Görüntü işleme teknikleri ile cam ürünlerde hata tespiti
Defect detection in glass products using image processingtechniques
- Tez No: 655194
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT GÖKREM
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP ÇAKAR
- 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
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAksaray ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FİLİZ SARI
- 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
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT TRABZON
- 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
2004
ZiraatÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT ŞEKER
- 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
2013
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. FATMA EBRU FIRATLIGİL DURMUŞ