Teknik Destek
"Machine Vision", özel donanım ve yazılımların beraber çalışması ile makinelerin görmesi ve gördüklerine tepki verebilmesini amaçlayan bir alandır. Uzun yıllardır, çoğunlukla endüstride kalite kontrol ve savunma sanayi gibi alanlarla kısıtlı olan çalışmalar, yapay zeka ve makine öğrenmesi alanında katedilen ilerlemeyle beraber, otonom araçlar, sağlık, perakende teknolojileri vb. sektörlerde de kendine uygulama alanı bulmuştur. Uygulama alanlarının çeşitliliğinin artması, tasarlanacak sistemlerin senaryoya özel tasarlanması ve özelleştirilmesi gerekliliğini de beraberinde getirmektedir.
Tasarlanan sistemlerin performansı, seçilen donanımın kalitesi ve uygunluğuna yüksek derecede bağlıdır. Bir "machine vision" sistemi tasarlanırken karar verilmesi gereken parametrelerden bazıları:
-
Sensör seçimi: Öncelikle uygun görüntüleme sensörü seçilmelidir. Bu seçimde etkili olan parametrelerden bazıları:
-
Spektral Hassasiyet: Özellikle NIR bantta görüntüleme yapılacak ya da renk inceleme tabanlı projelerde uygun sensör seçimi önemlidir.
-
Çözünürlük: Ölçüm (metrology) ya da hata tespit (defect detection) gibi uygulamalarda, tespit edilmesi gereken en küçük boyutlu özellik ve izlenmesi gereken alanın ebatları vb. parametreler dikkate alınmalıdır,
-
Global/Rolling Shutter Seçimi: Görütülenen alanın hareketsiz olması durumunda "rolling shutter" özellikli bir sensör seçilerek, piksel başına oluşan maliyet düşürülebilir.
-
Sensör Boyutu: Özellikle ölçüm (metrology) projelerinde büyük sensörler tercih edilmektedir.
-
-
Kamera Seçimi: Aynı sensör üzerine geliştirilmiş farklı tipte kameralar seçmek gerecektir. Bu seçimde etkili olan parametrelerden bazıları:
-
Kamera Bağlantı Arayüzü: Endüstriyel kameralarda GigE, USB 2.0/3.0/3.1; gömülü kameralarda MIPI CSI-2, FPD-Link III gibi arayüzler arasından seçim yapılabilmektedir. Bu arayüzlerin, desteklenen kablo mesafesi, dış sinyallerden/gürültüden etkilenme oranları, bant genişlikleri vb. farklı özellikleri göz önüne alınarak seçim yapılmalıdır.
-
Dinamik Aralık (Dynamic Range): Sensör tarafından algılanan sinyalin ham olarak yazılıma aktarılması esnasında, her piksel değerinin kaç bit ile temsil edildiği (8/12 vb.), piksel değerinde algınalabilecek en küçük değişikliği belirleyen ana etkendir.
-
Görüntü Yakalama Hızı: Hareketli sahnelerin izlendiği senaryolarda (Örn: otonom araçlarda algılama, üretim bandındandan geçen ürünlerin kontrolü) görüntülenen objelerin hareket hızı dikkate alınmalıdır.
-
-
Lens Seçimi: Algılanmak istenen objenin boyutu, algılama mesafesi, sensör boyutu, sensör çözünürlüğü gibi parametreler gözüne alınarak uygun lens tipinin (C/CS ya da S Mount) ve uygun modelin seçimi yapılmalıdır.
-
Filtre Seçimi: Renk, polarizasyon filtreleri ve IR bandpass/lowpass/highpass filtreler, "machine vision" alanında sıkça kullanılmaktadır. Özellikle aydınlatma seçimi ve sensör seçimi ile paralelde, uygulamaya özel filtre seçimi de sistem tasarımı sürecinde değerlendirilmelidir.
-
Aydınlatma Seçimi: Aydınlatma seçiminde etkili olan parametrelerden bazıları:
-
Aydınlatma Tipi: Halojen, LED, florasan gibi seçenekler arasından en uygunu değerlendirilmelidir.
-
Işık Dalga Boyu: Aydınlatmanın hangi spektral bantta yapılacağı seçilmelidir. İncelenecek objelerin ışık geçirme/yansıtma/absorbe etme karakteristikleri bu seçimde etkilidir.
-
Işık Şiddeti: İncelenecek objenin uzaklığı, hızı (ve dolaylı olarak kamera exposure süresi) bu seçimi etkiler.
-
Aydınlatma Tekniği: Aydınlatmanın, incelenen obje ve kameraya göre yönü ve konumuna göre farklı aydınlatma teknikleri mevcuttur (Aşağıdaki görüntülerde örnekleri görebilirsiniz). Uygun tekniğin belirlenmesinin ardından optimal ürün seçimi gerçekleştirilebilir.
-
Maliyet: Tüm "machine vision" projelerinde, belirli bir kaynakla ulaşılmak istenen bir performans metriği bulunduğundan dolayı, yukarıda örneklendirilmiş parametreler ile beraber maliyet de optimize edilmelidir. Fakak bu optimizasyon doğru şekilde yapılmaması, geliştireceğiniz sistemin performansında ciddi düşüşlere sebep olabilir. Örneğin, yüksek çözünürlük ve yüksek kaliteli bir kamerada, maliyetten kısmak için ucuz bir lens kullanılması, proje çıktısının kalitesi açısından bir soru işareti oluşturmaktadır. Unutmayın ki geliştireceğiniz sistemin genel performansını, sistemdeki en zayıf halka belirleyecektir.
Aremak mühendisleri olarak, 2006 yılından beri "machine vision" alanında geliştirdiğimiz projelerimizde edindiğimiz deneyimi sizinle paylaşarak, uygulamanız için gerekli donanımların belirlenmesinde size destek olmaya hazırız. Bunun için lütfen projeniz hakkında kısa bir bilgiyi de içerecek şekilde bize mail atın ya da iletişim formu üzerinden yazın.