Otomotiv endüstrisinde araç parçalarının görüntü işleme yöntemi ile kalite kontrol uygumalası
Visual imperfection detection in automobile manufacturing: A case study
- Tez No: 768431
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER ŞUVAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Görüntü işleme yöntemleri, seri üretimde birçok alanda kullanılabileceği gibi otomotiv endüstrisinde de aktif bir şekilde kullanılabilmektedir. İnsan tanıma ile çalışanların iş güvenliği ekipman kullanımına uygunluklarının denetlenmesinden, seri üretilen parçaların kalite kontrolüne kadar birçok proseste uygulanabilir olması Endüstri 4.0 ve fabrikaların dijitalleşmesi süreçlerine büyük katkıda bulunacaktır. Ayrıca insan gözü ile kontrole göre daha geniş açıdan bakabilme ve daha hızlı uyarı verebilme kapasiteleri ile kapsamlı önlemler alınabilmesini sağlayacaktır. Bu uygulamaların şirketlere en büyük katkıları; çalışan güvenliğinin sağlanması, müşteri memnuniyetinin artması, daha az hatalı ürün üretilmesi ile üretim maliyetlerinin azaltılması olacaktır. Bu çalışmada, görüntü işleme tabanlı bir deneysel çalışma sunulmaktadır. Bir fabrikada, dikkatlice tanımlanmış prosesler sonucunda üretilmiş, otomobil parçalarında ortaya çıkabilecek hataların tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bahsedilen hatalar, fazla delik, eksik delik, yırtılma, dalgalanma, malzeme hataları olarak örneklenebilir. Vaka olarak, bir otomobilin belli bir parçasının CAD tasarımı ele alınmıştır. Bu parçaya, yukarıda belirtilen türde hatalar özellikle eklenerek, hatalı parçalar elde edilmiştir ve hatasız parçalar da eklenerek bir küme oluşturulmuştur. Hatalı parçalar ile oluşturulan küme içerisinde sırasıyla normalizasyon, öznitelik çıkarma ve sınıflandırma metotları uygulanmıştır. Oluşturulan algoritma bir ölçüde, bahsedilen kümedeki hatalı otomobil parçalarını ayırt edebilmektedir. Uygulanan tekniklerin karşılaştırmalı bir değerlendirmesi ve yorumlar çalışmanın ilerleyen bölümlerinde anlatılmıştır.
Özet (Çeviri)
Image processing methods can be used in many areas in mass production as well as in the automotive industry. The fact that it can be applied in many processes, from the inspection of employees' suitability for occupational safety equipment use with human recognition to the quality control of mass-produced parts, will greatly contribute to Industry 4.0 and the digitalization processes of factories. In addition, it will enable comprehensive measures to be taken with its capacity to view from a wider angle and to give faster warning compared to the control with the human eye. The biggest contributions of these applications to companies are; ensuring employee safety, increasing customer satisfaction, producing less faulty products and reducing production costs. In this study, an experimental study based on image processing is presented. It is aimed to detect faults that may arise in automobile parts produced in a factory as a result of carefully defined processes. The mentioned faults can be exemplified as excess hole, missing hole, tearing, fluctuation, material faults. As a case, the CAD design of a particular part of a car is considered. By specifically adding the above-mentioned faults to this part, faulty parts were obtained, and a set was formed by adding defect-free parts. Normalization, feature extraction and classification methods were applied respectively within the cluster formed with defective parts. The created algorithm is able to distinguish, to some extent, the faulty auto parts in the said cluster. A comparative evaluation of the applied techniques and comments are explained in the following sections of the study.
Benzer Tezler
- 22MnB5 çelik sacların sıcak şekillendirilmesinin sonlu elemanlar analizi
Finite element analysis of hot stamping 22MnB5 steel sheets
EMRE KURUMAHMUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAYDAR LİVATYALI
- Metamodel based design optimization for vehicle crashworthiness
Araç çarpışma dayanıklılığı için metamodel temelli tasarım optimizasyonu
OSMAN ÇOLPAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATA MUGAN
- A multicriteria preventive maintenance approach and its application in the after-sales service of a truck and bus company
Çok kriterli bir önleyici bakım yaklaşımı ve bir kamyon ve otobüs şirketinin satış sonrası servisinde uygulanması
GÜRKAN GÜVEN GÜNER
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEREN TUNCER ŞAKAR
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARBAROS YET
- Bir B segment araç için ön gövde çarpma parçalarının tasarımı
Desing of front body crash components for B segment small car
CEVRİYE NUR KÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ÇİMENOĞLU
- 22MnB5 çelik sacların elektrikli ısıtma ile preste sertleştirme işleminin metalurjik analizi ve mekanik davranışlara etkisi
Influence of the conductive heating on press hardening on mechanical and metallurgical properties of 22MnB5 steel sheets
İSMAİL ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAYDAR LİVATYALI
YRD. DOÇ. DR. MURAT BAYDOĞAN