Tyri Sweden AB är ett företag som tillverkar LED-lampor för tunga fordon. Tyri vill undersöka om visionteknik kan hjälpa dem att säkerställa att packningar och membran är monterade så att felaktiga produkter inte hamnar hos slutkund. Projektets syfte är att skapa förståelse om hur visionteknik kan vara ett verktyg för att detektera detaljer vid montering. Målet är att svara på frågan om visionteknik är en lämplig teknik för att detektera avsaknad av packningar och membran. Vidare undersöks även om inspektionen kan ske då objektet är i rörelse, samt om belysning påverkar tillförlitligheten av tekniken. För att svara på frågeställningarna utförs en litteraturstudie och sedan ett experiment med en lämplig teknik. Företaget har tidigare studerat tredimensionella tekniker och vill därför att fokus skall ligga på tvådimensionella tekniker. De tvådimensionella tekniker som presenteras är traditionell kamera och värmebilder tagna med IR-kamera. En lämplig teknik identifieras med hjälp av litteraturstudie och kriterier från företaget. Tekniken som identifieras är en smartkamera med en färdig mjukvara från en leverantör. Denna teknik används i ett experiment med syfte att samla underlag för statistiska beräkningar som skall avgöra hur tillförlitlig tekniken är. Tillförlitligheten testas med hjälp av hypotesprövning där det undersöks hur ofta systemet tar rätt beslut. Nollhypotesen som formuleras är att mer än en procent och mothypotesen är att färre än en procent felaktiga beslut tas.

Experimentet utförs i en simulerad produktionsmiljö som efterliknar företagets egen. En smartkamera är monterad ovanför ett transportband och varje gång en detalj passerar under kameran tar den ett foto på detaljen och analyserar det i en mjukvara för att identifiera om packningar och membran är monterade. Fyra testserier utförs där membran och packning detekteras separat i både fabriksbelysning och kontrollerad belysning. Utifrån statistiska beräkningar baserade på andelen felaktiga beslut kan nollhypotesen förkastas i tre av de fyra testserierna. Den testserie där nollhypotesen gäller är den då packning identifieras i fabriksbelysning.

Av detta resultat dras slutsatsen att visionteknik är en fungerande lösning för att detektera avsaknad av packningar och membran. Ytterligare dras slutsatsen att inspektionen kan utföras på ett tillförlitligt sätt då objektet är i rörelse om kontrollerad belysning används. Belysningen är inte lika kritisk vid inspektion då objekt inte är i rörelse. Belysning kan utnyttjas för att skapa skuggor som kan användas vid identifiering och därmed anses belysningen vara situationsberoende.

Tyri Sweden AB is a company that produces LED-lights for heavy vehicles. Tyri wants to investigate if machine vision can help them to assure that gaskets and membranes are assembled to ensure that the end customer doesn't get a faulty product. The purpose of the project is to create an understanding on how machine vision can be a tool to detect faulty products. The goal is to answer the question regarding if machine vision is a suitable technique to detect gaskets and membranes. Another thing that is to be investigated is whether the movement of the object and if light conditions affects the reliability of the inspection method. To answer these questions is a literature study conducted followed by an experiment with the suitable method. The company has previously done studies on threedimensional inspection methods and therefore want the focus to be on two-dimensional methods. The two-dimensional methods that are presented are traditional camera and thermal images. A suitable method is identified based on the literature study and criteria from the company. The chosen method is a smart-camera with software developed by the camera manufacturer. This method is used in an experiment with the purpose to collect data for a statistical analysis to determine how reliable the method is. The reliability is tested via hypothesis testing where it is examined how often the method makes a wrong decision. The null hypothesis states that more than one percent of the decisions are incorrect and the counter hypothesis states that less than one percent are incorrect.

The experiment is done in a production environment that simulates the production of the company. A smart-camera is placed above a conveyer and each time a product pass below the camera a photo is captured. The photo is then analyzed in a software to identify if gaskets and membranes are assembled or not. Four test runs are conducted where gaskets and membranes are tested separately in either factory lighting or controlled lighting. From the statistical calculations based on the results from the test runs the null hypothesis can be seen as false in three of the test runs. The test run where the null hypothesis is true is when gaskets are being detected in factory lighting.

A conclusion is then made that machine vision is a suitable method to detect if gaskets and membranes are missing. Another conclusion is that the inspection can be made in a reliable way in spite of the movement of the object as long as controlled lighting is used. Controlled lighting is not as critical if the object to inspect is standing still. Controlled lighting can be used to create shadows to optimize the accuracy of the inspection and therefore the importance of the light can be seen as situational.