Görüntü işleme ile endüstri 4.0 tabanlı tozaltı kaynak yapan otonom robot geliştirilmesi
Development of industry 4.0 based submerged welding autonomous robot with image processing
- Tez No: 659742
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DANACI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Toz altı kaynak traktörü, Toz altı ark kaynağı, Basınçlı kaplar, Otonom çalışma, Görüntü işleme, Çizgi takibi, Kaynak izi takibi, kaynak dikişi takibi, Endüstri 4.0, Submerged arc welding tractor, Autonomous operation, Image processing, Line tracking, Mobile welding robot, Weld line position detection, Automatic detection system, Industry 4.0
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Basınçlı kap üretiminde kaynak işlemi hem iş yükü maliyetinde hem de ürünün kalitesinin belirlenmesinde çok önemli bir işlemdir. Çünkü basınçlı kaplar içlerinde taşıdıkları basınçlı gaz materyali ile patlama riski çok yüksek olan ürünlerdir. Bu yüzden kaynak işlemi belli bir mukavemet seviyesini sağlayacak şekilde yapılmalıdır. Basınçlı tank üretiminde en çok kullanılan kaynak tekniklerinden biri“Toz altı Kaynağı”teknolojisidir. Burada kaynak yapılacak bölgeye bir kaynak tozu dökülmekte ve kaynak teline yüksek akımlı elektrik verilerek kaynak işlemi gerçekleştirilmektedir. Yaklaşık 3 metre çapında silindir ve dönen bir tankın içerisinde hareketli bir kaynak traktörü ile 7 milimetre genişliğinde bir bölgeyi maksimum 1 milimetre tolerans payı ile kaynatmak için tankın içerisinde iki kişi çalışmaktadır. Bir kişi toz altı kaynak makinesinden dökülen kaynak tozlarını toplarken diğeri de direksiyonu kontrol etmekte ve kaynak telini 7 milimetre genişliğindeki kaynak bölgesinin tam ortasında tutmaya çalışmaktadır. Burada sürecin insan kontrolünde yürütülmesi sebebiyle hem işgücü kaybı hem de insan kaynaklı hatalar yaşanmaktadır. Bu durum üretim süreçlerinin gecikmesine ve kalite hatalarına sebep olmaktadır. Bu tez çalışmasında insan ile yapılan yönlendirme işlemini tamamen otonom hale getirmek amaçlanmıştır. Endüstri 4.0. felsefesi genel olarak akıllı sistemler kullanmak ya da mevcut sistemi akıllı ve otonom hale getirmek esasına dayanır. Bu amaç doğrultusunda toz altı kaynak traktörünün görüntü işleme tekniklerini kullanarak hassas bir şekilde kaynak yolunu takip etmesi için bir sistem geliştirilmiştir. Ayrıca kaynak traktörünün direksiyon kısmına takılan bir motor ile direksiyonun yönlendirme işlemi gerçekleştirilmiştir. Otonom kontrolü sağlamak için bir lazer sensör (seam tracking sensor) geliştirilmiştir. Bu sensörden alınan bilgi, geliştirilen görüntü işleme yazılımı ile direksiyona komut olarak gönderilmektedir. Direksiyon üzerinde yapılan ani yönlendirme hareketlerinin kaynak makinesinin yolundan çıkmasına sebep olmaması için de PID algoritması kullanılarak traktörün osilasyon hareketi yapmadan hassas bir şekilde hareket etmesi sağlanmıştır. Tezde yapılan çalışmalar gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilmiş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Gerek geliştirilen sensör, gerek görüntü işleme yazılımı ve gerekse mekanik kontrol sistemi sadece kaynak amaçlı değil diğer endüstriyel operasyonlarda da mevcut sistemleri otonom hale getirmek için kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Welding process in pressure vessel production is a very important process in determining both the workload cost and the quality of the product. Since pressure vessels are products with a very high risk of explosion with the pressurized gas material they contain, the welding should be done in a way that provides a certain strength level. One of the most used welding techniques in pressure tank production is“Submerged Arc Welding”technology. In this technique, a welding powder is poured into the area to be welded and the welding process is carried out by applying high current electricity to the welding wire. Two people work in the tank to weld an area of 7 millimeters with a maximum tolerance of 1 millimeter using a movable welding tractor inside a rotating cylinder with the diameter of about 3 meters. While one person collects the welding dust spilled from the submerged arc welding machine, the other one controls the steering wheel and tries to keep the welding wire in the middle of the 7 millimeter wide welding zone. Because the process is carried out under human control, both labor loss and human errors can be occured. These can cause delay of the production processes and quality defects. In this thesis, a completely autonomous system is developed to replace the aforementioned process. The philosophy of Industry 4.0 is generally based on using smart systems or making the existing system smart and autonomous. For this purpose, a system has been developed for the submerged arc welding tractor to precisely follow the welding path using image processing techniques. In addition, the welding tractor was directed by a motor attached to the steering part of the tractor. A laser sensor (seam tracking sensor) has been developed to provide information to the autonomous system. The information obtained by the sensor is sent to the steering wheel as a command using the developed image processing software. In order to keep the welding machine on the right path, a PID algorithm is employed to prevent sudden movements that cause oscillations. The research conducted in this thesis is put into real time practice. The results obtained are quite satisfactory. The developed sensor, the image processing software and the mechanical control system can be used not only for welding purposes, but also similar systems utilized in other industrial operations.
Benzer Tezler
- Otomotiv endüstrisinde araç parçalarının görüntü işleme yöntemi ile kalite kontrol uygumalası
Visual imperfection detection in automobile manufacturing: A case study
ORHAN KUYUMCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER ŞUVAK
- Time series forecasting via computational intelligence methods
Zaman serileri tahminlemede bilgi işlemsel zeka uygulamaları
ATAKAN ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Yapay sinir ağı destekli bir endüstriyel görüntü işleme uygulaması
An industrial image processing application with artificial neural network
GÖKTUĞ ÜLKÜER
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALMAN KURTULAN
- Hibrit veri sıkıştırma algoritmalarının geliştirilmesi ve pratik uygulamaları
Improvement of hybrid data compression algorithms and practical applications
FIRAT ARTUĞER
Doktora
Türkçe
2022
Mühendislik BilimleriFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH ÖZKAYNAK
- Bulanık su altı görüntülerinde derin öğrenme tabanlı balık tespiti
Deep learning based fish detection in turbid underwater images
TANSEL AKGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiUydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN