Development of machine vision system for measurement of thin cylindrical surface radius

U radu je obrađena problematika mjerenja radijusa primjenom vizijskog sustava, te izrada jedne od mogućih metoda mjerenja. Raspon radijusa na koju se metoda primarno fokusira kreću se u rasponu od 100 do 500 mm. Cilj rada je istražiti različite metode mjerenja cilindričnih ploha, izabrati metodu koja ima najveći potencijal, te ispitati odabranu metodu. Unutar uvodnog poglavlja dat je stvarni primjer stroja kojemu je potreban predmetni mjerni sustav. Za određivanje mogućih metoda mjerenja potrebno je bilo odrediti način definiranja kružnice. Prilikom odabira konceptualnog rješenja razmotrene su i druge potencijalne metode mjerenja, te su navedeni njihovi nedostaci. Odabrana metoda mjerenja koristi strojni vid, te su opisani koraci u projektiranju sustava strojnog vida i postupak njegove izrade. Razvijeni računalni program potreban za rad vizijskog sustava pisan je programskim jezikom Python koristeći biblioteke otvorenog koda. Osnovni dijelovi računalnog programa su: kalibracija kamere, perspektivna kalibracija i mjerenje radijusa. Naposljetku će se prikazati rad programa i provesti ispitivanje izabrane metode za različite radijuse i različite orijentacije kamere u odnosu na predmet mjerenja. Dobiveni rezultati bit će komentirani i na temelju njih će se predložiti moguća poboljšanja za daljnje unaprjeđenje i moguću primjenu metode.This thesis deals with issues of radius measurement using the machine vision system and proposes a possible method of measurement. The aim of this thesis is to explore different methods of measuring cylindrical surfaces while the proposed method focuses primarily on radii in the range of 100 to 500 mm. An exemplary machine requiring a measurement system solution is presented followed by a discussion on the drawbacks of potential measurement methods. Subsequently, a method of defining a circle is described and a measurement method proposed accordingly. The design and construction processes for the proposed machine vision system are described to which end a computer code is developed to implement the proposed measurement method. The developed computer code is written in the Python programming language using Open Source libraries and encompasses camera calibration, perspective calibration and radius measurement. The validation and testing of the method have been performed with varying radii and camera orientations with respect to the measured object. The results are presented along with a discussion at the end and show promise for the proposed measurement method