Alın frezeleme işleminden geçmiş parçaların görüntü işleme yöntemiyle yüzey kalitesinin kontrolü
Surface quality control of face-milled parts using image processing
- Tez No: 962014
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZİYA ÖZÇELİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Bu tez çalışmasında, CNC tezgâhlarında işlenen metal yüzeylerin otomatik kalite kontrolünü gerçekleştirmek amacıyla MATLAB tabanlı bir görüntü işleme ve derin öğrenme sistemi geliştirilmiştir. Önerilen yöntemde, yüzey görüntüleri MobileNetV2 mimarisi üzerine kurulu konvolüsyonel sinir ağı (CNN) ile analiz edilerek kusurlu ve kusursuz bölgeler sınıflandırılmıştır. Kusurlu olarak tanımlanan görüntüler üzerinde, kusurların hassas bir şekilde tespit edilmesi amacıyla üç ayrı maske oluşturulmuştur. Bunlar referans olarak kullanılan manuel kusur maskesi , derin öğrenme modeli tarafından otomatik olarak oluşturulan tahmin maskesi ve analiz bölgesini sınırlayan parça kenar maskesidir. Bu maskeler, uygun görüntü işleme algoritmaları aracılığıyla birleştirilmiş ve sistemin sınıflandırma performansı ile segmentasyon doğruluğu değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen sistemin \%94,98 doğruluk oranıyla yüksek performans gösterdiğini ortaya koymakta; yüzey kalite kontrol sürecini otomatikleştirerek manuel denetim gereksinimini önemli ölçüde azalttığını göstermektedir. Bu çalışma, MATLAB'ın entegre görüntü işleme ve derin öğrenme araçlarının, endüstriyel kalite kontrol uygulamaları için güvenilir, esnek ve uygulanabilir bir çözüm sunduğunu kanıtlamaktadır.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, a MATLAB-based image processing and deep learning system was developed to perform automatic quality control of metal surfaces processed on CNC machines. In the proposed method, surface images were analyzed using a convolutional neural network (CNN) based on the MobileNetV2 architecture to classify defective and non-defective regions. For images identified as defective, three separate masks were created to precisely detect the defects. These are the reference manual defect mask, the prediction mask automatically generated by the deep learning model, and the part edge mask that limits the analysis region. These masks were combined using appropriate image processing algorithms, and the system's classification performance and segmentation accuracy were evaluated. The results demonstrate that the proposed system achieved high performance with an accuracy rate of 94.98\%, significantly reducing the need for manual inspection by automating the surface quality control process. This study proves that MATLAB's integrated image processing and deep learning tools offer a reliable, flexible, and practical solution for industrial quality control applications.
Benzer Tezler
- Frezeleme işleminde kesici uç sayısının titreşim ve yüzey pürüzlülüğüne etkisinin incelenmesi
An investigation into the effect of number of insert on vibration and surface roughness when milling
ENGİN NAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Teknik EğitimKarabük ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HALİL DEMİR
- AISI D2 soğuk iş takım çeliğinin frezede işlenebilirliğinin incelenmesi
Investigation of the machinability of cold work tool steel AISI D2 in milling machine
EMİNE ŞİRİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İHSAN KORKUT
- Talaşlı imalat tezgahlarında algılama ve takip sistemlerinin araştırılması ve geliştirilmesi
Investigation and development of sensing and monitoring systems for metal cutting processes
İSMET GÜCÜYENER
Doktora
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiDOÇ. DR. ELDAR MUSAYEV
PROF. DR. ERDAL EMEL
- Bor alaşımlı çeliklerin alın frezelenmesinde kesme kuvvetlerinin ve yüzey pürüzlülüğünün incelenmesi
Investigation of cutting forces and surface roughness of bor alloyed steel materials on surface milling
SERVET GÜLMEZ
Doktora
Türkçe
2003
Makine MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA GÜRLER
- Nitrürleme ve indüksiyon ile yüzey sertleştirme işlemlerinin talaşlı imalat parametrelerine etkilerinin incelenmesi
Investigation of the effects of nitriding and induction surface hardening processes on machining parameters
RÜMEYSA DEMİRTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Metalurji MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiYüzey İşlem ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDE GÜLER ÖZGÜL