Yüzey Kontrolü
Farklı birçok sektörde özellikle yüzey kontrollerinde yüksek hassasiyetle kontrol sağlamak üzere robotik kontrol sistemleri sunuyoruz. Bu sistemler, ürünün tamamını olduğu gibi alt parçalarının yüzey kontrollerini de gerçekleştirerek en ince detaylarına kadar denetlenmesini sağlar. Esas olarak, yüzeye özgü aydınlatma düzenlemeleri belirleniyor. Bu aydınlatma düzenlemeleri, doğru görüntülerin yakalanmasını ve yüzeydeki her türlü anormalliğin titizlikle tespit edilmesini sağlar. Bu amaçla özelleştirilmiş görüntü işleme algoritmaları geliştirilerek, her bir yüzeyi en ince ayrıntısına kadar analiz edebilecek kapasite sağlıyoruz.
Müşteri ihtiyaçları doğrultusunda, farklı hata sınıflandırmalarını da sistemimize entegre edebiliyoruz. Bu, hataların türüne göre ayrı ayrı analiz edilerek raporlanmasını ve yönetilmesini mümkün kılar. En sık karşılaşılan hata türleri arasında çizikler, darbeler, vuruklar, deformasyonlar, portakallanma, boya akışları, zayıf boya, iğne delikleri, çöküntüler, şişmeler, hava kabarcıkları ve şekil bozuklukları bulunuyor. Bu hataların tespiti için geliştirdiğimiz algoritmalar, yüksek hassasiyet ve güvenilirlikle çalışarak ürün kalitesini en üst düzeye çıkarmayı amaçlıyor. Yüzey kontrollerini daha hızlı bir şekilde tamamlamak için kullanılan robot sayısı, kamera sayısı ve fotoğraf alma yöntemleri gibi faktörler değişebilmektedir. Bu faktörler, üretim hızıyla uyumlu olarak ayarlanarak, yüksek kaliteli sonuçların elde edilmesi ve süreç verimliliğinin artırılması sağlanır.
Yüzey kontrolü, üretim süreçlerinde ürün kalitesini sağlamak ve hatalı ürünleri tespit etmek için önemli bir adımdır. “Surface inspection” veya yüzey kontrolü, ürünlerin dış görünümünü analiz etmek ve kusurları tespit etmek için kullanılan bir tekniktir. Bu kontrol, genellikle endüstriyel görüntü işleme teknikleriyle gerçekleştirilir ve bir dizi adımdan oluşur:
- Görüntü Edinme: Yüzey kontrolü için görüntü edinme adımında, genellikle yüksek çözünürlüklü kameralar veya sensörler kullanılır. Bu kameralar, farklı spektrum aralıklarında çalışabilir (örneğin, görünür ışık, kızılötesi veya ultraviyole), bu da farklı yüzey özelliklerini inceleme ve farklı türde kusurları tespit etme yeteneği sağlar.
- Görüntü İşleme Algoritmaları: Görüntü işleme algoritmaları, görüntüdeki karmaşık desenleri ve yapıları analiz eder. Bu algoritmalar arasında morfolojik işlemler, kenar belirleme, özellik çıkarımı, desen eşleme, yapay sinir ağları ve derin öğrenme gibi teknikler bulunur. Derin öğrenme, özellikle karmaşık veya değişken kusurları tespit etmek için kullanılırken, klasik yöntemler daha basit ve genel kusurları tespit etmek için kullanılabilir.
- Kusur Tespiti: Kusur tespiti, görüntü işleme algoritmalarının en önemli adımlarından biridir. Bu adımda, belirli bir ürün yüzeyindeki kusurlar algılanır ve sınıflandırılır. Örneğin, bir metal levha üzerindeki çatlaklar, bir tekstil ürünündeki dikiş hataları veya bir baskı ürünündeki renk uyumsuzlukları gibi kusurlar tespit edilebilir.
- Kusur Sınıflandırma ve Değerlendirme: Tespit edilen kusurlar genellikle belirli bir sınıflandırma sistemine göre değerlendirilir. Bu sistem, kusurların türü, boyutu, yoğunluğu ve yerleşimi gibi faktörlere dayanır. Örneğin, belirli bir boyuttan daha büyük kusurlar kabul edilemez olarak kabul edilebilir ve ürün hatalı olarak işaretlenebilir.
- Karar Verme ve Otomasyon: Kusur tespiti sonuçlarına dayanarak kararlar alınır. Bu kararlar, otomasyon sistemleri aracılığıyla hızlı bir şekilde uygulanabilir. Örneğin, hatalı ürünlerin otomatik olarak reddedilmesi veya üretim hattından çıkarılması için mekanik veya pnömatik sistemler kullanılabilir.
- Veri Analizi ve Geri Bildirim: Yüzey kontrolü süreci boyunca elde edilen veriler analiz edilir ve geri bildirimler sağlanır. Bu geri bildirimler, üretim sürecinin iyileştirilmesi veya kusurlu ürünlerin azaltılması için kullanılabilir. Örneğin, belirli bir ürün hattındaki sık tekrarlanan kusurların kaynağını belirlemek için veri analizi yapılabilir ve üretim süreci buna göre ayarlanabilir.
Yüzey kontrolü, ürün kalitesini sağlamak için kritik bir adımdır ve endüstriyel görüntü işleme teknikleri, bu süreci otomatikleştirmek ve iyileştirmek için güçlü bir araç sağlar.
