Geri Dön

Yapay görmeye dayalı otomatik hata denetim sistemi

Machine vision based automatic fault control system

  1. Tez No: 330757
  2. Yazar: YUSUF TURGUT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. B. KORAY TUNÇALP, DOÇ. DR. SEZAİ TAŞKIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Disiplinlerarası Bölümü
  12. Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Endüstriyel üretim sistemleri günümüzde hızla gelişmektedir. Bununla beraber üretimde kalite ve verime olan talep de artmakta, ürünlerin kalite denetimleri önem kazanmaktadır. Bu denetimler, önceleri insan gözlemiyle oldukça yavaş ve düşük verimle yapılırken günümüzde makine görüşü olarak da adlandırılan yapay görme sistemleri kullanılarak yapılmaktadır.Bu çalışmada, elektronik baskı devre kartlarındaki iletim yollarının kalite kontrolü ve hata denetimi amacıyla görüntü işleme teknikleri kullanılmıştır. Çalışmanın uygulama kısmı iki aşamada gerçekleştirilmektedir. İlk aşamada, tasarlanan yürüyen bant hattı üzerindeki baskı devre kartları referans bir şablon ile karşılaştırılmaktadır. Gelen elektronik kart görüntüsü ile referans görüntü eşleşmediği takdirde bant hattı yeni ürünü almak için ürünü geri getirmektedir. Görüntülerin eşleştiği yani doğrulamanın gerçekleştiği durumda ise sistem onay işlemi verip ürünü bir sonraki işlem için ileri götürmektedir. İkinci aşamada ise ürünlerin hangi kısımlarında hata olduğunu göstermek amacıyla ürünler üzerinde hata analizi yapılmıştır. Hata analizi sonucunda her bir ürün hakkındaki bilgi raporlanarak bilgisayara kaydedilmektedir. Bu işlemler için, LabVIEW programı ile Vision Builder AI kullanılmıştır.Tez çalışması kapsamında tasarlanan görüntü işlemeye dayalı otomasyon sistemi ile gerçekleştirilen uygulamalar oldukça başarılı sonuçlar vermektedir. Sistem, elektronik kartların bant üzerindeki geliş açısı konumundan da etkilenmeden otomatik kalite kontrol işlevini yerine getirebilmektedir. Tasarlanan sistem mevcut yapısı itibariyle hem basit endüstriyel uygulamalar için örnek olarak kullanılabileceği gibi hem de görüntü işleme konusu içeren derslerin uygulamalarında deney seti olarak kullanılabilecek yapıdadır.

Özet (Çeviri)

Nowadays, industrial systems have been rapidly developing. Hence, demands of quality and efficiency have been increasing and quality control also has been getting importance at the production processes. Formerly, these controls had been performed by human observation with low efficiency and slowly. But, computer vision systems, which are called as machine vision, have been used at new production processes for the automatic quality control applications nowadays.In this study, machine vision based techniques have been used in order to realize automatic quality control of printed circuit boards (PCBs). There are two phase of the study. First phase is consisted of conveyor system, camera, compact FieldPoint and its control unit. In this phase all PCBs have been matched with to reference template image. When images don?t match with the reference in this case conveyor system turn back in order take a new PCB. Otherwise, the conveyor system goes to forward. In the second phase of the application, defect detection analysis accomplishes to search of physical defects on the PCBs. Finally, all process are been reported to the PC. LabVIEW and Vision Builder AI programs have been used for the application.The designed experimental set-up has shown that successful results. At the same time, the system has not affected by forwarding PCBs positions. This developed application can be used for small industrial applications and also it can be preferred as experimental set-up for the machine vision based courses.

Benzer Tezler

  1. Bilgisayarlı görmeye dayalı eyleyici elektroaktif polimerin hareket analizi ve oosite uygulanan kuvvetin hesaplanması

    Computer vision based motion analysis of actuator electro-active polymer and computing the force used on oocyte

    MUSTAFA HAKAN BOZKURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EYÜP GEDİKLİ

  2. Yapay arı koloni programlama (ABCP) yöntemlerinin geliştirilmesi ve sembolik regresyon problemlerine uygulanması

    Developing new artificial bee colony programming (ABCP) methods and symbolic regression applications

    BEYZA GÖRKEMLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA

  3. A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  4. Data fusion- based multimodal face recognition techniques

    Veri füzyonu tabanlı çok kipli yüz tanıma teknikleri

    BILAL AHMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. TANER ÇEVİK

  5. Teknoloji temelli self servis satış kanallarının algılanan özelliklerinin müşteri deneyimine etkisi

    The impact of perceived characteristics of technology based self service sales channels on customer experience

    CEM DURAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİMET URAY