Hatalı ürünlerin görüntü işleme yöntemleri ile tespiti ve delta robot ile elenmesi
Detection of faulty products with image processing methods and elimination with delta robot
- Tez No: 901030
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF UZUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Gelişen teknolojiyle birlikte Endüstri 4.0 kavramı hayatımıza girmiş ve karanlık fabrika terimi popüler hale gelmiştir. Bu yeni nesil fabrikalarda insan faktörünün en aza indirilmesiyle üretim süreçleri robotik sistemler tarafından gerçekleştirilmeye başlanmıştır. Ancak, bu otomasyon sürecinde üretimde meydana gelebilecek aksaklıklar, ürünlerin hatalı üretilmesine yol açabilir ve bu durum ürün kalitesi üzerinde olumsuz etkiler yaratabilir. Bu tezde, görüntü işleme teknikleri kullanılarak üretilen ürünlerdeki hataların tespit edilmesi ve delta robot kullanılarak bu hatalı ürünlerin ayıklanması üzerine çalışmalar yapılmıştır. Görüntü işleme ile hatalı ürünler algılanmış ve delta robot yardımıyla üretim hattından çıkarılmıştır. Bu sayede, üretim sürecindeki hataların belirlenmesi ve hatalı ürünlerin ayıklanması hedeflenmiştir. Bu çalışmada, robotik sistemlerin entegrasyonu ve etkinliği detaylı bir şekilde incelenmiştir. Görüntü işleme yöntemlerinin ve delta robotun birlikte kullanıldığı sistemde %95 oranında başarı elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the advancement of technology, the concept of Industry 4.0 has emerged, popularizing the term“dark factory.”In these new-generation factories, production processes are carried out by robotic systems with minimal human intervention. However, this automation process can lead to defects in products, negatively affecting product quality. This thesis focuses on detecting defects in produced products using image processing techniques and sorting these defective products with a delta robot. Defective products are identified through image processing and removed from the production line with the help of a delta robot. The aim is to identify production process errors and sort out defective products. This study examines the integration and efficiency of robotic systems in detail. In the system where image processing methods and the delta robot are used together, a success rate of 95% has been achieved.
Benzer Tezler
- 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
- Sıkı geçme operasyonu için ANFIS ve yapay sinir ağları modellemesinin matematiksel model ile karşılaştırılması
Comparison of ANFIS and ann modeling with mathematical model for press-fitting operation
OĞUZHAN ŞİMŞİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
- Görüntü çakıştırma teknikleri kullanarak otomatik kalite kontrol sistemi geliştirilmesi
Development of automated quality control system using image registration techniques
ÖMER AYCAN ÇİFTÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mekatronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET MERT
- Endüstriyel karo üretiminde kalite kontrol sürecinin yapay görme ve derin öğrenme teknikleri ile dijitalleştirilmesi
Digitalizing the quality control process in industrial tile production with machine vision and deep learning techniques
HÜSEYİN COŞKUN
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNCAY YİĞİT
- Konveyör üzerindeki nesnelerde çoklu anomali tespiti için görme tabanlı tanıma yaklaşımlarının geliştirilmesi
Development of vision-based recognition approaches for multiple anomaly detection in objects on conveyors
TUBA MÜEZZİNOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KARAKÖSE