Endüstriyel kameralı kontrol sistemlerinde, yüksek hassasiyetli ölçümler yapabilmek için lens distorsiyonları ve balık gözü efekti gibi görüntüyü bozan durumlar göz ardı edilmemektedir. Bu tür uygulamalarda kalibrasyon plakası, bozuk görüntü ile arasındaki eşleştirmeyi belirlemek için kullanılmaktadır.
Devreye aldığımız sistemde, dakikada yaklaşık 500 ile 750 arasında dairesel konserve kutuları konveyör bant üzerinden geçmektedir. Geçerken barkod okuma ve OCR (Optik karakter okuma) uygulamalarını başarıyla gerçekleştirdik.
Konserve kutularının 360 derece tam kontrolünü sağlamak için çok sayıda kamera kullanmaktadır. Bu sayede sistem karmaşıklığını artıracağından ve maliyeti yükseltmektedir. Bu yüzden belirli açılarda 4 adet endüstriyel kamera kullanarak dairesel konserve kutusunun tamamını kapsayan bir algoritma geliştirdik. Bu algoritma, OCR ve barkod okuma kontrollerini başarıyla gerçekleştirilmektedir.
Kamera tarafından alınan görüntüde dairesel bir parça tespit ettik. Ancak, bu parçanın kenarlarına doğru bozulmalar olduğunu fark ettik. Bu durum OCR ve barkod okuma işlemlerinde sorunlara yol açmaktadır. Bu sorunu çözmek için kalibrasyon plakası kullanarak dairesel yapıyı bozulmadan düzlemsel hale getirdik. Bu sayede görüntü üzerindeki bozulmaları ortadan kaldırarak daha başarılı bir şekilde OCR ve barkod okuma işlemleri gerçekleştirebildik.
Halcon Kodları : Kalibrasyon plakasının tanıtımı
find_rectification_grid (Image, GridRegion, 25, 10)
reduce_domain (Image, GridRegion, ImageReduced)
saddle_points_sub_pix (ImageReduced, 'facet', 1.5, 5, Row, Col)
gen_cross_contour_xld (SaddlePoints, Row, Col, 6, 0.785398)
connect_grid_points (ImageReduced, ConnectingLines, Row, Col, 0.9, 5.0)
dev_display (ConnectingLines)
gen_grid_rectification_map (ImageReduced, ConnectingLines, Map, Meshes, 20, 0, Row, Col, 'bilinear')
map_image (ImageReduced, Map, ImageMapped)
Görüntünün Düzeltimesi
read_image (Image, '_konserve_re30112021')
map_image (Image, Map, ImageMapped)
