Defect detection system for glassware with machine vision
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 83804
- Danışmanlar: DOÇ. DR. REYAD YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Algoritmalar, Arıza arama, Cam endüstrisi, Kalite kontrol, Otomasyon, Algorithms, Fault detection, Glass industry, Quality control, Automation
- Yıl: 1999
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ill ÖZET Cam endüstrisi üretimde otomasyona geçmiş bir endüstri olduğu için, ürünlerin kalite kontrolünün de otomatik olarak yapılması gerekmektedir. Bu tezde cam ürünlerin kalite kontrolünü otomatik olarak gerçekleştirebilecek bir sistem önerilmiştir. Hataların tespiti için sağlanan aydınlatma koşullarında, uygun donanımla elde edilen görüntüler üzerinde, hatalı ürünlerin ayrılması için üç farklı yöntem denenmiştir. Birinci yöntemde incelenen objenin sınır piksellerinin obje merkezine olan Euclidean uzaklıkları, ikinci yöntemde objenin sınır piksellerinin momentleri, üçüncü yöntemde ise obje şeklinin kübik spline interpolasyonunun katsayıları sağlam ürünün değerleriyle karşılaştınlmıştır. İlk iki yöntem şekillerin karşılaştırılmasında yaygın olarak kullamlmaktadır. Bu tezde kübik spline interpolasyonu şekillerin karşılaştırılmasında ilk olarak kullanılmıştır. Bu üç algoritmanın bilgisayar simulasyon sonuçlan, kübik spline interpolasyonun, ürünlerin sınıflandırılması için en uygun algoritma olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
II ABSTRACT The production stage of the glass manufacturing industry has been automated. In order to provide the desired quality level and the required speed, quality control stage must also be automated. In this thesis a glassware defect detection system has been introduced, which automated the quality control. The images of the products have been obtained with suitable equipment and suitable illumination techniques that highlights the desired features of the objects. Three different methods have been examined. In the first method, the Euclidean distance of the boundary pixels from the center of the object, in the second method the boundary moments of the object and finally in the third method the coefficients of the cubic spline interpolation of the object are calculated. These values are compared to the values of the non-defective product. The first two methods have been used widely. In this thesis cubic spline interpolation is introduced first time for shape classification. The computer simulations of these three algorithms have been performed and the results show that the cubic spline interpolation is the most suitable method for classification of the products.
Benzer Tezler
- Development of a machine vision system for on-loom and real-time defect detection of woven fabrics with different constructions
Farklı tasarımlardaki dokuma kumaşların tezgah üzerinde gerçek zamanlı hata denetiminin yapılabileceği yapay görme sisteminin geliştirilmesi
ZEHRA ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM ÇELİK
PROF. DR. MEHMET TOPALBEKİROĞLU
- Yuvarlak örgü makineleri için görüntü işleme tabanlı kumaş hatası tespit sistemi
Fabric defect detection system based on image processing for circular knitting machines
KAZIM HANBAY
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH TALU
- Metal sektörü için görüntü işleme tabanlı bir kusurlu ürün tespit sistemi
An image processing based product defect detection system for metal industry
RAİF BURAK BAYRAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERSEN YILMAZ
- Signal processing methods for defect detection in multi-wire helical waveguides using ultrasonic guided waves
Başlık çevirisi yok
MEHMET KERİM YÜCEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Endüstri Ürünleri TasarımıBrunel Unıversıty LondonTasarım ve İmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ALVIN CHONG
- Optimizing photovoltaic system diagnostics: integrating machine learning and DBFLA for advanced fault detection and classification
Fotovoltaik sistem tanılarının optimizasyonu: gelişmiş arıza tespiti ve sınıflandırma için makine öğrenimini ve DBFLA'yı entegre etme
OMAR MOHAMMED NSAIF AL-QARAGHULI
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHİ ABDU IBRAHIM