Moderatörlüğünü Öğr. Gör. Uğur Yücel’in üstlendiği panelde OMRON Türkiye Görüntü Analiz Sistemleri Uzmanı Hasan Özay bilgi ve deneyimlerini paylaştı. 

Okul Müdürü Doç. Dr. Arzu Morkoyunlu açılış konuşmasında “2000 yıllardan itibaren yüksek hızla gelişen teknolojinin yaşam şeklini değiştirdiğini, görüntü işleme teknolojilerinin farklı alanlarda yaşam şeklimizi kolaylaştıracak yönde değiştirdiğini örneklerle açıkladı. Araştırma Üniversitesi olma yolunda Sanayi Üniversitesi iş birliğini çok önemsendiğini, Üniversitelerin akademik çalışmaları ile üretim sektöründeki hızlı değişimlere katkı sunduğunu,  bu hizmetleri yerine getirmek için okulumuz altyapısının çok güçlü olduğunu ifade etti. Büyük felaketlerin etkisini en düşük seviyede tutmak için bilimsel çalışmaların artarak devam etmesi gerektiğini söyledi. 

Uludağ Üniversitesi Elektronik Mühendisliği Fakültesi mezunu olan Hasan Özay 11 yıldır Görüntü Analiz Uzmanı olarak çalışmaktadır. Sunumda görüntü işleme ile ilgili endüstride hangi ürünler kullanılmaktadır? Kalite kontrol işlemleri için görüntü işleme teknolojilerinden nasıl yararlanabiliriz? 3 boyutlu görme ile 2 boyutlu görme arasındaki farklar nelerdir? Sorularına açıklık getirilmiştir. 

Omron ara yüzlerinin ortak özelliği olan “Gravity And Area Tool”     ile asıl nesnelerin tespit edilmesini engelleyen farklı renkleri filtre ederek ayırabilme özelliğidir. 

Shape Search III algoritması birbirine benzeyen birçok öğenin konumunun tespit edilmesi ve ölçeklendirilmesi için kullanılmaktadır. Algoritma ölçümlerinde %99 oranında doğruluk derecesi işe çalışmaktadır. Görüntü alanı içinde bulunan bir ürünün pozisyon bilgisinin hassas şekilde robota gönderilmesi için kullanılabilmektedir. Araç plakası okumak mümkündür. Araçlar farklı konumlarda olacağı için plaka araması yapılması gerekmektedir. Plakayı bulduktan sonra da üzerinde karakter tanımlama işlemi yapar biraz daha endüstriyel sistemlerden farklı video işleme sistemleri gibi çalıştırılabilir.

Günlük yaşamda olduğu gibi endüstriyel sistemlerde de ürüne bakış mesafesi görünürlüğe etki etmektedir. Örneğin yakından tam olarak ne olduğu anlaşılmayan bir cisme uzaktan bakıldığı zaman çözümlemek mümkün olabilmektedir. Algoritmalarımız benzer noktaların birleştirilmesi belirli alanların silinmesi işlemini yaparak görüntünün net şekilde okunmasını sağlamaktadır. Aynı şekilde bazı ürünlerin son kullanma tarihleri de birbirine temas etmeyen noktalardan oluşmaktadır. Örneğin 1 sayısı yedi adet noktadan oluşmaktadır. Omron “Advance Filter” Algoritmaları ile bu tür verileri tanımlayabilmektedir. Şekiller üzerindeki gradyan renk geçişleri insan gözünde gölgelendirme etkisi oluşturmakta ve rengin doğru tespit edilmesini engellemektedir. “Color Area Tool” ile renklerin tam değeri okunabilmektedir.  Renk bilgileri HSV veya RGB formatlarında tespit edilebilmektedir.

İnsan gözü hiçbir zaman bir noktaya odaklanamaz, etrafındaki şekil ve renklerden etkilenir. Aynı zamanda insan duyguları ve hatıraları da görme faktörlerinde belirleyicidir. Bir kişinin kilosunun aynı kaldığı halde farklı giysilerle zayıf görünmesi örnek olarak gösterilebilir. Aynı büyüklükte olan parçaların çevre etkisi ile farklı büyüklükte görünmesi durumunda “Labeling Algoritması” ile gerçek büyüklükler tespit edilebilmektedir. 

OMRON Vision ürünlerinin özellikleri: 

Görüntü Analiz Sistemleri: FH serisi görüntü analiz sistemi “Vision Sistem” olarak tanımlanmaktadır. Vision sistem bir kontrol ünitesi, kamera kablosu, en az bir kamera olan sistemdir. 

Smart kameralar: Smart kamera, akıllı kameralardır. Kendi görüntü işleme özellikleri  kamerada mevcuttur. 

Kod Okuyucular: Kod okuyucuları görüntü işleme mantığıyla çalışır. Bir barkodun ya da bir kare kodun okunması kod çözücü algoritmalarla sağlanır. 

Kod doğrulayıcılar: Barkodlar oluşturulurken belli standartların sağlanması gerekmektedir. Barkodlar yazıldıktan sonra görüntüsü alınarak standartlara uygun olup olmadığı kod doğrulayıcılarla kontrol edilmektedir.

Görüntü Analiz kameraları: Endüstriyel kameralar olup görüntü analiz cihazı yoktur. Kameradan alınan veriler bilgisayarda analiz edilmektedir. Analiz işlemi IOS, Windows bilgisayarlarda Phyton, C gibi diller kullanılarak veya Opencv yazılımları ile kullanıcı tarafından yapılabilmektedir. Kameralar Raspberry Pi gibi işlemcilerle de çalıtırılabilmektedir.  

Kamera Lensleri: Görüntü analizinde kameralar kadar aydınlatma sistemleri ve lenslerde önemlidir. Bir sistemde aydınlatma yanlış yapılmışsa görüntü okuma işleminde hatalı sonuçlar oluşacaktır. 

Aydınlatma Sistemleri: 4.000 çeşit, farklı boyutlarda, çaplarda, boyutlarda aydınlatma ürünümüz mevcut. Pürüzsüz gibi görünen yüzeylerde de deformasyonlar veya çizikler olabilmektedir. Endüstriyel ürünler hattan dümdüz gelirken kameralarda ürünü bu düz hatta kontrol etmek zorundadır. Photometric Stereo Light (Super FH MDMC) ile farklı açılardan verilecek ışıkta hatanın tespit edilmesini sağlayabilmektedir. Ayrıca Super FH Vision System Illuminator  ile ürüne kırmızı renkte ve beyaz renkte ışık uygulanır. Bir renkte görünemeyen hatalar diğer renkte tespit edilebilir. Birden fazla ışık kullanmak yerine tek kullanmak tasarruf sağlamaktadır.
SWIR Camera: Açılımı Short Wave Infrared’tir. Infrared'de 900-1.000 nanometre kısa dalga infrared’tir. İnsan gözü 400-700 nanometre dalga boylarında görebiliyor.  Standart kameralar değişmekle beraber 1.300 nanometreye kadar görüyor. SWIR kameralar 950-700 nanometre aralığında görebilmektedir. Buda kapalı ambalajlar içindeki ürünleri kontrol edebilmemizi sağlamaktadır. Renksiz sıvı sızıntıları da bu kamera ile tespit edilebilmektedir.
FH SMDA: SMDA’lar 3 boyutlu kameralardır. Son zamanlarda trend olan ürünlerdendir. 3 boyutlu kameraların işlem süreleri 2 boyutlu kameralara göre uzundur.  

Super FH Vision System Controller: 2 ms’de görüntü işleme yapabilen cihaz, ürün bulma işleminde 5 ms’de çevrim tamamlayabilmektedir. 4 çekirdekli, 2.8 GB hafıza alanı mevcuttur. 
Super FH Vision System Camera: Super FH Vision System Controller ile 2, 4 ve 8  kamera olacak şekilde kullanılabilmektedir.

FH AI (Yapay Zeka): Yüzeyler her ne kadar düz görünse de ayrıntılı incelendiğinde hatalar olduğu tespit edilebilir. Yapay zeka Algoritması (AI) görüntülere farklı işlemler ve filterlemeler kullanarak kusurları tespit edebilmektedir. 

AI Fine Matching Algoritması: Fine matching görüntülerin birbirinden çıkarma işlemidir. Görüntüler üst üste konulur ve aradaki farklar hata olarak tespit edilir.

FH 3D: 3 boyutlu kameralar projeksiyon yöntemi ile çalışır.  Stereo kamera yöntemiyle iki unsurdan oluşurlar. Stereo kameralarda bir kamera, birde ışık kaynağı mevcuttur. Yanıp sönen bir lazer ışığı kamaraya yansır. Bu lazer ışığını kamera açılı olarak görerek ışığın yaptığı girinti çıkıntıları yan yana birleştirir. Bu da profil tarama işlemine profil projeksiyon yöntemi denir. Omron’da buna Mind Shot denilmekte ve patentli ürün olarak kullanılmaktadır. Panel soruların cevaplanması ile sona ermiştir. 

Paneli 126 katılımcı takip etmiştir. Panel öncesi konu ile ilgili anket yapılmış ve 88 katılımcı
ankete katılmıştır. Panel sonrası yapılan ankete ise 98 katılımcı katılmıştır. Anket sonuçlarına göre elde edilen sonuçlar aşağıda listelenmiştir.

1.    Katılımcıların “Görüntü İşleme Nedir?” sorusuna cevap verebilirliği yüksek oranda artmıştır.
2.    Katılımcıların görüntü işleme teknolojilerinin hangi alanlarda kullanıldığına dair bilgisi yüksek oranda artmıştır. 
3.    Katılımcıları görüntü işleme enstrümanları hakkındaki bilgileri yüksek oranda artmıştır.
4.    Katılımcıların görüntü işleme sistemlerinde kullanılan filtreleme özelliği hakkında bilgisi yüksek oranda artmıştır.
5.    Katılımcıların ilerleyen zamanlarda görüntü işleme sistemleri ile çalışma isteği artmıştır.