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dc.contributor.advisorBorro-Yagüez, D. (Diego)-
dc.creatorMoru, D.K. (Desmond Kehinde)-
dc.date.accessioned2020-09-29T11:31:47Z-
dc.date.available2020-09-29T11:31:47Z-
dc.date.issued2020-07-23-
dc.date.submitted2020-07-22-
dc.identifier.citationMORU, Desmond Kehinde "Improving the pipeline of an optical metrology system." Borro Yágüez, D. Tesis doctoral. Universidad de Navarra, Pamplona, 2020es_ES
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10171/59502-
dc.description.abstractMetrology is one of the many applications of machine vision, which has the advantage that allows for the analyzing of a total production batch that leaves an assembly line without supposing a bottleneck. As a result, quality control become a priority in the inspection processes of industrial manufacturing. Due to the advancement of technology and the realizations of Industry 4.0, smart factories demand high precision and accuracy in the measurements and inspection of industrial products. Machine vision technology provide image-based inspection and analysis for such demanding applications. With the use of software, sensors, cameras and robot guidance, such integrated systems can be realized. Machine vision highlights a growing trend in industrial systems. As camera sensors become smarter, the quality of data produced offers accuracy into the systems operations. This thesis is a study of the typical vision system pipeline, in the different phases, necessary to achieve optimal inspection in an industrial operation. The first step is the study of the light alignment to monitor and achieve an optimal light alignment system, in order to eliminate the effects of misalignment. The algorithm was tested with a not-optimal system to ascertain its efficiency and effectiveness. In the second phase, a deep study of the calibration process is carried out to address the effect of different parameters as the camera focus among others. Endocentric and telecentric lenses are used in the image acquisition and a comparative analysis is obtained using a multivariable statistical analysis to study the influence of each parameter in the calibration process: camera focus, exposure time, calibration plate tilt and number of images used. In the third proposal, an object alignment algorithm is developed to address the challenge of object alignment during a measurement process. Object plane alignment is key point for achieving good repeatability of object measurements in all orientations. A complete study of the impact of every single pipeline phase is carried out in the proposals validation chapter. Finally, a complete 2D machine vision application is developed to determine the precise measurement of gears, at subpixel level, with the potential to improve quality control, reduce downtime and optimize the inspection process. The calibrated vision system was verified by measuring a ground-truth sample gear in a Coordinate Measuring Machine (CMM), using the parameter generated as the nominal value of the outer diameter. A methodical study of the global uncertainty associated with the process is carried out in order to know better the admissible zone for accepting gears. This thesis try to reach the optimal values in every single phase of the pipeline in order to improve the accuracy of the inspection. The different studies and algorithms developed in this thesis show that it is worthwhile to invest on achieving the optimal values during the different phases of an industrial inspection process.es_ES
dc.description.abstractLa metrología es una de las muchas aplicaciones de la visión artificial que tiene la ventaja de permitir el análisis dimensional de un lote completo de producción que sale de una línea de ensamblaje sin suponer un cuello de botella. Gracias a su potencial, el control de calidad se convierte en una prioridad en los procesos de inspección de la fabricación industrial. Debido al avance de la tecnología y el auge de la Industria 4.0, las fábricas inteligentes exigen alta precisión y exactitud en las mediciones e inspección de productos industriales. La tecnología de visión artificial proporciona inspección y análisis basados en imágenes. Con el uso de software, sensores, cámaras, ópticas, luminarias y guía de robots, estos sistemas integrados permiten realizar inspecciones flexibles, sin contacto y llegando en muchos casos al 100% de la producción. En esta tesis se analizan las diferentes fases del pipeline óptico clásico de un sistema de visión, estudiando las configuraciones que permiten optimizar la inspección. El primer paso es el estudio de la alineación lente-luz para monitorizar y lograr un sistema óptimo de alineación. El algoritmo se ha probado con diferentes configuraciones de alineamiento para determinar su efectividad. En la segunda fase del pipeline, se realiza un estudio profundo del proceso de calibración para abordar el efecto de diferentes parámetros como el enfoque de la cámara, tiempo de exposición y número e inclinación de las imágenes. Se realiza un análisis estadístico multivariable para estudiar la influencia de cada parámetro en el proceso de calibración. En la tercera propuesta, se desarrolla un algoritmo de alineación de objetos para abordar el problema de posibles desalineamientos durante un proceso de medición. En el capítulo de validación de propuestas se realiza un estudio completo del impacto de cada fase del pipeline. Los diferentes estudios y algoritmos desarrollados en esta tesis demuestran que merece la pena realizar la búsqueda de las configuraciones óptimas en cada fase del pipeline ya que se comprueba que hay mejora estadística en el proceso. Finalmente, se ha desarrollado una aplicación completa de visión artificial en 2D para determinar la medición precisa de engranajes, a nivel de subpíxeles, con el potencial de mejorar el control de calidad, reducir el tiempo de inactividad y optimizar el proceso de inspección. El sistema de visión calibrado se ha verificado midiendo un engranaje ground-truth en una máquina de medición de coordinadas (CMM), utilizando esta medida como valor nominal. Se ha llevado a cabo un estudio metódico de la incertidumbre global asociada con el proceso de medición.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherServicio de Publicaciones. Universidad de Navarraes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectMachine vision.es_ES
dc.subjectMetrology.es_ES
dc.subjectQuality control.es_ES
dc.subjectMeasurement.es_ES
dc.subjectInspection.es_ES
dc.titleImproving the pipeline of an optical metrology system.es_ES
dc.typeTesises_ES

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