Gerçek zamanlı al-bırak yapabilen birleştirilmiş tarım robotu tasarımı
Real time pick and place unified agricultural robot design
- Tez No: 712692
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ RIZA İLHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Çay dünyada en fazla tüketilen içecekler arasında yer almaktadır. Dünya çapında en fazla çay üreten ülke %41'lik oranla Çin birinci sırada yer alırken, Türkiye %4'lük oranla altıncı sırada yer almaktadır. Dünya çapında çay üretiminde Türkiye altıncı sırada yer alırken, çay tüketiminde birinci sırada yer almaktadır. Çay üretiminde yetersiz işgücü ve zorlu çalışma koşulları sebebiyle maliyet bir hayli yüksektir. Çay üretiminde işgücü maliyetini düşürmeyi ve üretim miktarını arttırarak rekabet ortamını geliştirecek bir çay toplama robotu tasarlanmak istenmiştir. Geleneksel çay toplama sistemleri yavaş, düşük verim, hava kirliliği gibi dezavantajlara sahiptir. Tasarlanan sistemler eğimli arazilerde çalışmaya uygun değil ve petrol enerjisini kullanmaktadırlar. Bu makineler bitkiler üzerinde kalıntı bıraktıklarından dolayı ülkemizde kullanımı yasaklanmıştır. Bu çalışmada elektrikli bir çay toplama robotunun kavramsal tasarımı yapılarak, yapısal analizleri gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan hasat makinesi bünyesinde çay yaprağını algılamak sensör ve kameralar, yükseklik ayarı için lineer motorlar, çay toplamak için bir robotik kol, eğim ve denge tespiti için jiroskop güç sağlamak için batarya, toplama işlemi için bir uç işleyici ve hareket için palet sistemi yer almaktadır.
Özet (Çeviri)
Tea is among the most consumed beverages in the world. While China produces the most tea with 41%, Turkey ranks sixth with 4% in worldwide tea production. However, it ranks first in tea consumption. The cost of tea production is high due to insufficient workforce and difficult working conditions. In this paper, a tea picking robot is introduced. The structural analysis of the platform is performed and the kinematic solution of the robotic arm is presented. The designed harvester includes a camera for image processing, sensors such as gyroscope to maintain stability, linear motors for height adjustment, a robotic arm for picking tea leaves, a battery power source and, a pallet to restore tea leaves. Traditional tea harvesting systems have disadvantages such as slowness, low structural flexibility, and air pollution. The designed systems are not suitable for working on rough terrains and they use petroleum as a power source. Since these machines leave residues on the plants, their usage is prohibited in Turkey. In current design, we aimed to address all these problems.
Benzer Tezler
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Gerçek zamanlı görüntü işleme temelli al-bırak yapabilen endüstriyel robot kol
Industrial robotic arm which performs pick and place task based on image processing
MUSTAFA YUSUF YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mekatronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ANUTGAN
- Machine learning based soft sensor design for optimization in realtime petrochemical processes
Gerçek zamanlı petrokimya proseslerinde optimizasyon için makine öğrenimi tabanlı soft-sensör tasarımı
ELSHAN MEHDIYEV
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Kimya MühendisliğiEge ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİM YOLCULAR KARAOĞLU
DOÇ. DR. BURAK ALAKENT