Geri Dön

Görüntü işleme teknikleri ile cam ürünlerde hata tespiti

Defect detection in glass products using image processingtechniques

  1. Tez No: 655194
  2. Yazar: ÇETİN CEM BÜKÜCÜ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT GÖKREM
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

Kalite kontrol süreçlerinde ürün çıktısındaki hataları tespit etmede ekonomik, ergonomik ve işlem gücü yeteneklerinden dolayı gömülü sistemlere dayalı özgün tasarımlar ve yazılım geliştirme uygulamaları her geçen gün yaygınlaşmaktadır. Bu çalışmada, kalite kontrol işlemini gözle manuel olarak gerçekleştiren bir cam fabrikasından alınan ürünlerin yüzeylerinde oluşan hataları tespit etmek için gömülü sisteme dayalı otomatik kontrol sistemi gerçekleştirilmiştir. Bu sistemin gerçekleştirilmesi için conveyor band, microdrive ve kameralı gömülü sistemden oluşan bir prototype tasarlanmıştır. Gömülü sistem açık kaynak kodlu, morfolojik görüntü işleme teknikleriyle çalışan, gaussian metodu ile sınır tespiti yapan bir yazılıma sahiptir. Sistemin başarı oranı SVM, Quadratics Discriminant ve Medium Tree sınıflayıcılarıyla sınıflandırılarak bulunmuştur. Deneysel veriler arasındaki ilişkiyi tanımlamak için kullanılan modellerde başarı oranı %93.2 olmuştur. Sistemin uygulaması bir cam fabrikasında test edilmiş, test işlemi sonucunda sistem cam ürünlerdeki hata tespitini yüksek başarı oranıyla gerçekleştirmiştir.

Özet (Çeviri)

Due to their economical, ergonomic and processing power capabilities, unique designs and software development applications based on embedded systems are becoming more common every day in detecting errors in product output in quality control processes. In this study, an automated control system based on embedded system was performed to detect errors on the surfaces of products purchased from a glass factory that performed quality control manually by eye. A prototype consisting of the conveyor band and micro drive and camera embedded system was designed for the realization of this system. The embedded system has an open source software that works with morphological image processing techniques and makes boundary determination by gaussian method. The success rate of the system was found by classifying it with SVM, Quadratics Discriminant and Medium Tree classifiers. The application of the system has been tested in a glass factory, and as a result of the test process, the system has achieved a high success rate of defect detection in glass products.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme yöntemleri ile metalik yüzeylerde kusur tespiti ve sınıflandırılması

    Defect detection and classification on metallic surfaces using deep learning methods

    FEYZA SELAMET

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP ÇAKAR

  2. Cam ürünlerdeki hataların görüntü işleme vederin öğrenme yöntemleriyle kalite kontrolü

    Quality control of faults in glass products by imageprocessing and deep learning methods

    ALİ BURAK ULAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAksaray Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FİLİZ SARI

  3. Development of novel aflatoxin B1 biosensors by carbon nanotube integrated microfluidic systems

    Karbon nanotüp entegre edilmiş mikroakışkan sistemlerin kullanımıyla yeni aflatoksin B1 biyosensörlerinin geliştirilmesi

    NAGİHAN OKUTAN ARSLAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT TRABZON

  4. Önemli zeytin (Olea europaea L.) çeşitlerinin izoenzim polimorfizmleri ve genetik özellikleri

    Isoenzyme polymorphisms and genetic characteristics of important olive (Olea europaea L.) cultivars and types

    SEVDA DÜLGER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    ZiraatÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Bahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT ŞEKER

  5. Farklı sıcak hava kurutma derecesıne maruz kalan elmanın mikroyapısal nicel değerlendirilmesi

    Quantitative evaluation of microstructural changes of apple undergoing different hot air drying temperatures

    PARVA HESAMİ GHAHRAMANLOU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. FATMA EBRU FIRATLIGİL DURMUŞ