Geri Dön

Yonga levha üretim sistemlerinde görüntü işleme tabanlı hata denetimi

Image processing-based defect detection in particleboard production systems

  1. Tez No: 391943
  2. Yazar: İSMAİL TAŞCI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İSMAİL SERKAN ÜNCÜ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Günümüzde görüntü işleme tabanlı otomasyon sistemleri, endüstriyel uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada yonga levha üretim sistemlerinde görüntü işleme tabanlı hata denetim sistemi gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen sistemde üretim bandındaki yonga levhalar dış ortamdaki ışıktan yalıtılmış kabin içerisinde, ürün özelliklerine göre değişen renk ve sıcaklıkta ışık kaynakları ile homojen aydınlatılmaktadır. Yonga levhaların görüntüsü yüksek çözünürlüklü kameralar ile denetim bilgisayarına aktarılmakta, görüntü işleme teknikleri ve sınıflandırma algoritmaları kullanılarak hata denetimi ve sınıflandırma işlemleri yapılmaktır. Denetim sonuçları ekranda anlık olarak gösterilmekte, otomasyon sistemine bildirilmekte ve sistemde ayrıntılı raporları tutulmaktadır. Sonuç olarak çalışmada geliştirilen sisteme ait homojen aydınlatma sisteminin, görüntü işleme ve sınıflandırma işlemlerinin nasıl gerçekleştirildiği genel olarak verilmiştir.

Özet (Çeviri)

Image processing-based automation systems are commonly used in industrial applications nowadays. In this study, image processing-based defect detection system was performed for particleboard production systems. In the developed system, particleboards on production line is illuminated homogeneously with different color and temperature light sources (changes according to products) in external environment light insulated cabin. Image of particleboards are transferred to the control computer via high-definition cameras and defect detection and classification process are performed with using image process techniques and classification algorithms. Detection results are instantly displayed on the display, feedback to the production system and detailed reports are kept in the system. As a result, in the article given information about homogeneous lighting system and how perform of image processing and classification process.

Benzer Tezler

  1. Kaplamalı ve kaplamasız yonga levha ve benzer üretim modellerinde karşılaşılan stok problemleri ve çözüm yaklaşımları

    Encountered stock problems and solution approaches on coated and uncoated chipboard and similar production models

    MUSTAFA MURAT ÇARKACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBalıkesir Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAMAZAN YAMAN

  2. Development of cornstarch and tannin-based wood adhesives for interior particleboard production

    İç uygulamalarda kullanıma uygun olan yonga levhalar için mısır nişastası ve tanen bazlı ahşap reçine geliştirilmesi

    SALİSE OKTAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Polimer Bilim ve Teknolojisiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Polimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİLGÜN KIZILCAN

  3. Pamuk sapı hasat sistemlerinin karşılaştırılması

    Comparison of cotton stalk harvesting systems

    YUSUF İPEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    ZiraatEge Üniversitesi

    Tarım Makineleri Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. H. ÜNAL EVCİM

  4. Karadeniz Bölgesi orta ve büyük ölçekli orman ürünleri sanayinde toplam kalite yönetimi açısından mevcut ve potansiyel durum analizi

    Analysisi on the actual and potential condition of the middle and large sized Karadeniz Region forest product industry from a total quality managements perspective

    YENER TOP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Orman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HİCABİ CINDIK

  5. Makine öğrenmesi yaklaşımıyla yonga üretim sürecindeki yarı iletken levha hatalarının sınıflandırılması ve benzerliklerinin derecelendirilmesi

    Classification and rating of wafer defect patterns in the chip manufacturing process by machine learning approach

    GÖKHAN ERGEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EKREM DÜVEN