Geri Dön

Endüstriyel otomasyon sıstemleri ile levha yüzey analizi

Plate surface analysis with industrial automation systems

  1. Tez No: 893286
  2. Yazar: UMUR İZGİ KIRAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞEREF NACİ ENGİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 53

Özet

Ürün kalitesinin değerlendirilmesinde kusur tespiti ve sınıflandırması, sonrasında müşteri memnuniyetini garanti altına almanın ve marka değerini korumanın temel unsurlarındandır. Özellikle Orta Yoğunluklu Fiber Levha (MDF) gibi sanayi ürünlerinde, üretim süreçlerindeki hataların erken aşamada belirlenmesi ekonomik ve operasyonel verimliliği artırırken, son kullanıcı açısından ürün güvenilirliğini de maksimize etmektedir. Bu bağlamda, tez çalışmamda, MDF ürünlerinde görülen kusurları otomatik olarak tespit edebilen ve sınıflandırabilen bir algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritma, görüntü işleme teknikleri ve makine öğrenmesi metodolojilerini entegre ederek, çeşitli kusur tiplerini tespit ve teşhis edebilmektedir. Geliştirilen algoritma, güncellenebilir öğrenme mekanizmaları ile donatılarak, yeni kusur türlerine adaptasyon yeteneği ve genişletilmiş bir uygulama alanı sunmaktadır. Bu çalışma, MDF üretim hatlarında kalite kontrol süreçlerinin otomasyonunu sağlayarak, müşteri memnuniyetini dolaylı yoldan artırmaktadır.

Özet (Çeviri)

Defect detection and classification in the evaluation of product quality are the basic elements of guaranteeing customer satisfaction and protecting brand value. Especially in industrial products such as Medium Density Fiberboard (MDF), identifying errors in production processes at an early stage increases economic and operational efficiency and maximizes product reliability for the end user. In this context, in my thesis study, an algorithm that can automatically detect and classify defects seen in MDF products was developed. By integrating image processing techniques and machine learning methodologies, this algorithm is able to detect and diagnose various types of defects. The developed algorithm is equipped with updateable learning mechanisms, offering the ability to adapt to new defect types and an expanded application area. This study indirectly increases customer satisfaction by providing automation of quality control processes in MDF production lines.

Benzer Tezler

  1. Yonga levha üretim sistemlerinde görüntü işleme tabanlı hata denetimi

    Image processing-based defect detection in particleboard production systems

    İSMAİL TAŞCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İSMAİL SERKAN ÜNCÜ

  2. PLC ile NMPC uygulaması

    NMPC application using PLC

    MURAT ERHAN ÇİMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN

  3. Using ultrafiltration/microfiltration membranes coupled with ultraviolet or reverse osmosis for water reuse in agricultural and industrial purposes

    Tarımsal ve endüstriyel amaçlı suyun yeniden kullanımı için ultrafiltrasyon/mikrofiltrasyon membranlarının ultraviyole veya ters osmoz ile birlikte kullanımı

    AYA HASSOUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN GÜVEN

  4. Otonom mobil depo robotunun mekatronik sistem tasarımı

    Mechatronic system design of the autonomous warehouse mobile robot

    CAN ÖZBARAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Gedik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAVAŞ DİLİBAL

  5. An automation of high voltage impulse generator

    Yüksek darbe gerilimi üretecinin otomasyonu

    FARİD ABDOLALİZADEHGHAREHVERAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR