Kuvadatan keräyslaitteiston suunnittelu ja testaus

Abstract

Tässä diplomityössä suunnitellaan, kehitetään ja testataan kuvadatan keräyslaitteisto, jolla on tarkoitus helpottaa kuvien keräystä eri viljalajikkeista. Kerättyä kuvadataa tarvitaan erityisesti konenäköön liittyvien järjestelmien opetuksessa. Lisäksi työssä tutustutaan prototyyppien suunnittelun ja valmistuksen periaatteisiin.

Työn teoriaosassa käydään läpi julkaisuja ja tutkimuksia liittyen jyvien koneoppimispohjaiseen luokitteluun. Teoriaosassa perehdytään myös koneensuunnittelun ja materiaalinkäsittelyn, sekä automaatiojärjestelmien perusperiaatteisiin. Teoriaosa muodostaa pohjan järjestelmän suunnitteluvaiheelle, jossa käytetään tuotekehitysprosessin perusperiaatteita. Suunnitteluvaiheessa laitteiston rakenteesta ja toiminnasta laaditaan luonnoksia ja sille määritellään vaatimuslista. Laitteiston eri osakomponentit valitaan ja tarpeen mukaan valmistetaan haluttujen vaatimusten mukaisesti. Laitteiston ohjaukseen suunnitellaan ja kasataan myös automaatiojärjestelmä ja käyttöliittymä.

Työssä kehitetty järjestelmä kykenee ottamaan automaattisesti kuvia eri jyvälajikkeista ja laitteiston suorituskyky onnistuttiin saamaan tavoitteisiin nähden riittäväksi. Laitteistolla otettiin 5000 kuvan testisarjat kaurasta, vehnästä, rukiista ja ohrasta. Kerätyn kuvadatan todettiin sopivan konenäköalgoritmien opetukseen.

In this thesis, image data acquisition equipment is designed, developed and tested, which is intended to ease the collection of image data from different cereal varieties. The collected image data is especially needed in the teaching of systems related to machine vision. In addition, the principles of design and manufacture of prototypes are introduced.

The theoretical part of the thesis reviews publications and studies related to the machine-learning-based classification of grains. The theoretical part also introduces the basic principles of machine design and material handling, as well as automation systems. The theoretical part forms the basis for the system design phase, which uses the basic principles of the product development process. In the design phase, drafts of the equipment and functions are made, and a list of requirements is defined for it. The various components of the equipment are selected and, if necessary, manufactured according to the desired requirements. An automation system and user interface to control the equipment are also designed and assembled.

The system developed in the thesis can automatically take pictures of different cereal varieties and the performance of the equipment was managed to get sufficient for the goals. Test sets of 5000 images of oats, wheat, rye and barley were taken with the equipment. The collected image data was found to be suitable for teaching machine vision algorithms.