Ürünlerin Tip ve Sayı Eşleştirmesi

TAYSAD’daki FARPLAS fabrikasına parça tanıma sistemimiz devrede. Tek kameralı, bilgisayarlı, sensörlü, dijital i/o modüllü, kabinli bir sistem kuruldu.

Toyota araçlarının bir çok plastik parçalarının boyaması gerçekleşiyor. Bu ürünlerin tip ve sayısını buluyoruz ve Doruk Otomasyon ile haberleşip etiket çıktısı alınıyor. Haberleşme Web Servisi ile çift taraflı yapılıp, ürün bilgisi ve sayısı bilgileri aktarılıyor.

Yaklaşık 30 farklı parçanın tip-sayı eşleştirmesi yapılıyor. Ön-Arka Sağ-Sol kapı iç kısmı, Ön-Arka Sağ-Sol kapı çıtaları, Yakıt deposu kapakları, Orta konsol kısımları, Bagaj çıtaları vb.

ürün tanıma 2

20160806_110814_HDR--

Döküm Malzeme Üzerinde Logo ve Baskı Kontrolü

Türkiye’nin En Büyük 500 Sanayi Kuruluşu’nda olan ve döküm malzemelerin üretimini yapan Trakya Döküm firmasına, 2. kameralı kontrol sistemimizi de kurmuş bulunmaktayız. Soyak Grubu’na ait işletmede başka yeni kontrol alanlarını da görüşmeye devam ediyoruz.

Burada genel olarak ürünü tanıma ve yanlış ürünün işlenmemesi, baskıdaki kontrollerin yapılması üzerine çalıştık. PLC sistemleriyle, kendi elektriksel dijital I/O kartımız ile haberleşmede bulunarak mevcut işleme tezgahlarına dahil olduk.

Görüntü işlemeye aşina olanlar yada bu konuda çalışanlar bilir; döküm malzemeler üzerinde çalışmak kolay değildir. Çünkü malzemenin yapısı gereği görüntü üzerinde oldukça parazit vardır, deforme olmuştur, gözle bile zor görünür durumdadır ama sizden sistemin çalışması istenmektedir. Neyse ki HALCON’un da yardımı olarak bunun da üstesinden gelmek kolay oldu.

trakya dokum ret-Döküm Malzeme Üzerinde Baskı Kontrolü, Karakter Okuma, Ürün Tanıma

Şuan kurduğumuz kameralı kontrol yazılımları gayet düzgün ve tutarlı şekilde çalışmaktadır. Ayrıca kurulan sisteme ek olarak devamlı istenilen yeni değişiklik talepleri de sisteme de kolayca entegre edilebilmekte. Bu yüzden yazılımımızı, altyapısı sağlam ve dinamik olacak şekilde geliştirmeye özen gösteriyoruz.

Kurulu olan birinci sistemde;

Birden fazla model için aşağıdaki kontroller yapılmaktadır;

  • Ürünün düz takılması
  • Basılan logonun doğru olması
  • Logodaki baskı kontrolü
  • Fikstürün 4 yüzeyini ayrı ayrı kontrol edip, herhangi birisinde hata varsa, fikstürü tezgaha sokamaması

İkinci sistemde;

Birden fazla model için aşağıdaki kontroller yapılmaktadır;

  • Ürünlerin varlığı – yokluğu
  • Basılan logonun doğru olması
  • Logodaki baskı kontrolü
  • Herhangi bir üründe hata var ise tezgah sistemini çalıştırmamak.

trakya dokum ekran 2

Metal Sac Üzerinde Boyut Ölçümü, Kenarlarda Darbe ve Yırtık Kontrolleri

Türkiye’de üretimini yapan otomotiv devlerinden olan Hyundai, araç saclarının pres anında kalite kontrolünün yapılması için MAVIS’i seçti.

Geçtiğimiz aylarda İzmit’teki otomotiv firması Hyundai’de yeni kameralı sistemimizi kurduk. Başarılı şekilde yaptığımız kurulumdan sonra 2. proje için de görüşmelere başlandı.

%100 kontrollü çalışan sistemimizde 10’dan fazla sac tipi için ölçüm kontrolleri yapıyoruz.

hyundai1hyundai3hyundai2

Üretim anında görüntüler yukarıdaki gibi temiz gelmiyor tabi, bunlar, bazı filtreler ve işlemlerden geçtikten sonraki görüntüler.

Normal şekilde üretim anında, metal saclar, konveyör üzerinden akar ve robot ile alınarak pres baskı makinesine girer. Robot parçayı almadan hemen önce bizim ölçüm kontrollerini yapmamız ve OK-NG(not good) sonucunu sisteme vermemiz gerekmektedir. Robotun durmadan pres’i beslemesi gerektiği için, bizim yapacağımız kontrollerin robota bekleme yaptırmayacak şekilde çok hızlı yapması gerekiyor. 2 parça üretimi arası 6-7 saniye sürmektedir. Ancak bizim kontrolleri bitirip çıkış vermemiz için 0.5-1 saniye zamanımız var ve tabi ki bunu yapabiliyoruz.

Sistem Bileşenleri

  • Kontrol edilecek alan geniş olduğu için (4 metreye yakın), birden fazla kamera ile bakıp, daha sonra görüntülerini birleştirmeye karar verdik. Ayrıca kameralar yaklaşık 5m yukarıya monteli.
  • Hareket halinde görüntü alınacağı için de Line Scan özellikli kameraları kullandık.
  • Kameralar USB 3.0 hızında çalışmakta, oldukça hızlı veri aktarım söz konusu.
  • Kameralar preslerin içinde ancak bilgisayar dışarı olduğu için, fiber optik kablolarla kameralara uzatma sağladık. Yaklaşık 15m uzaktan USB 3.0 ile hiç sorunsuz veri aktarımı yapabildik.
  • Görüntü işleme kısmını HALCON 13 ile yaptığımız için process zamanımız da çok kısa sürüyor 🙂
  • Aydınlatma olarak da çizgi ışık verecek yaklaşık 5m uzunluğunda led aydınlatma kullandık.
  • Sacların gelişini anlayacak ve tetik verecek şekilde uygun sensörler kullandık.
  • Bilgisayar ile hattın PLC’si arasında haberleşmeyi sağlacak arabirimler yazıldı, dijital input/output modülümüz kullanıldı.

Programın Çalışma Yöntemi ve İşleyişi

Sac konveyör üzerinde akarken, hareket halinde yani akış esnasında 4 adet kamera ile görüntüsü alınır. Bunlar birleştirilip, sac metalin bütün görüntüsü elde edilir. Bütün ölçümsel kontrolleri yapılır. En ve boy, açısal dönüklük, üzerinde fazla parça kalmış mı, bir yerinden kesik mi gelmiş, eksik bölgesi var mı, kenarlarında çizik vuruk göçük darbe olmuş mu kontrolleri hızlıca yapılır.

Kontrol sonucu OK ise devam edilir, Not Good ise sistemin durdurulması amacıyla output sinyal verilir. Ayrıca görsel ve sesli olarak ikaz uyarıları verilir.

Program kayıt tutma, raporlama, hatalı ürünü takip edebilme vs. özelliklerine sahiptir.

Genel Kontroller

  • Ebat kontrolleri, en ve boy olarak
  • Açısal dönüklük ve yön kontrolü
  • Kenarlarda vuruk, çizik, darbe kontrolü

Opsiyonel Kontroller

  • Yüzeyde çizik kontrolü
  • Pres kalıbına zarar verebilecek parazit olabilecek şekilde yüzey üzerinde fazla parça kalmış mı
  • Kenarlarda çapak kontrolü

Sistemin Getirileri

  • İnsan gözüyle yapılamayacak kadar hızlı kontrol imkanı
  • Hassas şekilde milimetrik kontrollerin olması
  • Hatalı ürünlerin otomatik olarak ayırt edilmesi
  • Sonuçların değerlendirilebilmesi, makine veriminin hesaplanması
  • Kalıba hatalı ürün gönderilmesinin önüne geçilir ve kalıba zarar verilmez
  • Operatöre, zamana, kişiye bağlı olmayan 7/24 çalışabilen kalite kontrolünün sağlanması

hyundai ekran

Deliklerdeki Eş-Merkezlilik, Merkez Kaçıklığını Bulma

TAYSAD organize sanayi bölgesinde otomotiv sektöründe çalışan ARPEK firmasında 2. sistemimizi kurduk. Döküm malzemeler üzerinde, fabrikanın tezgahlarında dişli delik açılıyor. Bu açılan deliklerin pozisyonu oldukça önemli. Bunun için deliklerdeki merkez kaçıklığı kontrol edilmektedir.

ABB robotları ile parçalar kamera önüne getirilir. Kamera kontrolleri yapılması için elektriksel tetik sinyali alırız. Bu sinyali alan VYP programımız kontrollerini başlatır. Ölçülen kaçıklık değerleri girilen toleranslar içinde ise OK verilir. Çıkışı yine elektriksel sinyal olarak ABB robotuna veriyoruz. Bu şekilde 3 vardiya şeklinde üretim yapılır ve kontrol edilir.

Bununla birlikte hem ölçüm sonuçları ve sinyallerin gidiş gelişleri log’lanır, hem de ölçümler veritabanına kaydedilir. Kaydedilen bu değerler üzerinden raporlama yapılabilir. Hangi gün, vardiya ve saatlerde, hangi model ürünlerde daha fazla RET vermeye başlamış, buradan görülebilir. Ölçümlerin standart sapması, genel kaçıklıkları bulunabilir, böylece tezgahta daha büyük sorunlar çıkmadan gerekil düzeltmeler yapılabilir.

Mikron hassasiyetinde kontrol sağlanması istendi. Bunun için yüksek çözünürlüklü kameralar, lensler ve uygun aydınlatmalar kullandık.

İstenen uygun sonuca başarıyla varınca 2. sistemi de kurmamız istendi ve onun da kurulumunu geçtiğimiz aylarda yaptık. MAVİS olarak, aynı firmaya birden fazla sistem kurmamız onların memnuniyetini gösteriyor, biz de bundan memnunuz..

arpek foto
10-run2

 

Hortumların Yüksek Basınç Altında Genişlemesinin Hassas Ölçümü

Uluslararası bir şirket olan ve çeşitli sektörlerde çözümleri olan EATON, Çerkezköy’de bulunan fabrikasında endüstriyel, pvc, termoplastik, hidrolik hortumlar üretmektedir. Bu hortumların içinden zaman zaman yüzlerce bar basıncında hava ve sıvı geçmektedir.

Epeyce uzun olan hortumların yüksek basınçlara dayanıklı olması olmazsa olmazdır. Çünkü hortumdaki bir çatlak yarık görünmeyen bir hata, geri dönüşü olmayan kazalara sebep verebilir.

eaton hortum

 

 

 

 

 

Bu sebepten dolayı, hortumların bir test basıncında (40-60-80 barlara kadar çıkabilmektedir), çap genişliğinde ve boylamasına uzunluğunda, istenen mikron ölçüsüne kadar genişlemesi ve dayanıklılığı test edilmektedir.

İşte bu enlemesine ve boylamasına uzama ölçümünü Mavis olarak yapmış bulunmaktayız.

  • Hortumların, ilk olarak basınç yokken genişlik ve uzunluk ölçümleri alınır.
  • Sonra basınçlı su verilerek test basıncında iken yeniden ölçüm yapılır.
  • Bu uzama miktarları yüzdesel olarak hesaplanır ve sonuç verilir. Uygun toleranslar içinde ise hortum güvenlidir ve paketlenip gönderilebilir.
  • Her bir hortum için istenilen şablonda rapor çıktısı verilir.

Çok hassas ölçüm yapılması gerektiği için, endüstriyel kameralarımızdan fazlaca kullandık ve özel aydınlatmalar ile yakından baktık.

Ölçüm sisteminin konstrüksiyonu da yine bizim tarafımızdan yapıldı. Bütün sistem darbeye ve suya dayanıklı olarak tasarlandı.

Sistem tek parça olarak bir rayın üzerinde hareket ediyor. Hortumların patlatma testleri yapılacağı zaman, sistemin zarar görmemesi için, ray üzerinden geriye ittirilerek uzaklaştırılıyor. Ölçüm yapılacağı zaman ise tekrar yerine getirilip kilitleniyor.

eaton vyp

Toyota Boshoku’da Klips Varlık-Yokluk Kontrolü

Mavis VYP programı ile, klips varlık-yokluk kameralı kontrol sistemini Toyota Boshoku‘da devreye aldık.

Parça üzerindeki turuncu renkli klipslerin varlığına bakacağız. Test masasında 2 farklı ürün kontrol ettirilmektedir ve klipslerin yerleri farklıdır. Programdan “Ürün Seçimi” yapılarak, modele ait daha önce kaydedilmiş yerler kontrol edilir.

  1. Kullanıcı malzemeyi masaya sabitler. Üzerine klipslerin hepsini takar. Daha sonra bütün klipslerin kontrolü için yanındaki push buton’a basar.
  2. Bu aşamada program, parçanın sabit kalması için klempleri kapatır. Parçanın fotoğrafını çeker ve kontrollerini yapar.
  3. Bütün klipsler takılı ise, OK elektriksel sinyal çıkışı verecektir ve klempler açılacaktır. Eğer bazı klipsler takılı değil ise, NOK verecek ve kullanıcıya eksik klipslerin yerini gösterecek. Bütün klipsler takılana kadar sistem klempleri açmayacak. Böylece eksik ve hatalı ürün gitmemiş olmaktadır.

Mavis VYP yazılımında, birden fazla ürün kontrolü olabilmektedir. Ürün seçimi menüsünden tanıtılmış ürünleri görebilir, kontrolünü yapacağınız ürünü seçebilirsiniz.

toyota boshoku nok1 toyota boshoku ok1
Bu sistemde kullandığımız kameraları merak ediyorsanız, işte aşağıda;

2 adet IDS marka, XS model ( ismi ekstra small’dan geliyor 🙂 ) endüstriyel kamera kullandık.
5mpx çözünürlüklü, renkli ve oto-fokus özellikleri vardır.

Yeni nesil XS kameraueye xs kameralar

 

Hidromek’de Ürün Tanıma Sistemi

Geçtiğimiz sene iş yoğunluğumuzdan dolayı blog’a çok yazı yazamadık. Bu süre içinde birçok proje ve uygulama yaptık. Önümüzdeki günlerde bu uygulamalarımızdan bahsetmeye çalışacağım.

Örneğin, sektöründe lider olan Hidromek firmasının Ankara’daki fabrikasında ürün tanıma sistemini devreye aldık.

Kepçe ve iş makineleri parçalarının boyahaneye gitmeden önce tanınması doğru parça olduğunun kontrolü sağlanıyor. Eğer boyahaneye yanlış parça giderse, boyama kafaları malzemeye çarpmakta ve hem kafa hem malzeme zarar görmektedir. Bu da ziyan olan zamanlar ve yüksek maliyetler anlamına geliyor. Taşıma konveyör sistemi ile gelen parçalar, tipleri (Alt Şase, Üst Şase, Arm, Bom, Kova) ve tonajları ile (14, 20, 22, 30, 37 ton) kombinasyonlu olarak farklı şekillerde gelebiliyor.

Sistem ise şunu yapıyor:

  1. Yazılım, gelen ürünün bilgisini PLC sisteminden alır.
  2. Operatör kontrol yaptırır ve yazılım kameralardan görüntü alır.
  3. Görüntüler işlenerek doğru parça olup olmadığı kontrol edilir.
  4. Doğru ise OK çıkışı, değil ise RET çıkışı PLC sistemine verilir.
  5. Buna göre PLC sistemi, ya hattı durduruyor ya da devam ettirir.

Bununla birlikte otomatik olarak OK ve RET olanların ayrı ayrı fotoğraflarını da kaydetmektedir ve parçaların takibi, incelenmesi, geçiş zamanları ve sayıları takip edilebilmektedir.

Sistem, birçok sektörde bu tarz ürün tanıma, seçme, yönlendirme işlemlerini yapabilmektedir.

program1-

hidromek-alt hidromek-arm

 

 

 

 

 

hidromek-bom hidromek-ust

Kameralı Hacim Ölçümü – 3

Mavis kamera ile hacim (en-boy-yükseklik) ölçen sistemin 3. versiyonunu geliştirdi.

Herhangi bir yere dayama gerektirmeyen, görüntü alanı içinde herhangi bir yere koyulabilen, 1.5 mt yüksekliğe kadar cisimlerin hacmini ölçen sistemi test kullanımına aldı.

Ölçüm sonuçları

2 adet kamera ile ve tamamen Mavis tarafından geliştirilmiş yeni bir teknoloji ile, görüş alanının herhangi bir yerine koyulan cisimlerin hacmi, hızlı ve doğru bir şekilde ölçülmektedir.
Kantardan gelen ağırlık bilgisi de eklenerek, en-boy-yükseklik (desi) bilgisi de eklenerek barkod oluşturulmakta, veritabanına kaydedilmekte ve ilgili sistemlerle entegrasyon sağlanmaktadır.

Kargo firmaları gibi pek çok yerde kullanılması muhtemel olan sistemin çalışması istenildiği takdirde görülebilir, demo kurulum yapılabilir.

Kirli İşler için Classifier Kullanın

Görüntü işleme uygulamalarında, bazen göze çok basit görünen işler, içinden çıkılmaz hale gelebilir. Threshold seçimi bunların başında gelir. Uygun bir threshold seçersiniz Diyelim ki var_threshold. 3-5 örnekte mükemmel çalışır, 1-2 örnekte teklemeye başlar, sonunda -öyle resimler çıkar ki- hiç çalışmaz 🙁 Neyse ki, HALCON var, moral bozmaya gerek yok. “Bir çok alternatif thresholding yöntemi sunuyor ne de olsa” özgüveniyle, hemen başka bir threshold seçilir. Mesela dynamic threshold. Sonuçlar baştan kontrol edilir. Eh, biraz daha iyi. Ama hala yakalanamayan örnekler var. İşin kötüsü, bazı resimlerde var_threshold iyi sonuç verirken, bazen de dyn_yhreshold iyi sonuç veriyor. Hangi durumda hangisini kullanalım? İkisinin sonucunu union yapıp denesek, bu kez de bazı istenmeyen durumlar çıkıyor. İstenmeyen durumları opening_circle vb. fonksiyonlarla elesek, sonra dilate etsek… derken bir bakmışsınız, yüzlerce satır HALCON kodu ile boğuşuyorsunuz.

Bu durum hemen hemen tüm görüntü işlemecilerin başına sık sık gelmektedir. Böyle bir durumla karşılaştıysanız, yanlış yoldasınız demektir, en iyisi önce bir mola verip şu klibi izleyin.

http://www.youtube.com/watch?v=y14_nLOi7YU

“Dirty deeds done dirt cheap”. Demek istediğimiz tam da bu. Kirli işler öyle kastırarak değil, (bizde) ucuz ve kolay yoldan halledilir.

Classifier Kullanımı :

Classifier belirgin 1 ya da 1 den fazla ortak özelliği bulunan nesneleri, bu ortak özelliklerine göre sınıflayarak seçmek için kullanılır. Örneğin bir resimdeki nesneleri, renklerine göre sınıflamak isteyebiliriz. HALCON a, bana bu resimdeki yeşilleri, mavileri, sarıları ver diyebilirim. Aksi halde, tek tek, farklı renklerin farklı threshold değerleri ile ilgilenmek zorunda kalacaktım. Ve bence işin en güzel yanı, bir örnek resim üzerinde, nesneleri tek tek göstrerek, mavi bu, yeşil bu, sarı bu, hadi bunları öğren, ve diğer resimleri verdiğimde, bana bu renkleri bu diyebilme kolaylığı.

Özetle, classifier yaygın olarak kullanılmalıdır. Çok düzgün ve güvenilir sonuçlar verir. Hızlı çalışır, iyi optimize edilmiştir. Sonuçlar kaydedilebilir / okunabilir vs.

 

Threshold seçimi ile uğraşıp 100 lerce satır HALCON kodunu silip, classifier kullanarak 3-5 satırla halledebileceğinizi görünce, ofisin içinde baştan sona Angus Young yürüyüşü yapacağınıza eminim. (yukarıdaki klibin ilk saniyelerinde. Angus Young yürüyüşü yapmayı bilmiyorsanız, buradan öğrenebilirsiniz. http://www.youtube.com/watch?v=MPBSKl9TpO8 (hayatımda böyle saçma video görmedim) )

Şimdi GMM classifier kullanan bir örnek verelim.

Bronz renkli metal plakanın üzerindeki kırmızı renkli çizgileri yakalayan bir görüntü işleme programı yazmamız isteniyor.
Klasik thresholding yöntemlerine göre elde ettiğimiz sonuçlar :

Yukarıdaki örnekte, yakalamak istediğimiz kırmızı çizgiler gayet başarıyla yakalanmış. (Etrafı yeşil ile çizilerek gösterilmiş). Fakat, kırmızı çizginin kalınlığı azaldıkça, kırmızı boyanın etkisi de azalmakta ve threshold kırmızıyı yakalamakta biraz zorlanmaktadır.

Yukarıdaki örnekte, uygulamamızın kırmızı çizgiyi kısmen yakaladığını ama tam istediğimiz gibi olmadığını görüyoruz.

Sonuçta, yukarıdaki gibi bazı örnekler için ise, kırmızı çizginin hiç yakalanamadığını görüyoruz. Kırmızı çizginin bazen yakalanıp, bazen yakalanamaması,

  • plaka yüzeyinde ışık şiddetinin değişken olması (sağ ve sol iyi aydınlanıyor, orta taraf iyi aydınlanmıyor)
  • Çizgi kalınlığının değişken olması (dolayısıyla ince çizgilerde kırmızı rengin belirsizleşmesi)
  • Zeminde lekeler açık koyu bölgeler olması
  • Bronz zeminin kendi içinde kırmızılık içermesi

gibi sebeplerden olabilir.

 

 

 

 

 

 

 

 

Yukarıdaki resim, yanlış threshold denemeleri ile boğuşurken, farketmeden hızlıca artmış HALCON kodlamasını gösteriyor.

GMM classifier kullanılarak yazılan aşağıdaki kod ise, tüm durumlarda %100 çalışarak istenen sonucu almamızı sağlamıştır.

 

set_display_font (3600, 16, 'mono', 'true', 'false')

list_files ('C:/Projects/Bronz/R', ['files','follow_links'], ImageFiles)
* list_files ('C:/Projects/SahinMotor/deneme 2/çapraz ışık/nok', ['files','follow_links'], ImageFiles)
tuple_regexp_select (ImageFiles, ['\\.(tif|tiff|gif|bmp|jpg|jpeg|jp2|png|pcx|pgm|ppm|pbm|xwd|ima)$','ignore_case'], ImageFiles)

* Red Region seçimi
read_image (Image, 'Reddic.jpg')
gen_rectangle1 (ROI_0, 198.172, 226.049, 485.801, 901.164)
reduce_domain(Image, ROI_0, ImageReduced)
decompose3(ImageReduced, R, G, B)
bin_threshold(G, RedRegion)
*

create_class_gmm (3, 1, 1, 'full', 'none', 3, 42, GMMHandle)
add_samples_image_class_gmm (Image, RedRegion, GMMHandle, 0)
train_class_gmm (GMMHandle, 100, 0.001, 'training', 0.001, Centers, Iter)
create_class_lut_gmm (GMMHandle, ['bit_depth','rejection_threshold'], [6,0.03], ClassLUTHandle)
clear_class_gmm (GMMHandle)

dev_set_color('blue')
for Index := 0 to |ImageFiles| - 1 by 1
    read_image (Image, ImageFiles[Index])
    reduce_domain(Image, ROI_0, ImageReduced)
    classify_image_class_lut (ImageReduced, ClassRegions, ClassLUTHandle)
    closing_circle(ClassRegions, RegionClosing, 3.5)
    area_center(RegionClosing, Area, Row, Column)
    if (Area > 500)
        disp_message(3600, 'KIRMIZI', 'image', 12, 12, 'red', 'true')
    endif
    stop()
endfor

Yazılımımız artık MODBUS uyumlu

Kameralı kontrol yazılımımız VYP, artık %100 Seri ve TCP modbus uyumlu.

Hem ModBus Slave, hem de ModBus TCP protokollerini tam destekleyen arabirimimiz ile, ModBUS protokolü üzerinden her tür çevre birim ile hızlı ve güvenli haberleşmek mümkün.

ModBus, Robot haberleşmesi, SCADA sistemleri, HMI, PLC, OPC vb. üniteler ile haberleşmek için geliştirilmiş bir endüstri standardıdır ve Mavis tarafından artık tam olarak desteklenmektedir.