Kategori arşivi: Mavis Proje Günlüğü

Mavis olarak günlük yaptığımız işler burada anlatılacaktır. Teknik olan olmayan bilgiler verilecektir.

1 yılda 3 milyon kez Mikro boyutta Ölçüm

Yayın tarihi
Yanıt

Bulgaristan MikroAk firmasında, üretilen elektronik soket ve parçaların, pimleri arasındaki mesafenin ölçülmesi projesine devam ettik. Denso Robotun programlanarak, robot kolunda tuttuğu 4 soketi, istediğimiz kamera pozisyonlarına getirmesini sağladık. Robot, hem enjeksiyon makinasından parçaları alıp birleştirme görevinde, hem de kameraya parçaları göstererek ölçüm robotu olarak kameralı ölçme işleminde kullanıldı. Ölçülecek soket ve soket üzerindeki pimler hızlı bir şekilde ve olabildiğince hassas olarak ölçülmeliydi. Soket büyüklüğü ortalama 3 x 3 cm boyutlarında ve ölçülecek pimler arası mesafe birkaç mm. civarında olduğundan mikro düzeyde ölçüm yapmak gerekiyor.

Fikir vermesi açısından, ölçüm öncesi soketin resmini klavye üzerindeyken çektim…

Robot, enjeksiyon makinasından aldığı bu soketleri her bir kolda 2 şer olmak üzere, 2 kol üzerinden kameraya gösterecek, kamera ölçümleri yapıp sonucu bildirecek.

Kamera telecentric lens ile gelen her bir sokete görebilecek şekilde konumlandırıldı…

Telesentrik lens ve iDs uEye kamera ile robot kolunun getirdiği soket üzerinden ölçüm işlemlerinin yapılması

Kamera ile alınan fotoğraflar incelendiğinde, beklenen hassasiyet değerlerine ulaşıldığı görüldü. HDevelop ile görüntü işleme işlemlerine geçildi. Eş zamanlı olarak zemin aydınlatması (background) yapımına başlandı. Zemin aydınlatması; keslamit malzeme içine yerleştirilmiş, ön tarafı plexi ile kapatılmış, PC tarafından sürülmek suretiyle açılıp kapatılabilen led tabanlı bir aydınlatma olacak. Aydınlatma için led dizilimi ve elektronik devre hazırlandı, kutusunun ise yarın teslim edileceği söylendi. Gayet küçük ve işlevsel olan bu ilginç zemin aydınlatmasının fotoğraflarını da yarın yayımlamayı düşünüyorum.

Sonuç olarak, zemin aydınlatması olmaksızın alınan görüntüler ön görüntü işleme işlemlerine tabi tutulduğunda…

Soketlerin pin mesafelerinin görüntü işleme yöntemleri ile hassas olarak ölçülmesi

sonuç gayet tatminkar çıktı. Bundan sonrası, tüm robotlu kameralı hassas ölçüm sistemini, Mavis VYP yazılımı platformuna taşımak. Böylece alınan resimler ölçüm sonuçları ile birlikte kaydedilecek, 19″ LCD ekranda değerler gösterilecek ve %100 kalite kontrolünün yapılması sağlanmış olacak.

Kameralı hassas ölçüm sistemi doğası gereği zor projelerdir. Firmalar Kalite Kontrol laboratuvarlarında, izole şartlarda, örnekleme yaparak çeşitli elektronik makinalar ya da yazılımlar yardımıyla ölçüm yaparlar. Mavis olarak kurduğumuz sistemler üretim hızına eşit hızda çalışan ve %100 kontrol esasına dayalı çözümlerdir.  Buna ilaveten sistemin Bulgaristan’da olması da sorun teşkil edebilir. Kurulacak sistem kolay olmalı, servis ihtiyacı çok az olmalı, servis ihtiyacı olursa uzaktan bağlanılarak yapılabilmeli.

Mavis olarak, yurt içinde kurduğumuz sistemler bile tüm bu özelliklere haiz olduğu için, bu projede de zorlanmayacağımızı düşünüyorum.

MikroAk Bulgaristan’da Soket Ölçümü

Yayın tarihi
1

Sofya ya 50 km. uzaklıkta bulunan Botevgrad şehrindeki MikroAk firmasında kameralı kontrolleri gerçekleştirmek amacıyla, bu sabah İstanbul’dan Sofya’ya geldik. 1 saatlik uçak yolculuğu ve ardından 30 dk. kadar süren yolculuk sonrası çalışam yapacağımız alana ulaştık. Daha önceden Bursa’da ön çalışma yaptığımız için, buradaki işimizin kısa sürede biteceğini umuyoruz.

Yapılacak Çalışma :

Çeşitli konnektör, soket, metal parçalar ve elektronik aksam üreten MikroAk firmasında çalışmaların ilk aşaması olarak robotun programlanmasına başlandı. Denso Robot , plastik enjeksiyon kalıptan soketleri alarak kol kameraya gösterecek, bu esanda kameralı kontrol işlemleri ve ölçümler yapıldıktan sonra parça hatalı ise ayıklanacak.

Yapılacak Ölçümler

  • Varlık Testleri
  • Pozisyon Kontrolleri
  • Ölçüm
  • Pinler arası mesafe ölçümü
  • Pin eğrilik testi

FACTORH Otomasyon ile Kameralı Kontrol

Yayın tarihi
Yanıt

Kunt A.Ş. için FACTORH otomasyon ile geliştirilen kameralı kontrol uygulaması devreye alındı. Kunt A.Ş. 1955 yılından günümüze dek, özellikle otomotiv ve telekom sektöründe çalışan ülkemizin önde gelen firmalarındandır. Mavis olarak Kunt A.Ş. için geliştirdiğimiz kameralı kontrol uygulaması, Mercedes için yapılan elektronik bir soket üzerindeki kontrol ve ölçümlerin üretim esnasında online olarak yapılabilmesiydi.

Soketlerin kontrol edilebilmesi amacıyla, FACTORH Otomasyon tarafından tasarlanan dönel tezgah şeklindeki makina, özel olarak yerleştirilmiş 2 kameraya soketleri sırayla gösterecek, parçalar uygunsa, bir sonraki istasyona gidecek şekilde tasarlandı.

Üretim hızı saniyede 2 soket olacak şekilde, günde 3 vardiya çalışacak sistem test kullanımına alındı. Mavis olarak yapılan ilk testlerin ardından, FactorH yetkililerine eğitim verildi ve makina Kunt A.Ş. ye kuruldu. Kunt A.Ş. de verilecek eğitim ardından sistem devreye alınacak.

,

Akıllı Elektronik Terazi (Kameralı Tartı)

Yayın tarihi
Yanıt

Mavis, ülkemizin önde gelen elektronik terazi ve tartı üretimi yapan firması ile yaptığı ortak çalışmada, elektronik tartı üzerindeki nesneleri otomatik olarak tanıyıp OCR işlemine tabi tutan projeye başlamıştır. Belirlenen çalışma takvimi kapsamında, ortaya örnek (demo ürün) çıkartmak için geliştirmelere başlanmış olup, geliştirilecek ürünün OCR özellikleri ile donatılması kararlaştırılmıştır.

Geliştirilen ürün, mavis tarafından ar-ge çalışması olarak çok önceden başlatılmış ve çalışır gerçek ürün haline getirilmiş olan, Object Finder / Object Descriptor uygulamasının elektronik tartı ve terazi sistemlerine uyarlanmış halidir.

Sistemin Çalışması :

Elektronik tartı / terazi üzerindeki ürün (marketlerdeki barkod okuma sisteminde olduğu gibi) önce sensör yardımıyla algılanır (kaba algılama), sensörden gelen bilgi ile birlikte, tartı üzerindeki cismin kamera ile fotoğrafı alınır ve Mavis VYP yazılımı ile alınan görüntü işlenir.

Bu işlemede

  • 1 Boyutlu Barkod okuma (EAN13, CODE39, CODE128 vb. )
  • 2 Boyutlu Barkod okuma (Karekod, datamatrix, PDF417  ..)
  • Şekil tanıma (Shape Matching)
  • Renk ayırdetme (Color Processing)
  • OCR (Karakter Okuma – Optical Character Recognization)

İşlemleri yapılır.

Tüm bu işlemler sonucu

  • Elektriksel Çıkış Verme (5-24V, Röle çekme) (PLC çıkışı, hattı durdurma, konveyörü durdurma, ses, ışık vb.)
  • Veritabanına kaydetme (İstatistiksel analiz)
  • Diğer programlara veri gönderme (DDE – Dynamic Data Exchange)

gibi işlemler de gerçekleştirilebilir.

Program, Mavis VYP nin gelişmiş ve kolay kullanımlı arabiriminin getirdiği avantajları kullanıp, buna ilaveten yeni nesnelerin ve OCR edeceği karakterlerin öğretilebileceği arabirime sahiptir.

Mavis, bu projede otomotiv sektöründe başarıyla uyguladığı OCR projelerinden edindiği bilgi birikimi ile HALCON shape matching (component based- descriptor based, template based, correlation based) teknolojisinin gücünü birleştirerek, sadece ülkemizde değil uluslararası piyasalarda rekabet edebilecek bir ürün çıkartmayı hedeflemiştir.

Çalışmalar ilerledikçe, proje resimleri burada yayınlanacaktır…

Stationary Camera vs Moving Camera

Yayın tarihi
Yanıt

Kameralı Robotik uygulamalarında, kamera ya sabit bir yerde ya da robotun üzerinde hareketli olarak yer alır. Mavis olarak gerçekleştirdiğimiz uygulamalar genelde sabit kameralı uygulamalardı. Geçen yıl, torpido traversi olarak bilinen bir parça üzerinde 30-40 a varan sayıda farklı kontrolleri gerçekleştiren bir uygulama yapmamız gerekmişti. Projede toplam 12 kamera kullanılmıştı. Bu kadar çok sayıda kamera kullanılmasının sebebi kontrol edilecek parça ve soketlerin 2 x 1 mt. lik bir alanda, çok farklı açılarda bulunmasıydı. 12 kamerayla geniş bir yüzey, neredeyse tüm açılardan taranarak kontrol ediliyordu. Bunun alternatifi, kameraları bir robot kolu üzerinde hareket ettirmek olabilirdi. Robot, önceden programlanmış bir biçimde her bir parçaya doğru gider, kamera görüntü çeker ve yapması gereken kontrolleri gerçekleştirir. Pek ala böyle bir sistem de başarılı olabilir. Yine de böyle bir uygulamanın ilk etapta akla gelebilecek bir kaç dezavantajı olabilir.

  1. Robot kullanmak çok sayıda kamera kullanmaya göre çok daha pahalı bir çözümdür
  2. Robotu kontrol edilecek tüm parçalara doğru götürmek, zaman alıcı bir işlemdir
  3. Hassas ölçüm yapılmak isteniyorsa, Robot hassasiyeti de hesaplara katılmak zorundadır
  4. Robot tüm parçalara gidemiyor olabilir

Yine de, hareketli kameraların kullanımını pratik kılan uygulamalar da olabilir.

Aşağıda, Stuttgart Vision fuarında HALCON standında sergilenen hareketli kamera ile parçaların pozisyonunun bulunması ve robot yardımıyla yerleştirilmesi resmi var. Onun da altında, 37. yaşıma girdiğim güne ait bir resim…

Camera Trigger vs. IO Trigger

Yayın tarihi
Yanıt

Kameralı kontrol sistemlerinde kontrolün belirli bir tetik sinyali ile yapılabilmesi için 2 yol vardır.

  1. Tetik sinyali direk olarak kameraya girilir
  2. Tetik sinyali bir IO kart yardımıyla bilgisayara girilir

1. yöntemin avantajları :

  • IO Kart gibi ilave bir donanıma ihtiyaç olmaması
  • Kablolama sorunlarının daha az olması
  • Sensör çalışma mantığına daha yakın olması ve bakım elemanları tarafından daha kolay monte edilebilmesi
  • Tetik sinyalini aradaki kart – sürücü – program vb. arabirimlerden geçirmeden direk olarak iletebilme kolaylığı

1. yöntemin dezavantajları

  • Kontrolün programda olmaması, dolayısıyla debug (hata izleme) işlemlerinin zor yapılabilmesi
  • Kameradan görüntüyü sonsuz bir döngü içinde alma mecburiyeti ve dolayısıyla windows çalışma mantığına aykırı programlama (event based programming, reentrant message processing… kavramlarına aykırı kodlama)
  • timeout değerlerine uyma zorunluluğu (her zamankinden daha fazla olarak)
  • istisna yönetim bloklarına aşırı iş bırakma (try-catch yapıları)

gibi bir liste yapılabilir. (Kuşkusuz kullanılan yöntem ve teknolojiye bağımlı olmakla birlikte)

Bu maddelerin avantaj ve dezavantaj başlıkları yer değiştirilirse, 2. yöntem için de liste yapılmış olur.

Her ne kadar Mavis olarak 2.  yöntemi tercih etsek ve hatta kendi digital USB IO kartımızı üretmiş olsak ta, 1. yöntemin kullanıldığı uygulamalarımız da mevcuttur.

Derby traş bıçaklarında, 4 yıl önce yazılmış uygulamamız, 1. yöntemi başarıyla kullanan iyi bir örnektir. Aşağıda ekran görüntüsü verilen uygulama, ortalama 500 ms. süre aralıklarla kamera karşısına dönel bir platform üzerinde gelen traş bıçaklarının kalite kontrolünü yapmaktadır.

Yapılan Kontroller

  • Bıçaklar arası mesafe ölçümü
  • Kayganlaştırıcı parça yüzeykontrolü
  • Kauçuk yüzey kontrolü
  • Tüm varlık kontrolleri
  • Pozisyon kontrolü

Plastik Enjeksiyon Hassas Ölçüm

Yayın tarihi
Yanıt

Enjeksiyon makinaları tarafından üretilen ve sonrasında kesim gibi işlemlere tabi tutulan parçaların %100 ölçümlerinin yapılması işlemi Mavis VYP Hassas Ölçüm sistemi tarafından yapılmaktadır.

Ölçüm Tekniği :

Kamera array (birden fazla kameranın yan yana vektör ya da matris şeklinde) dizilerek alınan görüntünün birleştirilmesi ve işlenmesi.

Ölçülecek parçanın büyük olması durumunda, hassas ölçüm için, 50 – 75 mm, megapixel lens ile bakıldığında parçanın yalnızca bir kısmı görüş alanına girmektedir. Müşteri tarafından istenen hassasiyeti (.01 gibi)  yakalayabilmek için yan yana dizilmiş 2 veya daha çok sayıda kamera ile bakmak gerekebilir.

Mavis görüntü işleme yazılımı (VYP) sınırsız sayıda kamera ile çalışabildiğinden, çok sayıda kameralı uygulamalar için avantajlı hale gelmektedir.

Aynı anda, yandan bakan 2 kamera ile aynı parçadan alınan görüntüde, çıkıntı şeklindeki parçaların ve mesafelerinin ölçümü.

iROB Otomasyon ile Ölçüm ve Kalite Kontrol

Yayın tarihi
Yanıt

Bursa’da Robot entegratörü olarak çalışan iROB firması ile birlikte, Robot destekli %100 ölçüm esasına dayalı hassas ölçüm uygulamamız için ilk çalışma yapıldı.

Sistemin Çalışması

iROB tarafından kullanılan DENSO robot, hat üzerindeki soketleri alıp kameraya gösterecek, kamera bu esnada gerekli ölçümleri yapıp parçanın uygun olup olmayacağını belirleyecek.

Sistemin Zorlukları

  • Sağ ve sol olmak üzere ayna izometrisine sahip farklı soketler, kameraya farklı açılardan gösterilmek zorunda
  • Robot kolu bir defada 2 soket yakalamakta ve soketlerin alt ve üst tarafta olmasından dolayı her birinin pozisyonu görece farklı olabilmekte
  • Soketlerin üzerindeki pinler ve içindeki iletkenlerin tek bir kamerayla görünemeyeceği için 2 kamera kullanılması gerekliliği ve her 2 kamera için ön ve zemin aydınlatmasının robot hareketini engellememesi

Yapılan ön çalışmada, burada bahsedilen zorluklar aşılmış, hassas ölçüm için telecentrik lens ve 1.3 MP kamera kullanılmıştır. Alınan resimler incelendiğinde istenen hassasiyet değerlerine ulaşıldığı görülmüştür.

Sağlam Yaprak Seçimi (Kameralı Yaprak Kontrolü)

Yayın tarihi
Yanıt

Yaprakların sağlam ya da hatalı olup olmadığının ayıklanmasında istenenler

  • Yırtıklık kontrolü
  • Delik kontrolü
  • Kırıklık Kontrolü
  • Yabancı maddelerin ayrıştırılması
  • Renk kontrolü

gibi kontrollerdir.

bu kontrollerin gerçekleştirilmesinde, her birinde farklı yaklaşım söz konusu olabilir.  İyi bir görüntü işleme algoritması ile bu kontroller yapılabilir. Kullandığımız yöntemlerden biri, yaprağın sol tarafı ile sağ tarafı arasındaki simetrinin aranmasıydı.

Yaprağın sol ve sağ tarafının bulunması :

Basit Yöntem

  1. Yaprak seçilir (thresholding)
  2. Dönme açısı belirlenir (orientation_region)
  3. yatayla sıfır derece yapacak şekilde döndürülür (rotate_image)
  4. En küçük dörtgenle sınırlandırılır (smallest_rectangle1)
  5. Dörtgen yatay olarak tam ortadan ikiye bölünür.

Elde edilen 2 region dan, üstte olan yaprağın sol kısmı, allta olan sağ kısmını verir.

Bu yöntemin dezavantajı, yaprağın sol ve sağ tarafı tam simetrik değilse (genelde de olmaz) tam ortadan bölünmüş dörtgen, yaprağı tam ortadan ikiye bölmüş olmaz.

Gelişmiş Yöntem :

  1. Yaprak Seçilir (thresholding)
  2. skeleton komutu ile yaprağın ortadan geçen çizgisi yakalanır
  3. junctions_skeleton komutu ile yaprağın başlangıç ve bitiş noktasının koordinatları çıkartılır
  4. gen_region_points komutu ile, skeleton da çıkan noktaların üst tarafı yaprağın sol tarafını, alt tarafı ise sağ tarafını verecek şekilde 2 region elde edilir.

Sonuçta, burada işi yapan asıl fonksiyon skeleton dur. skeleton fonksiyonunun yaprak resmine uyarlanmış hali, neredeyse yaprağın ortasından geçen damar ile aynı yolu izlemektedir.

Projenin tamamında, kameralı yaprak ayrıştırması (kameralı yaprak kontrolü) ile hızlı bir şekilde yaprakların sağlam olup olmadığı algılanabilmektedir.