Computervisiesysteem voor kwaliteitscontrole van blauwe natuursteen op basis van een convolutioneel neuraal netwerk

Abstract

Optidrive te Leuven is gespecialiseerd in het bouwen van robotoplossingen voor natuursteen verwerkende bedrijven. Het doel van deze masterproef is het ontwikkelen van een software omgeving waarmee een kwaliteitscontrole kan uitgevoerd worden om zo een operator te helpen een gekende soort natuursteen in kwaliteitsklassen in te delen. Het bedrijf stelt een opstelling ter beschikking waarop zowel trainings- als testbeelden gemaakt kunnen worden. Bij het ontwikkelen van dit programma zijn er twee vereisten. Ten eerste moet de exacte locatie van de natuurstenen op de transportband bepaald kunnen worden. Deze wordt bepaald op het moment dat de natuursteen zich onder de camera van de opstelling bevindt. De tweede en belangrijkste taak van het programma is het analyseren van de steenoppervlakte en zo defecten zoals fossielen, witte of zwarte vlekken in de stenen te detecteren. Er werden zowel beelden gemaakt van stenen op een transportband als de afzonderlijke oppervlakken, zodat het ontworpen convolutioneel netwerk voldoende data heeft om zichzelf te trainen. De lokalisatie van de stenen gebeurt door middel van randdetectie. Voor de detectie van defecten in de stenen wordt er gebruik gemaakt van een convolutioneel neuraal netwerk. De stenen worden opgedeeld in deelsegmenten. Elk segment wordt onderzocht naar defecten. Met behulp van een wegingsfactor, verschillend per defect, krijgt elke steen een score die de kwaliteit van de steen aangeeft. Op basis hiervan maakt een operator de keuze in welke kwaliteitsklasse de steen behoort.