Bilgisayarlı Görü Sistemi İçin Yöntem

Endüstriyel ürünlerin, üretim ve kontrol süreçlerinde nesne / ürün tespiti, nesne tanımlama, nesne sınıflandırma ve nesne takibi gibi problemlerin çözülmesi için görüntü işleme algoritmaları, derin öğrenme sınıfları ve makine öğrenmesi sınıflandırıcıları kullanarak, farklı işletim sistemlerini ve birçok CMOS ve CCD sensöre sahip endüstriyel kamerayı destekleyen, özelleştirilebilen grafiksel kullanıcı ara yüzüne sahip çok kapsamlı bir bilgisayarlı görü sisteminde kullanılan yöntem olup, özelliği; Nesne tespiti sırasında ilgi bölgesi (1) / Roi belirleme ile görsellerdeki serigrafi baskının görsel içerisindeki koordinatları, alan sınırları (BBOX) ve uç noktalarının tespit edilmesi, Nesne tespiti sırasında çoklu çizgilerin (2) oluşturulması ile görselde bulunan piksel değerlerinin çizgisel histogram ile grafikselleştirilmesi ve analizi sonrası kNN-MLH algoritmasında (3) işleme tabi tutularak sınıflandırılmak üzere eğitilmesi, Görsel üzerinde belirlenen ilgi bölgesi (1) içerisindeki alandan alınan çoklu çizgi (2) bilgilerinin DOCMLH algoritmasında (4) veri olarak kullanılması ve normalizasyonu sonucu varlık-yokluk kontrolünün nesne görseli üzerinden yapılması, Tespit edilen dış kontür piksellerinden köşe bölgelerine giden bir seri normalize işleminin DOCMLH algoritması (4) ile yapılması ve nesne köşe bölgesinin tespit edilmesi, IACFCW algoritması (5) ile nesnelerin/karakterlerin ön görüntü işleme sonrası özelliklerinin çıkarılması, IACFCW algoritması (5) ile nesne üzerinde bulunan serigrafi baskıların referans ile karşılaştırılması için referans ve örnek görsellerdeki koordinatların karşılaştırılması, Eşleştirilen nesnelerin, IACFCW algoritması (5) ile hesaplanan kırpma koordinatları üzerinden kesilerek hizalamasında kullanılması, Görüntü içerisinde belirlenen ilgi bölgelerinden (1) elde edilen çoklu çizgi (2) verilerinin LFLD Algoritması (6) ile gürültü giderilmesinde kullanılması işlem adımlarını içermesidir. (Şekil 11) TR 2021 021942 A2