5 eksenli hibrit delta robotun RGB-D kamerayla görsel servo yaklaşımı ile yönlendirilmesi
Guidance of 5-axis hybrid delta robot with RGB-D camera using visual servo approach
- Tez No: 943110
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURETTİN GÖKHAN ADAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Gelişen görüntü işleme ve yapay zekâ teknolojilerinin robotik sistemlere entegrasyonuyla beraber üretim yöntemleri önemli ölçüde dönüşmeye başlamıştır. Geleneksel robotik yöntemlerinin aksine, günümüzde robotlar, derin öğrenme modelleri ve bilgisayarla görme yöntemleri sayesinde çevrelerini algılayabilmekte ve farklı durumlara göre karar alabilmektedir. Ancak geleneksel yöntemlerle programlanan robotik sistemlerde, iş parçalarının sabit konumda kalması gerekmekte ve robotların ya da parçaların konum değiştirmesi durumunda sistemin tekrar programlanması gerekmektedir. Bu tür durumlar, özellikle zaman ve iş gücü verimliliği anlamında önemli dezavantajlar oluşturmakla beraber üretim süreçlerinde esnekliğin azalmasına sebep olmaktadır. Bu durum, yenilikçi ve akıllı robotik yöntemlerin uygulanmasını gerekli hâle getirmektedir. Bu tez çalışmasında, pozisyon tabanlı görsel servo yöntemi geliştirilerek, iş parçalarının konum ve oryantasyonundaki farklılıklara rağmen robotun otonom şekilde görevini gerçekleştirebildiği ve geleneksel robot programlama ihtiyacını ortadan kaldırılmasını sağlayacak beş eksenli hibrit delta robot sisteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Delta robotlar yüksek hız ve hassasiyet avantajları sayesinde endüstride yaygın bir şekilde tercih edilmektedir. Bu kapsamda, düşük maliyetli ve yüksek doğrulukta çalışabilecek şekilde yeni bir hibrit delta robot kinematik modeli geliştirilmiş ve ayrıca fiziksel olarak test edilmiştir. Derinlik kamerası kullanılarak ortamdaki görsel verilerin işlenmesi sağlanarak, hibrit delta robotun görevini geleneksel yöntemlerin kullanılmasına gerek kalmadan otonom bir şekilde gerçekleştirmesi hedeflenmiştir. Geliştirilen sistem ile beş eksenli hibrit delta robotun montaj uygulamalarını etkin bir şekilde yerine getirmesi amaçlanmıştır. Robotun montaj yapacağı iş parçasının tespit edilmesi için RGB görüntü üzerinde YOLO11 segmentasyon modeli uygulanmakta; elde edilen segmentasyon maskesi aracılığıyla tespit edilen nesneye ait nokta bulutu verisi ayrıştırılmaktadır. Bu nokta bulutu üzerinde Yinelemeli En Yakın Nokta (Iterative Closest Point) algoritması uygulanarak, nesnenin başlangıç pozuna göre üç boyutlu uzaydaki konumu ve oryantasyonu belirlenmesi hedeflenmiştir. Böylece robotun çevresindeki nesneleri algılayarak insan müdahalesine ihtiyaç duymaksızın görevini otonom bir şekilde sürdürebilecek yetkinliğe ulaşması amaçlanmıştır. Bu yaklaşım, hem teorik bilgilerin pratik uygulamalara dönüştürülmesini hem de robotikte bilgisayarla görme yöntemlerinin gerçek dünya problemleri üzerindeki etkinliğini ortaya koymayı amaçlamaktadır. Geliştirilen robotik sistem, yapay zekâ ve nokta bulutları işleme algoritmalarının fiziksel olarak test edilebildiği, esnek ve yenilikçi bir altyapı sunarak literatüre katkı sağlaması hedeflenmiştir.
Özet (Çeviri)
Integrating image processing and artificial intelligence algorithms into robotic systems has significantly transformed modern manufacturing processes. Modern robotic systems are capable of perceiving their environments and making decisions thanks to deep learning models and computer vision techniques, unlike traditional robotic systems. In traditional robotic systems, the position or orientation of workpieces must remain fixed, and any change in the position or orientation of either the robot or the workpieces requires reprogramming the robot. Such constraints create significant disadvantages, especially in terms of time efficiency and labor productivity, and lead to reduced flexibility in production processes. Therefore, the adoption of innovative and intelligent robotic techniques has become increasingly essential. In this thesis, a five-axis hybrid delta robot kinematic model is developed to facilitate autonomous operation through a position-based visual servoing method. The robotic system is designed to perform effectively despite changes in the position and orientation of the robot workpieces, thereby eliminating the need for manual reprogramming. Delta robots are commonly used in industrial applications due to their high speed and high accuracy advantages. In this context, a new kinematic model of a hybrid delta robot has been developed with a focus on low cost and high accuracy, and its functionality has also been tested under physical and experimental conditions. 3D point clouds and RGB images are acquired and processed using an RGBD camera, allowing the robot to autonomously perform robotic assembly tasks without manual reprogramming. In this system, a five-axis hybrid delta robot is intended to perform the assembly operation. In order to detect the workpiece to be assembled by the delta robot, YOLO11 segmentation is applied to the RGB image only. Using the segmentation mask obtained from the model, the point cloud data corresponding to the detected object is extracted from the depth frame. The Iterative Closest Point (ICP) algorithm is then applied to the extracted point cloud to accurately determine the object's position and orientation in three-dimensional space based on the object's initial pose. Thus, it is aimed that the delta robot will be able to perceive the objects around it and gain the competence to continue its task autonomously without the need for human intervention. This approach aims to translate theoretical knowledge into practical applications and to demonstrate the effectiveness of computer vision methods in robotics for solving real-world problems. The developed robotic system aims to contribute to the literature by providing a flexible and innovative infrastructure where artificial intelligence, image processing, and point cloud processing algorithms can be physically tested.
Benzer Tezler
- Gıda biyoaktifleri için lipozomal nanolif enkapsülasyon sistemlerinin geliştirilmesi
Development of liposomal nanofiber encapsulation systems for food bioactive compounds
NAGİHAN KALINTAŞ ÇAĞLAR
Doktora
Türkçe
2025
Gıda MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE KARADAĞ
- Ev uygulamaları için düşey eksenli rüzgar türbini performansının deneysel incelenmesi
Experimental investigation of vertical axis wind turbine performance for household applications
İSMAİL ARDIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FARUK KÖSE
- AA7075-Al2O3 ve SiC parçacık takviyeli hibrit/kompozit malzemelerinin aşınma davranışı ve mekanik özelliklerin incelenmesi
Investigation wear behaviour and mechanical properties of AA7075-Al2O3 and SiC particle reinforced hybrid/composite materials
ZÜBEYDE ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine MühendisliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN GÖKMEŞE
DOÇ. DR. UĞUR GÖKMEN
- Sıcak presleme yöntemi ile üretilmiş AA2024 esaslı TiO2 ve ZrO2 takviyeli hibrit kompozitlerin üretimi ve yapısal karakterizasyonu
Production and structural characterization of AA2024 based TiO2 and ZrO2 reinforced hybrid composites manufactured by hot pressing method
AYŞENUR PEKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mühendislik BilimleriGazi Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR GÖKMEN
- Düşey eksenli hidrokinetik türbin için asimetrik kanal tasarımı
Asymmetric duct design for vertical axis hydrokinetic turbine
OĞUZ SUSAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. HAKAN ÖKSÜZOĞLU