PLC tabanlı otomatik görüntü işleme ile hatalı plastik enjeksiyon parçaların tespiti
Detection of defective plastic injection parts with PLC based automatic image processing
- Tez No: 956026
- Danışmanlar: PROF. DR. SABRİ KOÇER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Günümüz endüstriyel üretim süreçlerinde, verimlilik ve kalite kontrolünün optimizasyonu kritik bir gereklilik haline gelmiştir. Plastik enjeksiyon sektöründe, ürün kalitesinin tutarlılığını sağlamak, üretim verimliliği açısından büyük öneme sahiptir. Geleneksel kalite kontrol yöntemlerinin yetersiz kaldığı ve insan kaynaklı hataların yüksek olduğu durumlarda, otomasyon tabanlı sistemlerin geliştirilmesi kaçınılmazdır. Bu çalışmada, plastik enjeksiyon üretim hattında kalite kontrolünü otomatikleştirmek amacıyla PLC (Programlanabilir Lojik Kontrolör) tabanlı bir görüntü işleme sistemi tasarlanmış ve uygulanmıştır. Sistem, üretim bandındaki parçaların renk ve şekil analizini gerçek zamanlı olarak yaparak hatalı ürünlerin tespitini ve ayrıştırılmasını sağlamaktadır. OpenCV kütüphanesi kullanılarak geliştirilen görüntü işleme algoritmaları, web kamera ile elde edilen görüntüler üzerinde renk eşleştirme (HSV tabanlı segmentasyon) ve kontur analizi (kenar tespiti, geometrik şekil tanıma) işlemlerini gerçekleştirir. Tespit edilen nesneler, önceden tanımlanmış tolerans değerlerine göre sınıflandırılır. Sistemin kullanıcı arayüzü, Python Tkinter ile geliştirilmiş olup, operatörlerin; şekil ve renk eşik değerlerini ayarlamasına, algılama parametrelerini optimize etmesine, gerçek zamanlı proses izleme ve veri loglama yapmasına olanak tanımaktadır. Hatalı parçalar, PLC'ye seri haberleşme üzerinden gönderilen dijital sinyallerle otomatik olarak ayıklanarak üretim sürekliliği sağlanır. Sonuçlar, geliştirilen sistemin endüstriyel ölçekte yüksek hassasiyetle çalıştığını ve insan hatalarını minimize ettiğini göstermiştir. Bu tez çalışması, geliştirilen sistemin tasarımını, algoritmaların işleyişini ve endüstriyel kalite kontrol uygulamalarındaki potansiyel kullanım alanlarını detaylı bir şekilde sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
In today's industrial manufacturing processes, optimizing efficiency and quality control has great importance. In the plastic injection molding sector, ensuring consistent product quality is vital for production efficiency. In cases where traditional quality control methods prove inadequate and human-induced error rates remain high, the development of automation-based systems becomes inevitable. In this study, a Programmable Logic Controller (PLC)-based machine vision system was designed and implemented to automate quality control in a plastic injection molding production line. The system performs real-time color and shape analysis of parts on the conveyor belt, enabling the detection and segregation of defective products. The image processing algorithms, developed using the OpenCV library, perform color matching (HSV-based segmentation) and contour analysis (edge detection, geometric shape recognition) on images captured by an web camera. Detected objects are classified according to predefined tolerance thresholds. The system's user interface, developed with Python Tkinter, allows operators to: adjust shape and color threshold values, optimize detection parameters, monitor the process in real time and log data. Defective parts are automatically removed via digital signals transmitted to the PLC through serial communication, ensuring uninterrupted production. The results show that the developed system operates at industrial scale with high precision and minimizes human errors. This thesis presents in detail the design of the developed system, the operation of the algorithms and its potential applications in industrial quality control applications.The results demonstrate that the developed system operates with high precision on an industrial scale, significantly reducing human errors.
Benzer Tezler
- Robot hücresi içerisinde yapay zekâ ve görüntü işleme tabanlı parça besleme kontrolü
Artifical intelligence and image processing-based part feeding control in a robot cell
ENESALP ÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR
- Endüstriyel kalite güvence sisteminin geliştirilmesi ve bir bulaşık makinesi fabrikasına uygulanması
Development of an industrial quality assurance system for a dishwasher plant
MAKARIOS RAFAT EISA AZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAFFET AYASUN
- Depolama işlemleri için labview tabanlı bir robotik sistemin geliştirilmesi
Labview for storage operations developing a robotic system based
BÜŞRA ALTUN KELEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNAN SERDAR ÖZKAN
- Hat sonu sistemlere entegre çalışan görüntü işleme tabanlı bir sorter sisteminin geliştirilmesi
Development of an image processing based sorter system working integrated with end of line systems
ERMAN SEVİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÇAĞRI KUTLU
- Vision based positioning ABB IRB 140 robot for gas leakage test automation
Gaz kaçak test otomasyonu için ABB IRB 140 robot için görüntü tabanlı pozisyonlama
AKIN İLKER SAVRAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUFAN KUMBASAR