Görsel Kalite Kontrol Bağlamında Akıllı Fabrikaların Hayata Geçirilmesi

Görsel Kalite Kontrol Bağlamında Akıllı Fabrikaların Hayata Geçirilmesi

Görsel Kalite Kontrol Bağlamında Akıllı Fabrikaların Hayata Geçirilmesi
08 Temmuz 2021

Günümüz iş dünyasında hem B2B hem de B2C müşterileri; yalnızca fiyat, bulunabilirlik veya kalite gibi tek bir kriter üzerinden seçim yapmak yerine yüksek performanslı ürünleri tercih etmektedir. Bu değişimin arkasındaki temel etkenler arasında üretici sayısının artması, üretime yönelik yeni teknolojilerin gelişmesi, üreticilerin gerçekleştirdiği sürekli iyileştirmeler ve bunların sonucunda ortaya çıkan rekabet ortamı sayılabilir. Sonuç olarak, hem ürün kalitesi hem de süreç kalitesi artık avantaj sağlayan bir seçenek olmaktan çıkıp bir “zorunluluk” haline gelmiştir.

Endüstri 4.0 kavramını benimsemek, sunduğu dijital araçlarla akıllı fabrikalara birçok fayda sağlar. Dijital kalite kontrol; özel donanım ve yazılımlarla kontrol edilen kameraları kullanarak süreci iyileştirir. Böyle bir kontrol, makine görüsü (makine görmesi) ve sınıflandırma algoritmalarıyla elde edilebilir.

Örnek bir uygulama olarak, döner anahtar (rotary switch) üretim hattımızda makine görüsü destekli kalite kontrole yönelik ilk adımımızı gerçekleştirdik. Bu ilk denemede, maliyet etkin ve uygulaması kolay bir sistemi devreye alarak güvenilir bir kalite kontrol süreci elde ettik. Hareketli terminallerin miktarını, formunu ve dizilimini kontrol etmek amacıyla Raspberry Pi tabanlı sistem, hareketli terminal sabitleme sürecine monte edilmiştir. Döner anahtar gövdesinin görüntüleri, OpenCV kütüphaneleri aracılığıyla bir kamera tarafından alınmaktadır. Alınan görüntüler, gövdenin belirlenen öznitelik noktalarındaki RGB değerlerini tespit etmek için işlenir. Metal ve plastik parçaların renkleri arasındaki kontrast karşılaştırılarak metal temas noktalarının varlığını belirlemek için eşikleme (thresholding) yöntemi uygulanır. Tümleşik, kural tabanlı bir sınıflandırma algoritması döner anahtarları “uygun” veya “uygun değil” olarak sınıflandırır. Uygun olmayan bir anahtar, daha sonraki işlemler için sınıflandırma algoritması tarafından sağlanan hata koduna göre ayrıştırılabilir.

Bu uygulama, süreçten bir personelden tasarruf edilmesine ve süreç kalitesinin artırılmasına yardımcı olmuştur. Ayrıca, Uluslararası Mühendislik Sempozyumu’nda (IES’20) hazırladığımız bildirinin özeti sunulmuş ve http://ies.idu.edu.tr/home-page/ adresindeki özet kitabında yer almıştır. Bu temel uygulama; üretim hızı, görüntü çözünürlüğü veya işlem gücü ihtiyaçları gibi gereksinimler dikkate alınarak geliştirilebilir. Buradaki kilit nokta; kuruluşların, bu uygulama özelinde büyük veri ve makine öğrenimi olan günümüz sanayi devriminin araçlarından yararlanmak için çaba göstermeye devam etmeleridir.

HABER & BLOG
Diğer Haberler