o program sadece config ve algoritma bilgilerini vermekte.
Hata denetimleri görüntü işleme (image processing) teknikleri ile pc ortamında yapılmaktadır. Görüntü işleme teknikleri üzerine araştırma yaparsanız uygun sonuca varabilirsiniz...
Alıntı YapHata denetimleri görüntü işleme (image processing) teknikleri ile pc ortamında yapılmaktadır. Görüntü işleme teknikleri üzerine araştırma yaparsanız uygun sonuca varabilirsiniz...
Söz konusu endüstriel ortam,o pc de bir grabber olmalı, surekli gelen ürünün gecikme olmadan tespit etmeli.Bu bir yuz tanımlama sistemi değildir.Bu olay sadece PC nin işlmecisine kalırsa hele de windows ise bunun sonucunu tahmin edebilirsiniz.
@ cihan
Programın Kullanımı alakalı biraz bilgi verimisin ?
Neden Kullanırız Bu Programı
C# da resimleri piksel piksel karşılaştıra fonksiyonlar mevcut. Bunu kullanarak kameradan gelen aynı genişlik ve yüksekliğe sahip görüntüleri piksek piksel karşılaştırsak olmaz mı ? Yapacağımız tek şey renk farklarını bulmak, renkler farklıysa resimler zaten aynı değildir veya hata vardır diyebiliriz?
Eğer c# ile görüntü işlemek istiyorsanız OpenCvSharp tavsiye ederim. Kullanışlı fonksiyonları var. Ben bi kaç proje hazırladım hızla proje geliştirebilirsiniz.
@Nedenler,
Eğer bunu bir bantta kullanacaksan yani continius bir sistem olacaksa mutlaka bir grabber kart olmalı ki profesyonel/endustriel yazılımlar bu tip kartlar ile uyumlu çalışır.İlk başta sistem düzgün çalışmaya başlasa bile zamanla o cpu şişer, dolayısı ile işlem gücü pc cpu da olmamalı.
Eger bantım çok yavaş çalışacak , hız aramıyom illa ki pc ile yapacam diyosan olabilir deneyebilirsin, randıman ne olur bilemiyorum ( buyuk ihtimal düşük ).
Not: Genelde yuksek hızlı kameralar kullanırlar usb kamera ile yaparsan buyuk ihtimal görüntüler bulanık çıkacaktır, bu tabii yine hıza bağlı.
Şu an projeye ortadan dalmış durumdayım. C# ile fotoğrafları piksel piksel karşılaştırarak farklılıkları buluyorum ama şu an için beni düşündüren tek şey fotoğrafların aynı açıyla çekilse bile aynı kareye sahip olamayacağı. Yani elbet cisim bir kaç milim kayabilir, hatasız bile olsa bu kayma belki binlerce pikselin eşleşmede yanlış çıkması demek oluyor.
Bu sorun hakkında yardımcı olabilir misiniz acaba.
OpenCvSharp ve Grabbert kartları da araştırıyorum, teşekkür ederim.
Araştıracaksın , profesyonel sistemlerde objenin merkezini bulur.Obje resmin ortasında veya kenarında olsa bile kare veya yuvarlak şekilde işaretler ve sadece o kısmı işler ,birde o resimde 2 obje olma söz konusu yada 2 yarım obje gibi , bunlar hıza bağlı şeyler.
obje tanımlama öyle binary karşılaştırma şeklinde olmaz.bu istatistiksel bir iş,"pattern recognition" konusuna çalışmanız lazım.
ya da işin matematiğine girmeden opencv gibi hazır library'ler kullanılabilir.