Bilgisayarlı görü ile 3 boyutlu konum belirleme ve CNC robot ile konum doğrulama
Computer vision-based 3d positioning and position verification with CNC robots
- Tez No: 946203
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BARIŞ GÖKÇE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mekatronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- 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: 117
Özet
Bu tez çalışmasında, endüstriyel kaynak dikişlerinin taşlama işlemlerini otomatikleştirmek amacıyla, dört eksenli bir CNC sistemi üzerine entegre edilmiş tek bir kamera kullanan, maliyet-etkin ve görüntü tabanlı yeni bir otomasyon mimarisi tasarlanmış ve performansı analiz edilmiştir. Geliştirilen yöntemde, çalışma alanının görüntüsü üzerinde belirlenen bir hedef bölge ilk olarak perspektif düzeltme ile ölçeklendirilmiş, ardından YOLOv8 tabanlı bir yapay zekâ modeli ile kaynak dikişinin merkezi tespit edilmiştir. Nesnenin üç boyutlu konumu ise, kameranın bilinen bir mesafede yanal hareketiyle elde edilen derinlik bilgisi ve görüntü düzlemindeki konumunun birleştirilmesiyle belirlenmiştir. Sistemin performansı, 150x150 mm'lik bir alanda gerçekleştirilen sistematik testlerle değerlendirilmiş; geliştirilen doğrusal paralaks modelinin Z ekseninde (derinlik) konuma bağlı sistematik hatalar sergilediği, ancak bu hatanın yayılımının nihai X ve Y konumlandırmasında ±2.5 mm aralığında kaldığı tespit edilmiştir. Sonuç olarak bu çalışma, geleneksel stereo sistemlere kıyasla daha düşük maliyetli bir donanımla, endüstriyel polisaj görevleri için yüksek tekrarlanabilirliğe sahip, tam otonom bir çözüm sunma potansiyelini ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a novel, cost-effective, and vision-based automation architecture was designed and its performance analyzed for the purpose of automating the grinding processes of industrial weld seams, utilizing a single camera integrated into a four-axis CNC system. In the developed method, a target region of interest on the workspace image was first scaled via perspective correction, after which the center of the weld seam was detected using a YOLOv8-based artificial intelligence model. The three-dimensional position of the object was then determined by combining the depth information, obtained through the lateral movement of the camera over a known distance, with its position on the image plane. The system's performance was evaluated through systematic tests conducted over a 150x150 mm area; it was determined that the developed linear parallax model exhibited position-dependent systematic errors in the Z-axis (depth), though the propagation of this error remained within a ±2.5 mm range in the final X and Y positioning. In conclusion, this study has demonstrated the potential of the proposed approach to offer a highly repeatable and fully autonomous solution for industrial polishing tasks with lower-cost hardware compared to traditional stereo systems.
Benzer Tezler
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Bilgisayarlı görü ve insan robot etkileşimine dayalı geri dönüşüm materyallerinin otomatik ayrıştırılması
Automatic separation of recycling materials based on computerized vision and human robot interaction
KENAN ERİN
Doktora
Türkçe
2023
Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ BORU
- Görüntülerden 3 boyutlu yüzey oluşturulması yöntemlerinin incelenmesi
Examination of methods 3D surface reconstruction from 2D images
YAĞMUR DARICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Jeodezi ve FotogrametriNecmettin Erbakan ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH VARLIK
- Prediction of the pedestrian crossing intention using deep learning
Yayaların karşıya geçme davranışlarının derin öğrenmeyle tahmini
BERK EREN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN
- Vi̇sual servo control appli̇cati̇on i̇n a humanoi̇d robot usi̇ng depth-camera i̇nformati̇on
Derinlik kamera bilgisini kullanarak insansı robot'ta görsel servo-kontrol uygulaması
AREZOU RAHİMİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
YRD. DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ