Konenäön hyödyntäminen pehmopaperin laadunvalvonnassa

Abstract

Konenäkö on teollisuuden automaatiossa käytettävä ratkaisu, jolla voi parantaa tuotannon kannattavuutta ja laatua. Konenäöstä puhuttaessa se voi olla yksinkertaisimmillaan yksittäinen kamera, jota käytetään ainoastaan kuvaamiseen ja datan keruuseen ilman sen yhdistämistä varsinaiseen tuotannonohjausjärjestelmään. Konenäköjärjestelmään kuitenkin yleisesti kuuluu kamera, optiikka, valaistus ja konenäköohjelma. Konenäköratkaisulla voidaan myös tarkoittaa suurempaa automatiikkaan ja robotiikkaan kytkettyä kokonaisuutta, joka ohjaa ja optimoi koko tuotantoa lähes itsenäisesti.

Nokian paperitehtaalla pehmopaperin tuotannossa paperirullat liikkuvat kuljettimilla nopeaa tahtia paketoitavaksi, jolloin on hankala huomata rullan kokoon liittyviä eroja. Pehmopaperin laadunvalvonnassa testattiin yksinkertaista konenäköjärjestelmää käytettävällä olevalla laitteistolla sekä otettiin selvää konenäkösovelluksen mahdollisuuksista pehmopaperin tunnistamisessa ohjelmiston puolella. Käytettävissä oli yksivärinen Cognex In-Sight 7501 -mallin alueskannerikamera, jonka toimintoja ohjelmoitiin Cognex In-Sight Explorer -sovelluksella.

Liikkuvaa paperirullaa kuvattiin eri etäisyyksiltä ja kuvauskulmista aluksi laboratorio-olosuhteissa erilaisilla konenäkökameran valotusajan ja voimakkuuden arvoilla. Testiolosuhteiden jälkeen kamera asennettiin linjastolle. Kameran perspektiivi valikoitui hieman viistosti paperirullaan nähden, että siitä pystyi näkemään rullan päädyn ja lieriömäisen ulkomuodon. Paperirullan pysäytyskuvia otettiin etäisyysanturin avulla. Konenäköohjelmaa tehtiin Microsoft Excel -tyyppisen laskentataulukon puolella, joka on Cognex In-Sight Explorer -sovelluksen ohjelmointitapa.

Konenäkökameraa opetettiin sen ottamien kuvien perusteella. Paperirullan muotojen löytämiseen soveltui parhaiten Pattern Match ja Edge-näkötyökalut eli kuvioinnin ja reunojen tunnistamiseen tarkoitetut näkötyökalut. Virheiden löytämisessä soveltuvia olivat Blobs- ja Histogram-näkötyökalut eli läikkien ja harmaasävyjakauman prosessointiin tarkoitetut näkötyökalut. Jatkotoimenpiteenä konenäön tuoma lisäarvo pehmopaperin laadunvalvonnassa kannattaa määrittää jollain tavalla.

A machine vision solution is used in industrial automation that can improve the profitability and quality of production. A machine vision system generally includes a camera, optics, illumination, and software. The objective of this study was to test a simple machine vision system.

In Nokia paper mill tissue paper production, tissue paper rolls move on conveyors at a fast pace for packaging, making it difficult to notice differences in roll size. There was available a monochrome Cognex In-Sight 7501 area scanner camera and its functions were programmed with the Cognex In-Sight Explorer software. Moving paper roll was first pictured under laboratory conditions from various shooting angles and distances and tried different exposure and gain values of camera. After the test conditions the camera was mounted on a production line. The perspective of the camera was selected slightly obliquely to the paper roll that the end of the roll and the cylindrical appearance could been seen. Paper roll still images were taken with a distance sensor.

The machine vision program was made on the spreadsheet which is programming method of the software. The machine vision camera was taught based on the images it took. For conclusions of this study Edge and Pattern Match vision tools were best suitable for finding paper roll shapes. Blobs, Histogram and Pattern Match vision tools were best for finding defects. For further studies the added value of machine vision should be measured in some way.