Coating Process Monitoring Using Computer Vision

Abstract

The aim of this Bachelor’s Thesis was to make a prototype system for Metso Paper Inc. for monitoring a paper roll coating process. If the coating is done badly and there are faults one has to redo the process which lowers the profits of the company since the process is costly. The work was proposed by Seppo Parviainen in December of 2012.

The resulting system was to alarm the personnel of faults in the process. Specifically if the system that is applying the synthetic resin on to the roll gets blocked, there is too much air in the system, or there is some other reason why the nozzles are blocked.

In the making of the project I used freely available open source computer vision libraries and materials. The system was made for Windows systems and was implemented with OpenCV libraries and C++ programming language. The system was also tested on a Windows system.

The final system works as planned and the customer is satisfied with the results. The research shows that it is possible to make a system for monitoring this type of process. The system was not implemented with object detection because of time constraints. The system can be developed further by adding object detection, better image processing and image analysis algorithms, cameras etc. My work was not to create these kinds of algorithms, or research what is the best camera for the purpose.

Tämän pinnäytetyön tavoitteena oli tehdä Metso Paper Inc. -yhtiölle prototyyppiohjelma paperirullan päällystämisen valvomista varten. Jos päällystys tehdään huonosti ja siinä on virheitä, päällystysprosessi pitää uusia. Tämä taas laskee yrityksen tuottoja, koska prosessi on aika kallis. Työn aihe tuli Seppo Parviaiselta joulukuussa 2012.

Valmiin järjestelmän tarkoitus oli hälyttää prosessia valvovaa henkilökuntaa virheistä päällystysjärjestelmässä joka valuttaa hartsin paperirullan päälle. Virheitä ovat esimerkiksi venttiilin tukkeutuminen tai liika ilma järjestelmässä. Virhe voi johtua myös jostain muusta syystä.

Tämän projektin tekemisessä käytettiin ilmaisia avoimen lähdekoodin konenäkökirjastoja ja muuta materiaalia. Järjestelmä tehtiin toimimaan Windows ympäristössä ja sen tekemisessä käytettiin OpenCV-kirjastoja ja C++-ohjelmointikieltä. Järjestelmä myös testattiin Windowsympäristössä.

Lopullinen järjestelmä toimii kuin odotettiin, ja asiakas on tyytyväinen lopputulokseen. Tutkimus osoittaa, että tämän tyyppistä prosessia on mahdollista valvoa konenäköä soveltaen. Järjestelmä ei suorita objektin tunnistusta aikarajoitusten takia. Järjestelmää voidaan kehittää edelleen esimerkiksi objektin tunnistuksen lisäyksellä, käyttämällä parempia konenäkö algoritmeja, kameran valinnalla yms. Tässä työssä ei ollut tarkoitus kehittää uusia algoritmeja, tai tutkia mikä olisi paras kamera tämän kaltaisessa järjestelmässä.