Yonga levha üretim sistemlerinde görüntü işleme tabanlı hata denetimi
Image processing-based defect detection in particleboard production systems
- Tez No: 391943
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İSMAİL SERKAN ÜNCÜ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2011
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBalıkesir ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN YAMAN
- 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
2022
Polimer Bilim ve Teknolojisiİstanbul Teknik ÜniversitesiPolimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİLGÜN KIZILCAN
- Pamuk sapı hasat sistemlerinin karşılaştırılması
Comparison of cotton stalk harvesting systems
YUSUF İPEK
- 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
1996
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiOrman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HİCABİ CINDIK
- 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
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EKREM DÜVEN