Geri Dön

Development of a robotic arm controller by using hand gesture recognition in matlab environment

Matlab ortamında el işareti tanımlamalı robot kol kontrolcüsü geliştirme

  1. Tez No: 328346
  2. Yazar: İBRAHİM BARAN ÇELİK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET KUNTALP
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Bu tez İnsan-Makine Etkileşimi (IME) alanında olan görüntü işleme kullanılan robot kol kontrolü ile ilgilidir. Robot kolu kontrol etmede iki farkı analiz metodu kullanılmıştır, bu iki metodunda ana hedefi el sistemden daha kolay veri almada kullanılan herhangi bir araç kullanmadan el işareti bilgisini almaktır (ör. eldiven yada bilek bandı). Elin segmentasyonundan sonra ilk metod tüm önceden kaydedilmiş verilerle Şablon Eşleştirme algoritmasında karşılaştırmaktır. İkinci metod Sinyal İmzası algoritması temellidir, elin dış sınırları ile merkez noktası arasındaki mesafe temelli olan sinyaldir, Sinyal İmzası parmak uçlarının yerini bulmada ve onları saymada kullanılır. Detaylı test sonuçları ve sonuçların yorumları her iki algoritmanında robot kontrolünde kalibrasyon yapıldıktan sonar kullanılabilineceğini göstermektedir. Her iki metodta sürekli kamera veri işleme için yeterli hesaplama hızına sahiptir.

Özet (Çeviri)

This thesis deals with the robotic arm controller using image processing in the field of Human-Machine Interaction (HMI). There are two different methods used to analyze to control the robotic arm, the main aim of them is getting the hand gesture information without using tool that helps the system to extract data easier (ex. glove or wrist band). After segmentation of the hand, the first method is comparing of all pre-stored data in the database at the Template Matching Algorithm, the second method is Signature Signal, distance signal between edge of the hand and center of hand, Signature Signal is used to find where the fingertips are and to count the number of them. The detailed test results and their conclusions show that both algorithms can be used for controlling after calibration. Both methods have enough calculation speed to be used in continuous frame capturing sequence.

Benzer Tezler

  1. Üst uzuv rahatsızlıkları için rehabilitasyon robotu tasarımı ve geliştirilmesi

    Design and development of exoskeleton robot for upper limb rehabilitation

    FERHAD KALELİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyonİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA

  2. Design as making: Integration of design development and fabrication through human-computer interaction

    Yaparak tasarlama: insan bilgisayar etkileşimi ile tasarım ve imalat süreçlerini bütünleştirme

    SERDAR AŞUT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARZU ERDEM

  3. Bilinen ortamlarda, otonom hareketlerin ve yol planlamasının olduğu robotik sistem tasarımı

    Design of robotic system comprising autonomous movements and path planning in the known environments

    HALİL ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AKİF DURDU

  4. Atıkların yüksek sıcaklıkta sürekli pirolizi için yarı-pilot ölçek yeni bir vidalı reaktör geliştirilmesi

    Development of a new semi-pilot scale screw reactor for continuous pyrolysis of wastes at high temperature

    ANIL ÜNSAÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİLGÜN YAVUZ

    PROF. DR. HASAN CAN OKUTAN

  5. Manipulation of visually recognized objects using deep learning

    Görsel tanınan nesnelerin derin öğrenme kullanarak hareket ettirilmesi

    ERTUĞRUL BAYRAKTAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ