Paralel veri işleme teknikleri kullanılarak silindirik metal nesnelerin yüzey hatalarının gerçek zamanlı olarak belirlenmesi
Real-time determination of the surface errors of cylindrical metal objects using parallel data processing techniques
- Tez No: 596799
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER FARUK BAY, PROF. DR. REFİK SAMET
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 152
Özet
Mühimmat üretimi savunma sanayinin önemli üretim kollarından biridir. Hafif ateşli silahların mühimmatının her birine fişek adı verilir. Kovan üretimi fişek üretiminin bir aşamasıdır ve kovan üretim aşamasında hatalı olan kovanlar ayrılarak üretim bandından çıkarılmaktadır. Bu çalışmanın konusu kovan hatalarını gerçek zamanlı olarak tespit ederek, hatalı kovanları üretim bandından ayıklamaktır. Endüstride otomasyon sistemlerinin kullanımı giderek artmaktadır. Bilgisayarlı görmede görüntü işleme teknikleri kullanılarak karar verme işlemi otomatik olarak yapılmaktadır. Hatalı parçaların bulunması bilgisayarlı görmenin endüstride kullanım alanlarından birisidir. Bu çalışmada hatalı kovanların otomatik olarak ayıklanmasını sağlayan bir sistem geliştirilmiştir. Hataların tespit edilmesinde görüntü işleme teknikleri kullanılmıştır. Gerçekleştirilen sistemde gerçek zamanlı olarak kovanın ağız, kapsül ve yan yüzey olmak üzere farklı bölgelerindeki hataları tespit edilmektedir. Bunun için her bir kovandan bir adet ağız, bir adet kapsül ve sekiz adet yan yüzey olmak üzere toplam 10 adet görüntü alınmaktadır. Bu görüntülerde kovan hatalarının tespit edilmesi için farklı hataların tespiti amacıyla algoritmalar geliştirilmiş ve gerçekleştirilen sistem üzerinde çalıştırılmıştır. Gerçekleştirilen kovan muayene sisteminin kapasitesi dakikada 300 kovan olarak hedeflendiğinden 200 ms'lik süre içerisinde bir kovan ile ilgili tüm işlemlerin tamamlanması gerekmektedir. Alınan görüntü sayısının fazla olması ve hedeflenen hız nedeniyle işlem zamanının kısaltılması için paralel programlama teknikleri kullanılmıştır. Otomatik kovan muayene sisteminin gerçek zamanlı olarak çalıştırılması amacıyla hem CPU çekirdeklerini hem de GPU'nun işlem gücünü kullanan hibrit bir sistem önerilmiştir. CPU çekirdeklerinin paralel çalıştırılmasında OpenMP, GPU çekirdeklerinin paralel çalıştırılmasında ise CUDA platformu kullanılmıştır. Böylece hem CPU'nun hem de GPU'nun gücünü kullanan hibrit bir sistem geliştirilmiştir. Kovan hatalarını bulma algoritması seri algoritmalarla 583 ms'de tamamlanırken, paralelleştirilmiş algoritmalarla 99 ms'de tamamlanmıştır. Hata ayıklama için geliştirilmiş ve paralelleştirilmiş algoritmalarla her bir kovanın işlem süresi seriye göre 5,9 kat hızlandırılmıştır.
Özet (Çeviri)
The production of ammunition is one of the important production lines of the defense industry. Each of the ammunition of light firearms is called a cartridge. Cartridge case production is a stage of cartridge production and cases which are defected in the case production stage are separated and removed from the production line. The subject of this study is to detect defect errors in real-time and to extract faulty casings from production line. The use of automation systems in industry is increasing. In computer vision, decision making is performed automatically by using image processing techniques. The presence of defected parts is one of the industrial applications of computer vision. In this study, a system has been developed for automatic determination and removal of defected casings. Image processing techniques are used to detect defects. In real-time system, it is necessary to determine the defects of the different parts of case which are mouth, capsule and surface. For this purpose, a total of 10 images are taken for each case, one mouth, one capsule and eight surfaces. Algorithms have been developed and run on the system to detect different defects for detection of case defects in these images. Since the capacity of the case inspection system is targeted at 300 cases per minute, all operations related to a case should be completed within 200 ms. Parallel programming techniques have been used to reduce the processing time due to the high number of images received and the targeted speed. In order to operate the automatic case inspection system in real time, a hybrid system has been proposed that uses both CPU cores and GPU's processing power. OpenMP is used in parallel operation of CPU cores and CUDA platform is used in parallel operation of GPU cores. The hybrid system has been developed that uses the power of both the CPU and the GPU. The algorithm for detecting case defects was completed in 583 ms by using serial algorithms and 99 ms by using parallel algorithms. The processing time of each case, for developed parallel algorithms for determination and removal of defective casing, was improved by 5.9 times compared to the those of series algorithm.
Benzer Tezler
- Adaptive and hierarchical classifier fusion approaches for network attack detection
Ağ saldırısı tespiti için uyarlanır ve aşamalı sınıflandırıcı tümleştirme yaklaşımları
ERKAN AS
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Doğal dil işleme tabanlı bir patent tavsiye karar destek sistemi geliştirilmesi
Development of a natural language processing based patent recommendation decision support system
YAVUZ YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAHSİN ÇETİNYOKUŞ
- A novel framework for disaster resilient smart cities: Using big data analytics
Afete dayanıklı akıllı şehırler için özgun bir çerceve: Büyük veri analitiği kullanımı
SYED ATTIQUE SHAH
Doktora
İngilizce
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiCoğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Şehir Atlası projesi pilot uygulaması: Gaziantep ili örneği
A case study for Urban Atlas project: Gaziantep city
SEMİH SAMİ AKAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELİF SERTEL
- Üniversite kampüsündeki araç plaka tanıma ve takibi için matematik ve algoritmik ilkeler
University campus vehicles number plate recognition and following mathematical and algorithmic principles
AHMED AMİR KHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHİT GÜNEŞ