Konenäköjärjestelmän kaupallisten kirjastojen arviointi ja soveltaminen rikastepolttimen keskittämisessä.

Abstract

Opinnäytetyön tavoitteena oli arvioida kaupallisten konenäkökirjastojen hyödyntämistä osana nykyistä sovellusta. Työssä vertaillaan kaupallisia konenäkökirjastoja ja niiden ominaisuuksia nykyisen FlashGuard-tuotteen vaatimuksiin sekä teknisestä että kaupallisesta näkökulmasta. Tarkoituksena on selvittää, kuinka hyvin nämä kirjastot soveltuvat käytettäväksi tuotteen konenäköominaisuuksien kehittämisessä. Arvioinnin perusteella rakennettiin prototyyppi, joka toteuttaa FlashGuardin keskeiset ominaisuudet hyödyntäen valittua konenäkökirjastoa.

Opinnäytetyössä toteutettiin FlashGuard-tuotetta vastaavat konenäköominaisuudet hyödyntäen todellisesta teollisuusprosessista saatuja esimerkkikuvia ja valittua kaupallista konenäkökirjastoa. Lisäksi sovelluksen toimivuutta testattiin todellisilla prosessikuvilla, jolloin saatiin arvokasta tietoa algoritmin ja kirjastojen käytännön toimivuudesta. Testausvaiheen tulosten perusteella arvioitiin sekä kirjastojen tekninen suorituskyky että niiden kaupallinen kannattavuus.

Sovelluksessa käytetään kolmea kameraa, jotka on sijoitettu kuvaamaan polttimen ja sitä ympäröivän seinämän aukkoa eri kulmista. Kameroiden tallentamat kuvat analysoidaan konenäköalgoritmilla, joka suorittaa kaksi keskeistä tehtävää: ensinnäkin se mittaa aukon leveyden ja toiseksi se tunnistaa mahdolliset kasvettumat aukon pinnoilla. Aukon leveyden mittaus perustuu algoritmiin, joka sovittaa ympyrä kaaria aukon kahdelle reunalle, ja näin voidaan laskea aukon tarkka leveys kunkin kameran näkökulmasta. Kun kaikkien kolmen kameran tiedot yhdistetään, voidaan tarkasti määrittää, mihin suuntaan poltin on mahdollisesti vinossa ja kuinka paljon. Näiden tietojen avulla operaattoreille annetaan ohjeet polttimen keskeisyyden säätämiseen, mikä parantaa polttimen toimintatehokkuutta ja vähentää mahdollisia huoltokatkoja.

The aim of this thesis was to assess the utilization of commercial machine vision libraries as part of a current industrial application. The study compares commercial machine vision libraries and their features against the requirements of the existing FlashGuard product from both technical and commercial perspectives. The objective is to determine how well these libraries can be used to develop the product's machine vision capabilities. Based on the evaluation, a prototype was built, implementing the core features of FlashGuard using the selected machine vision library.

In the thesis, the machine vision features corresponding to the FlashGuard product were implemented using example images from a real industrial process and the selected commercial machine vision library. Additionally, the functionality of the application was tested with real process images, providing valuable insights into the practical performance of the algorithm and libraries. Based on the results of the testing phase, both the technical performance and the commercial viability of the libraries were evaluated.

The application uses three cameras positioned to capture the burner and the opening of the surrounding wall from different angles. The images captured by the cameras are analyzed using a machine vision algorithm, which performs two key tasks: first, it measures the width of the opening, and second, it detects any potential build-ups on the surface of the opening. The width measurement is based on an algorithm that fits circular arcs to the two edges of the opening, allowing the accurate width to be calculated from each camera’s perspective. When data from all three cameras are combined, it is possible to precisely determine the direction and degree of misalignment of the burner. This information is then used to provide operators with guidance on how to adjust centricity of the burner, improving its operational efficiency and reducing potential maintenance downtime.