Ford Connect ve Transit Hattında Kameralı Logo Yazı ve Parça Kontrolleri

Ford Otosan Gölcük tesislerinde üretilmekte olan tüm Ford Transit ve Connect modelleri için, araçların arkasında yer alan logoların, yazıların, parçaların ve araç içinde yer alan soket gibi nesnelerin kamera ile %100 kontrolüne dayalı proje çalışmaları devam etmektedir.

Sistemin Çalışması

Merkezi PVS sisteminden alınan verilere göre, hattan geçecek olan araca ait tüm bilgiler öğrenilir. Program, aracın neresinde hangi parçanın bulunacağını önceden bilir. Hat durdurulmadan (araç hat üzerinde yürür halde hareket halindeyken) Ethernet kameralardan alınan görüntüler, aracın içini ve arka yüzeyini fotoğraflar. Bilgisayar yazılımı, tüm bu görüntüleri işleyerek, tüm yerleştirilen parçaların ve takılan logoların / yazıların doğru ve uygun pozisyonda olup olmadığını kontrol eder.

Aşağıdaki resimde, tek bir model için yapılması gereken kameralı kontrol bilgileri yer almaktadır

Üretim hattına 32″ TV ler koyularak izlenebilirlik sağlanacaktır. Yazılım, sonuçların ve alınan görüntülerin kaydedilmesi, raporlanması, istatistik sunulması gibi özelliklere sahiptir.

Arçelik Kompresör Hattında Robotlu Besleme

Mavis, Teknodrom firması ile birlikte Arçelik için geliştirdiği “konveyör üzerinde parçaların pozisyonunun belirlenip robotlu yerleştirme / besleme yapılması” projesini test kullanımına aldı.

2 adet Motoman DX100 robotu kullanılan proje, konveyör üzerinde hareketli olarak giden kompresör motorlarının stator yerleştirmelerini otomatik olarak yapmaktadır. 4 adet 1.3 MP kamera ve 75 mm. telesentrik lens kullanılarak alınan fotoğraflar, işlenerek, 0.05 hassasiyetle robota iletilmektedir.

Haberleşme ethernet üzerinden gerçekleştirilmektedir ve ortalama olarak 70 ms. sürmektedir.

Proje hakkında daha fazla bilgi için bizimle ya da Teknodrom firması ile iletişime geçebilirsiniz.

Mavis MVTec Distribütör / Eğitim Günlerinde

Mavis, “HALCON 10 Distributor Training” etkinliğine katıldı. Etkinlik boyunca HALCON 10 ve yeni özellikleri üzerine derinlemesine eğitim sınıfları oluşturuldu ve yeni teknolojiler tanıtıldı.

HALCON Türkiye distribütörü olan Mavis, HALCON için aşağıdaki hizmetleri sunmaktadır.

  • Ürünün Yerelleştirilmesi (Ürünün Türkçeye tercümesi, Türkçe arayüzlerin hazırlanması, Türkçe bilim diline uygun terminolojinin kullanılması)
  • Ürünün Test Edilmesi (Mavis, HALCON yeni versiyonu çıkmadan daha beta aşamasında test sürecine dahil olur, ürün çıktıktan sonra da iyileştirme katkılarında bulunur)
  • Ürünü kullanarak uygulama geliştirme (Mavis sayısız HALCON kullanan uygulamaya sahiptir. )
  • Farklı platform ve dillerde destek (Visual Studio, Delphi, Linux gibi ortamlarda HALCON kullanan çözümler geliştirilmekte ve destek verilmektedir)
  • Eğitim (Mavis yetkili HALCON eğitim noktasıdır)

En gelişmiş görüntü işleme kütüphanesi olan HALCON ücretsiz DVD si ve lisans dosyası almak için, Mavis ile irtibata geçebilirsiniz.

Baykon Tartı ile Kameralı Palet Ölçüm ve Kayıt Sistemi

Endüstriyel tartım sektöründe profesyonel çözümler sunan Baykon Endüstriyel Tartım Firması, kameralı kontrol projelerinde teknoloji partneri olarak Mavis ile çalışmaya karar verdi. Yapılan çalışmada, Mavis VYP programı Baykon’a kuruldu ve program kullanımı hakkında bilgi verildi.

Baykon, kendi ürettiği konveyörlü tartım sistemlerini, konveyör hareket halindeyken tartım ve ölçüm işlemlerini gerçekleştirecek, aynı zamanda konveyör üzerinde tartımı ve ölçümü yapılan ürünlere ait fotoğraflar kaydedilecek ve gerekli olması durumunda veritabanından sorgulanarak ilgili ürünün tüm fotoğraf ve bilgilerine erişilebilecek şekilde geliştirdi.

Görüntü işleme ve kameralı kontrol kısmı Mavis tarafından yapıldı. Proje, hareketli ve çok hızlı görüntü almak için optimize edildi. Sistemin başarıyla devreye alınması sonucu, farklı özellikte kameralar ile eşzamanlı olarak desteklenecektir.

Endüstriyel Görüntü İşlemede Yol Haritası

Son zamanlarda görüntü işleme (kameralı kontrol / optik kontrol) konusuna ilginin her geçen gün arttığını görmekteyim. Pek çok şirket sadece kendi alanında üretim yapmakla yetinmeyip, Ar-Ge faaliyetleri (ya da kişisel ilgi) kapsamında modern teknolojilere de ilgi duymakta. Pek çok firmada mühendisler kendi yazılımlarını geliştirmekte, kendi çözümlerini sunmakta ve gün geçtikçe daha çok kendi katma değerlerini yaratmaktadırlar. Ziyaret ettiğimiz pek çok firma, en modern teknolojileri içselleştirmesi ve kendi bünyesinde çözümler sunmasıyla (haklı olarak) övünmektedir. Bu kategoriye giren firmalar, hazır bir çözümü satın almak yerine, kendileri uygulamayı tercih etmektedirler. Maliyeti düşürmek, kendi alanlarına %100 uyum sağlayacak bir çözümü geliştirmek, eldeki nitelikli iş gücünü değerlendirmek gibi sebeplerden dolayı firmalar artık kendi teknolojilerini kendileri geliştirmeyi tercih ediyorlar. Firmaları bu yola iten bir diğer önemli sebep ise ülkemizde görüntü işleme / kameralı kontrol teknolojileri sunan firmaların (bir anlamda sektörel rakiplerimizin), doğrudan yabancı bir marka / ürün / yazılım entegre eden firma görünümünde olmaları. Bu distribütör / entegratör görünümündeki firmalar, sahadaki üretim yapan müşterinin gerçek gereksinimlerini algılamaktan uzak kalabiliyorlar. Masa başında çalışan bir çözüm var ellerinde ama bunu örneğin ısıl işlem ile cam üretimi yapan bir firmanın isteklerine uyarlamak kolay olmayabiliyor. Dolayısıyla müşteri tarafında güvensizlik oluşabiliyor ve sonuç olarak müşteri “bu işi sadece biz (kendi imkanlarımızla) yapabiliriz” hissiyatına kapılabiliyor. (Bizim (Mavis) açımızdan yine iyi bir durum bu. Çoğu kez müşteri, bir kaç firma denedikten sonra bu işin hiç yapılamayacağına hükmedip defteri kapatıyor. Bu da en kötü durum!)

Görüntü İşleme temelli teknolojiler de, işte bu başlığa giren en önemli öğelerden biri. Bu makalede kendi bünyesinde bu işi çözmeyi kafasına koymuş bir firma (müşteri diyelim) için bir hızlı başlangıç kılavuzu, Yol Haritası vermek istiyorum. Kendi bünyesinde, kendi imkanları ile görüntü işleme teknolojisine hakim olmak isteyen bir firma için en hızlı ve en profesyonel yöntemi açıklayacağım bir yol haritası.

1.  Yapılmaması Gerekenler : Elimdeki aletler ile ben bu işi yaparım hissi

Teknoloji geliştiren firmalar çoğu kez yazılımdan anlayan kişileri de bünyesinde barındırdığı için olsa gerek, yazılımcı kişi kendi bildiği programlama dili ile (genelde Delphi, Visual Basic, C#) görüntü işleme uygulamasını kendisi yapmaya karar veriyor. Google da bir arama yapıp, genelde bitmap operasyonları ve pixel pixel resmi okuyarak, başlıyor kod yazmaya… (Ya proje batıyor, ya çok uzun sürüyor, ya da yazılımcı arkadaş işten ayrılıyor)

Diğer bir yaklaşım, Matlab, Open CV vb. uygulamalar ile çalışan / çalıştığını iddia eden bir kaç örnek görüyor ve “evet istediğim buna benzer birşey, öyleyse ben de yaparım, ben de bu yolu izleyeyim” diyor.

Her iki yaklaşım da başarılı olamaz. (Tonla sebebi var ama burada detaya girmeyeceğim. Aksini düşünen ya da ispatlamaya çalışan varsa beni de bilgilendirsin bir zahmet.)

Bir de akıllı kamera (smart camera) ile gerçeklenmek istenen çözümler var, bu gibi durumlar için daha önce yazdığım şu makaleyi okuyabilirsiniz.

2. Elinizde olması gereken bileşenler

Gelelim düzgün bir yapay görme (görüntü işleme) uygulaması gerçekleştirmek için sahip olmanız gereken yazılım ve donanımlar bütününe.

Aydınlatma : İyi bir görüntü işleme uygulaması, kesinlikle iyi aydınlatılmış bir ortam ister. Aydınlatma koşullarının olabildiğince sabit (gece gündüz yaz kış vb. koşullardan etkilenmemesi) ve olabildiğince kontrollü olması istenir. Led ya da fluoresan tabanlı aydınlatma sistemleri kullanılabilir. Uygulamanın ihtiyacına göre en iyi aydınlatma sistemi seçilmiş olmalıdır. Fluoresan aydınlatmalar soft bir ışık verdiği için avantajlıdırlar. Led tabanlı aydınlatmalar için açma/kapama yapabilme, açısal/noktasal aydınlatma verebilme gibi avantajlara sahiptirler. Led aydınlatmalar, istenen geometrik tasarıma göre yerleştirme yapılabildiği için de kullanışlı olabilir.

Kamera – Lens : Endüstriyel bir kamera kullanılmalıdır. Yüksek hızda görüntü alabilen, tetik sinyalini görebilen (kameraya dijital sinyal verildiğinde fotoğraf çekmesi), USB ya da ethernet gibi bağlantı arabirimlerine izin veren ve en önemlisi tüm özellikleri yazılım ile yönetilebilen (güçlü bir SDK sı olan) bir kamera seçilmelidir. Lens, en az kamera kadar önemlidir. İyi bir megapixel lens ve görülmek istenen parçayı en iyi foculayabilecek odak genişliği, ayarlanabilir diyafram ve focus ayarı gibi özellikleri işinizi kolaylaştıracaktır. Unutulmamalıdır ki, iyi bir aydınlatma ve kamera ile, daha iş yazılıma gelmeden önce büyük çapta çözülebilir.

Yazılım : Güçlü bir görüntü işleme yazılımı, kütüphanesi kullanılmalıdır. Hızlı ve tutarlı çalışabilen, farklı dilleri ve platformları destekleyebilen, güncel teknolojilere uygun bir kütüphane olmalıdır. Geliştirilecek uygulama bu kütüphaneyi kullanmalıdır. Nasıl ki bir finans uygulaması verilerini SQL Server / Oracle vb. bir veritabanında tutuyorsa (ve programcıdan bir veritabanı yazması beklenmiyorsa) iyi bir görüntü işleme programı da, bu konuda geliştirilmiş ve optimize edilmiş bir kütüphane kullanmalıdır.

Giriş / Çıkış Modülü : Görüntü işleme sonuçlarının dış dünyaya bildirileceği, yine görüntü işleme işlemine başlama bilgisinin alınabileceği bir giriş çıkış modülü kullanılmalıdır.

Ve en önemlisi, bu teknolojiyi benimsemiş ve kendini bu konuda geliştirmek isteyen bir insan ve ona değer veren bir kurum gerekmektedir.

Eğer bu bileşenlere sahip olunmuşsa,  firma bünyesinde bu bileşenleri bir araya getirerek her tür görüntü işleme ihtiyacına çözüm sunabilecek altyapıyı sağlamış demektir.

Mavis olarak, en iyisi olduğuna inandığımız tüm bu bileşenlere sahibiz. Kendi projelerimizde, bu bileşenleri kullanmaktayız. Bunun bir sonucu olacak ki, çok farklı sektörlerde %100 çalışan gerçek yapay görme uygulamalarına sahibiz.

Görüntü işleme kütüphanesi olarak HALCON kullanıyoruz. HALCON var olan en hızlı ve en güçlü görüntü işleme kütüphanesidir. Daha fazla bilgi için googla da HALCON aratınız. Ya da bizimle iletişime geçip, ücretsiz deneme sürümünü elde ediniz ve aynı gün çalışmaya başlayınız) Kamera olarak Alman iDS firmasının uEye marka kameralarını kullanıyoruz. uEye, Almanya da üretilen, son derece gelişmiş bir SDK sunan, ideal bir yapay görme kamerasıdır. Lens, uygulamaya göre değişmektedir. Ölçme gerektiren bir uygulamada farklı lens, varlık kontrol eden bir uygulamada farklı lens kullanılır. Bu yüzden şu marka lensi şurada kullanırız demek yerine, projeye uygun bir lens kullanırız tabiri daha doğru olur.

Aydınlatma olarak projeye göre farklı çözümler sunmaktayız. Fluoresan aydınlatmalar üzerine yaptığımız özel geliştirmeler ile, soft ışık yakalamaktayız. Led tabanlı aydınlatma kullanan bir çok farklı modelimiz de mevcuttur.

Giriş Çıkış modülümüz, yine kendi geliştirdiğimiz modüllerdir. USB ya da Seri port üzerinden bilgisayar erişimi mümkündür. USB modeli tüm işletim sistemlerinde çalışabilen, arada hiç bir ilave sürücü yazılım ihtiyacı olmayan son derce hızlı modüllerdir. 5-24 V. arası herhangi bir işareti giriş olarak kabul edebilmekte, röle ya da tranzistör çıkışı verebilmektedir.

Mavis tüm bu bileşenleri bünyesinde barındırır (Stoklu çalışır)

Son olarak, Mavis, ihtiyaç duyulması halinde, tüm bu bileşenleri sağlamak dışında görüntü işleme eğitimi de vermektedir.

Mavis, kendi imkanları ile geliştirme yapan firmalara her tür desteği zevkle vermektedir ve kendi felsefesiyle birebir örtüşen bu tür firmalar ve kişiler ile başarılı projelere imza atmaktadır.

Diğer yandan, Mavis; anahtar teslimi olarak nitelenen sayısız çözüme sahiptir. Bu blog sayfalarında ya da web sitemizde (www.mavis.com.tr) takip edilebileceği gibi, mavis sadece görüntü işleme ile ilgilenen %100 Türk sermayeli tek firmadır ve yerli yabancı pek çok firma için %100 kontrol esasına dayanan hazır çözümler sunmaktadır.

Mavis Kütahya ve Eskişehir’de

Mavis, Kütahya OSB de kurulu olan kameralı kontrol sistemlerine bakım vermek ve yeni modelleri tanıtmak amacıyla bugün Kütahya’da bulunmaktadır. Aynı gün, Kameralı Cam kontrolü (bardak, şişe vb.) çalışmaları için, başka bir firmaya geçecek ve ekipman tedarik edecektir. Bu firmada yapılacak çalışmalar, seri üretim yapılan camlı mamüllerin, kırık, çatlak, form bozukluğu, hare vb. hatalara karşı kamera ile %100 kalite kontrolünün yapılması işlemidir.

Ertesi gün (7 Eylül 2010, Salı) Eskişehir Organize sanayi Bölgesinde, Arçelik soğutucu tesislerinde yeni başlanılan OCR (Optik karakter tanıma) projesi için aydınlatma ve kamera yerleştirme işlemlerini gerçekleştirecektir.

Arçelik Buzdolabı İşletmesinde Karakter Okuma (OCR)

Mavis, Eskişehirdeki Arçelik Buzdolabı İşletmesinde, Karakter Okuma (OCR) çözümünü devreye almak üzere çalışmalara başladı.

Mavis olarak OCR (Optik Karakter Tanıma) üzerine hayli gelişmiş bilgi birikimi ve tecrübemiz ile kısa sürede sistemi devreye alacağımızı düşünüyoruz. Proje, daha önce Oyak-Renault ta kurmuş olduğumuz dingil üzerindeki yazıyı okuma projemize benzemekte olup kendine özgü bazı zorluklar içermektedir. Bunlar;

  • Okunacak karakterler bombeli (konkav) bir yüzey üzerinde yer almaktadır
  • Okunacak karakterler nokta vuruşlu bir makina ile yazılmıştır
  • Farklı modeller için karakterlerin yeri değişebilmektedir

gibi sayılabilir.

Mavis olarak, alınan görüntüler ve geliştirilen algoritmanın ekran görüntüleri aşağıdaki gibidir

Kompresörün yüzeyinin uEye kamera ile alınmış orijinal resmi. Resim alınmadan önce demo amaçlı olarak gidildiğinden, aydınlatma kullanılmamıştır. Kırmızı 10 x 10 led array kullanılarak aydınlatılması düşünülen yüzeyde yazı kalitesinin daha iyi elde edileceği hesaplanmaktadır.

Görüntü işleme teknikleri kullanarak önce önce filtreleme (karakteri meydana getiren noktalar ile resimdeki lekelerin ayıklanması) yapılır, sonra noktalar birleştirilir daha sonra birleşmiş noktalar karakter meydana getirecek şekilde genişletilir  (karakterler ortaya çıkartılır) Resimde her bir karakter ayrı bir renk ile gösterilmiştir.

Son olarak, iyi bir OCR yapabilmek için normalde (insan gözünde de olduğu gibi)beyaz zemin üzerinde siyah karakterlere dönüşüm yapılması gerekir. Yapay olarak (artificial) siyah beyaz binary (binImage) resim oluşturulur. Oldukça temiz ve filtrelenmiş olarak görünen bu resim artık kolaylıkla okunabilir (OCR edilebilir) OCR edilmiş sonuç ekrana yeşil olarak yazılmıştır.

Proje uygulama aşamasında, sistemin tetiklenmesi, aydınlatmanın devreye girmesi, işlem sonucunun hatta bildirilmesi (PLC işlemleri), veritabanına kaydetme vb. aşamalar da olacaktır. Mavis olarak benzer sistemleri kurduğumuzdan gerek yazılım, gerek donanım olarak tüm bileşenler hazır olarak bulunmaktadır.

Projeye ilişkin en sadeleştirilmiş HALCON kodunu aşağıda veriyorum. Aradaki kontrol ifadelerini (if), gelişmiş seçim parametrelerini, OCR train kodlarını ve try-catch yapı bloklarını kaldırdım. Olabildiğince yalın hale getirdim ki herhangi bir geliştirici (Halconist) tarafından okunması durumunda en anlaşılır şekilde olsun 😉 (Programın yine de düzgün ve sağlıklı olarak çalışmaktadır)

Aşağıdaki kodun çalışması için gerekli olan özgün resmi sayfanın en altında OzgunResim olarak bulabilirsiniz.

read_image (Image, 'C:/Projects/Demos/Arcelik/1.bmp')
*draw_rectangle1 (3600, Row1, Column1, Row2, Column2)
gen_rectangle1 (Rectangle, 590, 400, 792, 705)
reduce_domain (Image, Rectangle, ImageReduced)
threshold (ImageReduced, Regions, 40, 255)
dilation_circle (Regions, RegionDilation, 3)
union1 (RegionDilation, RegionUnion)
smallest_rectangle1(RegionUnion, Row11, Column11, Row21, Column21)
connection (RegionUnion, ConnectedRegions)
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 90, 99999)
sort_region (SelectedRegions, SortedRegions, 'character', 'true', 'row')
copy_obj(SortedRegions, ObjectsSelected, 1, 6)
get_image_pointer1 (ImageReduced, _, _, Width, Height)
region_to_bin (SortedRegions, BinImage, 0, 255, Width, Height)
read_ocr_class_mlp ('Industrial.omc', OCRHandle)
do_ocr_multi_class_mlp (SortedRegions, BinImage, OCRHandle, Class, Confidence)
dev_set_color('green')
set_display_font (3600, 24, 'verdana', 'true', 'false')
set_tposition (3600, Row21+20, Column11)
write_string (3600, Class)

Özgün Resim (HALCON kodunda kullanılan)

Renault’ta %100 Native Görüntüleme Sistemi ve uEye XS kamera

Mavis olarak Oyak – Renault Bursa fabrikasında yeni bir sistemi devreye aldık. Planlı duruş döneminde modernizasyon çalışması olarak adlandırılabilecek çalışmada, kameralı görüş sistemi devreye alındı.

Uygulama ile, Motor Montaj hattında, keçe varlığı kontrol edilmektedir. Bu uygulamayı diğerlerinden ayıran fark ise, Mavis tarafından Delphi ile geliştirilmiş tek ticari uygulama olmasıdır.  Mavis görüntü işleme uygulamalarını HALCON kütüphanesini kullanarak geliştirmektedir. HALCON şüphesiz en gelişmiş ve en hızlı görüntü işleme kütüphanesidir ve Mavis olarak HALCON kullanmanın avantajlarını yaşamaktayız. Buna rağmen, bu uygulama ciddi bir görüntü işleme arabirimine ihtiyaç duymuyordu. Dolayısıyla araya ilave bir katman (kütüphane, framework) sokmadan çok hızlı bir şekilde görüntü alıp genişçe bir monitörde (LCD TV) display etmek en mantıklı yöntemdi.

Projede IDS firmasının UI-1008XS marka kamerası kullanılmıştır.

son derece küçük bir tasarımı olan bu kamera mükemmel denecek kalitede sonuçlar vermektedir. Genel özellikleri :

– 8 Megapixel CMOS Sensör
– 3280×2464 çözünürlük (Snapshot Modundayken)
– 1280×720 çözünürlük (15 frame/sec realtime modunda)
– Entegre Otofokus lens
– Yüz Tanıma
– Elektronik resim stabilize etme
– EMC Regülasyonu: FCC Class B, CE Class B

gibi özelliklere sahiptir. Ortalama olarak yarım kibrit kutusu ebatlarında olduğundan, çok geniş uygulama alanlarına sahip olabilir.

Mavis olarak, Renault için ledli aydınlatma sistemi kullanmayı uygun gördük. Kameranın oto kontrast ayarını da etkinleştirip, 24 saat tüm ışık koşullarında hep aynı ışık şiddetinin ve dolayısıyla aynı görüntü kalitesinin yakalanmasını sağladık.

Delphi 2010 ile geliştirilen program, direk olarak IDS uEye API kullandığından, son derece hızlı Native bir windows uygulaması olmuştur. Kamera sürücüleri dışında hiçbir ilave program, kütüphane vb. kuruluma ihtiyaç duymayan yazılım, tüm windows uygulamalarında çalışabilecek yetenektedir ve sadece 600 KB büyüklüktedir.

Poliüretan Direksiyon’da Yüzey ve Varlık Kontrolü

Mavis, Pimsa tarafından Ford Transit için üretilen poliüretan direksiyonların kameralı kalite kontrollerini yapmak amacıyla kameralı kontrol istasyonu geliştirdi. Sistem Pimsa tarafında hat içine montaj ve direksiyon sabitleme mekanizmasının takılması gibi işlemler için devralındı. Önümüzdeki hafta içinde testlere başlanacak ve muhtemelen aynı hafta içinde eğitim verilip devreye alınacak.

Yapılan kontroller :

  • 4 adet elektrik iletim soketi kontrolü
  • 4 soketin saplama kontrolü
  • Soket boy ölçüm kontrolü
  • Yüzey Kontrolü
  • Çizik Kontrolü
  • Delik Kontrolü
  • Renk Kontrolü
  • Boy Kontrolü

şeklinde sıralanabilir.

Mavis tarafından geliştirilen istasyonda, direksiyon sabit bir yere takılmakta, üstten 4 kamera yüzey üzerindeki kontrolleri gerçekleştirip, yandan bakan 2 kamera ise, soketlere ilişkin kontrolleri yapmaktadır.

Mavis Kütahya OSB de

Kütahya Organize Sanayi Bölgesi firmalarından, Kros Otomotivde, 10. kameralı kontrol istasyonunu devreye almak üzere Kütahya’dayız.

Sistem Bileşenleri (Donanım)

  • 7 Adet Kamera
  • 1 Tepe Aydınlatması
  • 1 USB Digital IO (Mavis)
  • 2 Led Aydınlatma Ünitesi
  • 1 Barkod Yazıcı

Sistemde, birbirinden farklı konumlara yerleştirilecek 6 adet ürün kontrol edilmektedir. Her bir ürün için aynı anda 1,2,3 veya 4 kamera devrede olacaktır.

Bu projede, aktif kamera ekran sistemi kullanılmıştır. Her bir ürün için kullanılacak olan kameralar kendi MDI Child pencerelerinde yüklenecek, kullanılmayacak kameralar için Frame Grabber (ve USB veri yolu kullanımı) devre dışı olacaktır.