seramik yüzeylerinde hata tespiti ve sınıflandırılması için
Transkript
seramik yüzeylerinde hata tespiti ve sınıflandırılması için
SERAMİK YÜZEYLERİNDE HATA TESPİTİ VE SINIFLANDIRILMASI İÇİN OTOMATİK SİSTEM TASARIMI Mehmet Erdal Özbek1 ve Haldun Sarnel2 1 Y. Müh., İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü, 35437 Urla İZMİR erdalozbek@iyte.edu.tr 2 Yard. Doç. Dr., Dokuz Eylül Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü, 35160 Buca İZMİR haldun.sarnel@eee.deu.edu.tr Anahtar Kelimeler: Hata Tespiti, Sınıflandırma İlgili Oturum Konusu: Teknolojik Diğer Uygulamalar 1. GİRİŞ Günümüzde seramik endüstrisi otomasyonda sağlanan ilerlemelerin yararlarından faydalanmaktadır. Ancak üretimin son aşamasında farklı seramik fayansları tanıyıp, farklı gruplara ayırmak ya da hatalı olanları elemek gibi işlemlerde ürün denetimi hala kişiye bağımlı kalmış durumdadır. Bu sorunu çözmek için yeni otomatik sistemler geliştirilmekte ve konu üzerinde araştırma çalışmaları sürdürülmektedir1. Son çalışmalar seramik fayans yüzeylerinin incelenerek, hata yapılarına göre sınıflara ayrılmasını sağlamak üzerine yoğunlaşmıştır. Bu amaçla seramik fayans yüzeylerinde imalat sırasında oluşan çatlak, yarık, tümsek, delik, çukur, dalgalanma ve benzeri hata yapıları yakalanmaya çalışılıp, belirlenen kriterlere göre seramiklerin sınıflandırılması yapılmaktadır2. Ancak günümüzde bütün bu işlemler için eğitilmiş bir kişinin üretim bandının başında durup, devamlı sürede akan seramik yüzeylerine yoğun bir ışık altında bakarak hatalı olanları ayıklaması ve hata derecesine göre seramikleri farklı sınıflara ayırmak için işaretlemesi gerekmektedir. Otomasyonun gelişmesi ile birlikte ürün denetimi ve kalitesi insan kapasitesinden bağımsız hale getirilmektedir. Hatalı ürünlerin tespiti daha hassas bir şekilde gerçekleştirilirken, hatalı olanların ayıklanması ve yeniden üretim aşamasına geri döndürülmesi ile oluşabilecek malzeme israfı önceden engellenmiş olmaktadır. Ürünlerin farklılıklarına bağlı olarak sınıflandırma işlemi daha az hatalı bir şekilde yapıldığından daha çok ve farklı ürün paketlenebilmekte, daha hızlı ve daha kaliteli bir üretim gerçekleştirilebilmektedir. 2. SERAMİK YÜZEYİNDEN HATA TESPİTİ Seramik yüzeylerinde oluşan hataların tespiti, hatalı bölgelerin belirlenmesi ve hata olarak adlandırılan yapıların sayısı ve boyutlarının belirlenmesinden oluşmaktadır. Hatalı yapı sayısı ve boyutlarına göre seramikler üç esas gruba ayrılmaktadır: 1 1. 2. 3. Birinci sınıf (az hatalı ya da hatasız) İkinci sınıf (az fakat kabul edilebilir sayıda ve boyuttaki hatalar) Fire (kabul edilemez hatalar) Seramiklerde görülen çatlak, yarık, tümsek, delik, çukur, dalgalanma ve benzeri hata yapıları, gözlenen boyutları ile birlikte Tablo 1'de verilmiştir. Bu değişik yapı ve boyutlardaki hataların sezimi için farklı yaklaşımlar bulunmaktadır. Bunlar temel görüntü işleme yaklaşım ve yöntemlerinin bir veya daha fazlasını birarada kullanmaktadır. Otomatik sistem tasarımı da kullanılan bu yöntemlere dayanmaktadır. Tablo 1. Tipik seramik hataları ve boyutları Hata Tanımı Boyutu Çatlak Tümsek Çukurluk Delik Kir Damla Su damlaları Ondüle Renk Doku Çatlak, yarık, kesik Sırlı yüzeyde kabarma Sırlı yüzeyde dairesel şekilde çökme İnce küçük delikler, kabarcıklar, kraterler Toz ya da artık sır parçacıkları Sırlanma sırasında oluşan damlalar Yoğunlaşma sırasında oluşan düzensiz şekiller Uzunlamasına ve dalgalı sır yayılımı Renk benekleri, lekeleri Düzenli yapıdan ayrıştırılabilen damlalar Onda bir mm-birkaç cm Onda bir mm-birkaç mm Yarıçapı<5 mm En az 0.25 mm Onda bir mm-birkaç mm Onda bir mm-birkaç mm Birkaç mm-birkaç cm Birkaç cm (en ve boy) Onda bir mm-birkaç mm Onda bir mm-birkaç mm 3. OTOMATİK SİSTEM TASARIMI Otomatik sistem tasarımının temelinde seramik yüzeylerin görüntülerinin yüksek çözünürlüklü kameralar aracılığıyla elde edilmesi yatmaktadır. Özel olarak oluşturulan ışık sistemi altından geçen seramik yüzeylerin detaylı görüntüleri özel kameralar2 ile hızlı bir şekilde elde edilmektedir. Küçük piksel boyutlu (örneğin 7µm x 7µm), yüksek çözünürlüğe sahip (5000 pikselin üzerinde) satır tarayan (linescan), yüksek performanslı renkli ve siyah-beyaz kameralar ile görüntüler elde edilmektedir. Daha sonra bu görüntüler temel görüntü işleme yaklaşım ve yöntemlerinin ele alındığı yazılım aracılığı ile taranarak hata yapıları tespit edilmekte ve seramikler hata yapılarına göre sınıflara ayrıştırılmaktadır. Kamera Işık kaynağı Normal yansıyan ışık Farklı yansıyan ışık Hatalı yüzeyli seramik Şekil 1. Belirli hata yapıları için görüntü yakalama düzenlemesi 2 Görüntülerde öncelikle seramiklerin sınırları tespit edilmekte, belirlenen sınırlar içindeki seramik yüzeyinin üzerindeki hatalar Şekil 1'de de gösterildiği gibi uygulanan ışığın farklı yönlere doğru yansımasından yararlanarak yakalanmaktadır. Belirli hataların yakalanmasında kullanılan bu basit düzenlemeden başka, farklı ve tespit edilmesi zor hata yapılarına özgü görüntü işleme teknikleri de kullanılmaktadır. Görüntü histogramları ve basit süzgeçler kullanarak yapılan filtreleme ile ilgili çalışmalar3 olduğu gibi, örneğin düzgün renklendirilmiş bir seramik üzerindeki çatlakları tespit etmek için yatay ve düşey doğrultudaki konvolüsyonları kullanan optimal satır süzgeçler de kullanılmıştır. Morfolojik tekniklerin yanı sıra Wigner dağılımı gibi istatistiksel ve spektral teknikler de kullanılan yöntemlerden bazılarıdır1,2. Son zamanlarda bunlara kesikli dalgacık dönüşümü ve tekil değer ayrışımı da eklenmiştir4. Bütün bu teknikler, Tablo 2'de verilen hata yapılarının geometrik ve istatistiksel ölçülerini kullanmaktadır2. Tablo 2. Hata yapılarının geometrik ve istatistiksel ölçüleri Hata Geometri İstatistik İnce yapılar Toplam uzunluk, dallanma sayısı, merkez, yön, doğrusallık Alan, merkez, çap uzunluğu, en küçük sınırlayan dikdörtgen, şekil, dışmerkezlilik Ortalama değer, standart sapma, dal uzunluğunun varyansı Ortalama değer, varyans, ışık değişimi, optik merkez Diğerleri Hataların sınıflandırılmasında kullanılan temel yaklaşımların yanı sıra, literatürde4 de verildiği gibi yapay sinir ağları da kullanılmaktadır. Sınıflandırılmış seramikler sınıflarına göre paketlenmeye ya da tekrar üretim için seramik kazanına yönlendirilmektedir. 4. SONUÇ Bu konuda yapılacak araştırmalar ve seramik fabrikalarının desteği ile, Türkiye’de de seramik üreten fabrikalarda üretim sonu hata kontrolü yapabilen, hataları sınıflarına ayırabilen bir otomatik seramik hata denetleme ve sınıflandırma sistemi yapımı mümkün görünmektedir. 1 C. Boukouvalas, J. Kittler, R. Marik, M. Mirmehdi, M. Petrou, “Ceramic Tile Inspection for Colour and Structural Defects”, Proceedings of AMPT95, s: 390-399, Ağustos 1995. 2 C. Boukouvalas, F. De Natale, G. De Toni, J. Kittler, R. Marik, M. Mirmehdi, M. Petrou, P. Le Roy, R. Salgari, G. Vernazza, “ASSIST: Automatic System for Surface Inspection and Sorting of Tiles”, Journal of Materials Processing Technology, 82 s: 179-188, Ekim 1998. 3 G.S. Desoli, S. Fioravanti, D. Corso, "A System for Automated Visual Inspection of Ceramic Tiles", International Conference on Industrial Electronics, Control and Instrumentation, IECON, s:1871-1876, 1993. 4 Z. F. Hocenski, E. K. Nyarko, “Surface Quality Control of Ceramic Tiles Using Neural Network Approach”, Proceedings of the 2002 IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), cilt: 2, s: 657-660, 2002. 3