Bilgisayarlı görü yöntemleri ile beş eksenli robot kolun öğrenmesi üzerine bir uygulama
An applicattion on learning of five-axis robot arm with computerized visual methods
- Tez No: 639087
- Danışmanlar: PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN, DR. MURAT GEZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Bilim ve Teknoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Engineering Sciences, Science and Technology, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Görüntü işleme, Görüntü işleme algoritmaları, Görüntü işleme yöntemleri, Görüntü işleme-bilgisayarlı, Image processing, Image processing algorithms, Image processing methods, Image processing-computer assisted
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışması, Mikro işlemci kullanarak görüntü gibi büyük veri kaynaklardan bilgi elde edilebilmesi ve bilgiyi çevre birimi olan robot kol için uygun hale getirilmesini sağlayacak Mikro denetleyici ile işlenmesi üzerine geliştirilmiştir. Nesnenin bütünlüğünün veya ilgili yüzeyinin belirlenmesi, tanınan bölgenin ağırlık merkezinin bulunması ve robot kol ile taşınabilmesi uygulamalarından oluşmaktadır. Amaç, görüntü verisinden bilgi çıkararak bilginin öğrenilmesi ve işlenmesidir. Tasarlanan ve gerçekleştirilen görüntü işleme ile farklı renk tayfına ait geometrik nesnelerin tanınması, tespit edilmesi ve başka bir noktaya taşınabilmesidir. Görüntü işleme esnasında görüntünün etkilenebileceği ortam değişkenleri kontrol altına alınmış ve bu değişkenler üzerinde durulmuştur. Görüntü işlemeye ağırlık verilmiş, beş eksenli robot kolun temel tasarımı yapılmıştır. Deneysel ortamda tespit edilen üst yüzeylerin konumu nedeni ile beş eksenli robot kol uç işlevcisinin nesnelere dik açı ile yaklaşması düşünülmüş, kinematik hesaplamaları bu sınırlılık dahilinde gerçekleştirilmiştir. Servo motorların gücü, robot kolun hareketi esnasında sonsuz değişkenlik göstereceğinden deneysel ortam tutma aşamasına kadar başarılı bir şekilde gücü sağlayabilmiş, yakalama aşamasından sonra güç ihtiyacı tespit edilmiş ve motorların nesnenin taşınması esnasında aynı anda çalışması nedeni ile çekilecek güç için kıskaç motorunun dahili pozisyonu, hassas bir şekilde belirlenmiştir. Çalışma, renkleri başarılı bir şekilde tanımış ve belirlenen nesneye ulaşması sınırlılıklar dahilinde sağlanmıştır. Gücün yeterli olduğu pozisyonlarda nesne alınıp taşınabilmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis study has been developed on the ability to obtain information from large data sources such as images using a microprocessor and to process the information with a Microcontroller that will enable it to be suitable for the robot arm, which is the peripheral unit. It consists of determining the integrity or the relevant surface of the object, finding the center of gravity of the recognized area and moving it with a robot arm. The aim is to learn and process information by extracting information from image data. It is the recognition, detection and transfer of geometric objects belonging to different color spectrum with the designed and realized image processing. During the decision process, the environment variables that the image may be affected were taken under control and these variables were emphasized. In the study, image processing was focused and the basic design of the 5-axis robot arm was made. Due to the location of the upper surfaces detected in the experimental environment, the 5-axis robot arm end function is intended to approach objects at right angles, and kinematic calculations have been performed within this limitation. Since the power of the servo motors will show infinite variability during the movement of the robot arm, our experimental environment has been able to successfully supply power to the holding stage, after the capture phase the power requirement has been detected and the internal position of the gripper motor for the power to be drawn due to the motors running simultaneously during the transportation of the object, precisely. The study successfully recognized the colors and reached the specified object without any problems. The object was able to be picked up and transported in positions where power was sufficient.
Benzer Tezler
- Açı temelli öznitelik çıkarımı ile üst vücut postür sınıflandırması
UPPER-BODY POSTURE CLASSIFICATION USING ANGLE-BASED FEATURE EXTRACTION
RABİA AYŞE GÜZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL ÖZTEL
- Estimation of position and orientation with visual odometry for ground vehicles
Kara araçları için görsel odometri yöntemi ile pozisyon ve duruş tahmini
BURAK ALİ ARSLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
- Analysis of visual design principles in art and architecture by computer vision and learning based model
Sanat ve mimaride görsel tasarım prensiplerinin bilgisayarlı görü ve öğrenme tabanlı model ile analizi
GÖZDENUR DEMİR
Doktora
İngilizce
2022
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI KANAN
- Maymun çiçeği hastalığının derin öğrenme teknikleri ile tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of mpox disease using deep learning techniques
HİLAL GÜVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET SAYGILI
- Bulaşıcı hastalıkların eğitim üzerindeki etkilerinin azaltılması için derin öğrenme ve nesnelerin interneti tabanlı bir sistem önerisi
A deep learning and internet of things based system proposal to reduce the effects of infectious diseases on education
SEYFULLAH ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FIRAT AYDEMİR