Cam yüzeylerin denetlenmesi, endüstriyel görüntü işleme açısından en karmaşık uygulama alanlarından biridir. Yüzeyin yansıtıcı ve geçirgen doğası, geleneksel görüntüleme yaklaşımlarının çoğunu yetersiz hale getirir. Ayrıca, cam üzerinde gözle zor algılanan mikron mertebesindeki çizikler, çatlaklar ve inklüzyonlar, yüksek hızlı üretim hatlarında %100 inline olarak güvenilir biçimde tespit edilmelidir.
Bu yazıda, optik tasarımdan görüntü işleme algoritmalarına kadar cam yüzey hata tespitinde kullanılan temel teknik yapı taşlarını daha teknik bir perspektiften ele alıyoruz.
Optik Zorluklar ve Çözüm Yöntemleri
Temel Optik Problemler
Specular Yansıma (Ayna Gibi Parlama):
Işığın doğrudan sensöre yansıması, yüzey üzerindeki ince hataların maskelemesine neden olur. Bu durum özellikle çizik ve çatlak gibi mikroskobik hataları algılamayı zorlaştırır.
Cam Geçirgenliği:
Şeffaf yapısı nedeniyle camın arka plan görüntüsü, asıl görüntüye karışabilir. Bu da hatalı veya düşük kontrastlı analiz sonuçlarına yol açar.
Çoklu Yüzey Yansımaları (Multiple Reflections):
Camın ön yüzeyinden, arka yüzeyinden ve iç yapısından gelen çoklu yansıma katmanları, analiz sırasında istenmeyen parazit sinyaller oluşturur.
Çözüm Stratejileri
Bu tür zorlukların üstesinden gelmek için görüntü işleme sistemlerinde farklı optik çözüm stratejileri uygulanır:
-
Polarize Aydınlatma + Polarize Filtreleme:
Işık kaynağında kullanılan lineer polarizer, kamera önündeki çapraz polarizer ile kombine edilir. Bu yöntem, specular yansımaları etkin bir şekilde bastırır ve yüzeydeki gerçek hataların daha net algılanmasını sağlar. -
Karanlık Alan (Darkfield) Aydınlatma:
Işık, yüzeye eğik açılardan verilir. Düzgün yüzeyler bu ışığı doğrudan sensöre yansıtmazken, yüzey defektleri (örneğin çizikler ve çatlaklar) ışığı dağınık şekilde yansıtarak algılanabilir hale getirir. -
Yapısal Aydınlatma (Structured Light) + Fringe Projection:
İnce optik grid veya fringe pattern kullanılarak yüzey deformasyonları ve profil değişiklikleri 3 boyutlu (3D) olarak analiz edilebilir. -
IR (Near Infrared) Aydınlatma:
Bazı cam türlerinde IR ışık kullanılarak camın iç yapısına penetrasyon sağlanır. Bu yöntemle laminasyon hataları ve hava boşlukları gibi derin yapı kusurları tespit edilebilir.
Kamera Seçimi ve Optik Parametreler
Başarılı bir cam yüzey görüntü işleme sistemi için doğru kamera ve optik bileşenlerin seçilmesi kritik öneme sahiptir.
Kamera Türleri
-
Line Scan Kameralar (Satır Taramalı, TDI destekli önerilir):
Sürekli hareket eden düz cam üretim hatlarında kullanılır.
Gereken özellikler: Yüksek çözünürlük (~5–10 µm/pixel), yüksek tarama hızı (50 kHz – 120 kHz line rate). -
Area Scan Kameralar:
Sabit veya kısa strok hareketli cam parçalarının kontrolünde tercih edilir.
Global shutter kullanımı, hareket bulanıklığını önlemek için gereklidir.
Lens Seçimi
-
Telecentric Lens:
Perspektif hatalarını ve distorsiyonu minimize eder. Özellikle yüzey düzlüğü analizi için tercih edilir. -
Non-Telecentric, Geniş Açıklıklı Lens:
Karanlık alan aydınlatma uygulamalarında yüksek NA (Numerical Aperture) değeri sayesinde daha iyi performans sağlar.
Filtre Seçimi
-
Linear Polarizer: Yansımaları azaltır.
-
IR Bandpass Filter: Belirli IR dalga boylarının geçmesine izin verir, iç yapı analizi için kullanılır.
-
Narrow Bandpass Filter: Yalnızca belirli LED spektrumunu geçirerek parazit sinyalleri azaltır.
Görüntü İşleme Algoritmaları
Görüntü işleme tarafında, sistemin etkinliği için pre-processing ve hata tespit algoritmaları doğru şekilde yapılandırılmalıdır.
Pre-processing (Ön İşleme)
-
Flat-field Correction (Gain / Offset Correction):
Aydınlatmadaki düzensizlikleri ve sensör kaynaklı sapmaları normalize eder. -
Specular Suppression:
High-pass filtreleme ve lokal kontrast artırma teknikleriyle specular yansımalar azaltılır.
Defect Detection Yöntemleri
-
Gradient-based Edge Detection:
Çizik ve çatlak tespiti için Sobel, Scharr veya Canny algoritmaları kullanılır. -
Frangi Vesselness Filter:
İnce lineer yapılar (örneğin çatlaklar) için görüntüyü enhance eder. -
Texture Analysis / Filter Banks:
Leke, yüzey kirlenmesi ve partikül gibi yapısal olmayan hataların tespiti için kullanılır. -
Template Subtraction:
Eğer üretimde referans bir master görsel mevcutsa, arka plan çıkarma ve fark analizi ile hata bölgeleri tespit edilir. -
Deep Learning Segmentation (U-Net, Mask R-CNN, YOLO v8 Segment):
Kompleks ve düzensiz hata türleri (örneğin amorf leke, dağılmış çatlak ağları, optik bozukluklar) için derin öğrenme tabanlı segmentasyon teknikleri uygulanır.
Cam Yüzey Görüntü İşleme Uygulama Alanları
Gelişmiş cam yüzey görüntü işleme çözümleri aşağıdaki sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır:
-
Buzdolabı Cam Rafı Üretimi:
Inline olarak çizik ve çatlak denetimi. -
Otomotiv Camları:
Laminasyon kabarcığı, leke ve çatlak tespiti. -
Isıya Dayanıklı Camlar (Fırın Kapağı vb.):
3D profil kontrolü ve yüzey hatalarının analizi. -
Dekoratif Cam:
Serigrafi baskı kalite kontrolü ve yüzey uniformitesi analizi.
