Endüstriyel otomasyonda cisimlerin yapay görme sistemi ile tanınarak seçilmesi
Selection of objects recognizing machine vision system industrial automation
- Tez No: 121640
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Cisim tanıma, Görüntü işleme, Otomasyon, Yapay görme, Yapay zeka, Object recognition, Image processing, Automation, Machine vision, Artificial intelligence
- Yıl: 2002
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
V ÖZET Yapay görme teknolojisi son yirmi yılda büyük ilerlemeler göstermiştir ve dünyada birçok uygulama alanı bulmuştur. Bu bağlamda ülkemizde de yapay görme konusuna ilgi artmıştır. Yapılan çalışmada, bir otomasyon sisteminde seri üretim esnasında konveyörden gelen cisimlerin, yapay görme sistemi kullanarak tanınması ve ayrılması için gerekli yazılımlar yapılmış ve bu sistem uygulamaya geçirilmiştir. Yazılımda Pearson korelasyon metodu kullanılmıştır. Aranılan cisim, yani şablon ile konveyör üzerinden gelen diğer cisimlerin görüntüleri tek tek karşılaştırılır. Konveyör üzerinden geçen her bir cisim için korelasyon değeri bulunur. Korelasyon değeri 0.90'nın altında ise şablon ile konveyör üzerinden geçen cismin aynı olmadığı kararına varılır. Korelasyon değeri 0.90'na eşit veya daha büyük ise şablon ile konveyör üzerinden geçen cismin aynı olduğu kararı verilir ve piston devreye girerek cismi iter. Yapay görme olarak adlandırdığımız yazılımla, konveyör arasındaki irtibatı elektronik devre sağlar. Veri üretiminde paralel port kullanılmıştır. Üç farklı renk ve dört değişik geometriye sahip cisimler arasında istenilen cisim, farklı konumlarda konveyöre gönderilmiş olmasına rağmen diğer cisimler arasından bulunarak konveyör üzerinden itilir. Sistem; konveyörün hareketi ile başlar. Konveyöre konulan cisim kamera karşısına geldiğinde sensör tarafından algılanır ve konveyörün hareketini sağlayan motor durur. Kameradaki görüntü yakalanarak yapay görme yazılımına kaydedilir ve artık bu bizim şablonumuzdur. Konveyöre konulan diğer cisimlerin görüntüleri ile şablon karşılaştırılır. Karşılaştırılan görüntü ile şablon aynı ise piston cismi iter, değilse motor hareket eder. Bu işlemler için gerekli olan toplam süre ise 2 ile 4 sn arasında değişmektedir.
Özet (Çeviri)
VI ABSTRACT Machine vision technology has progressed very much during the last twenty years and there are a lot of applications in the world now. Interest about machine vision in Turkey has also increased during the last few years. In this study, necessary software for identification and separation of objects coming from conveyor during serial production is prepared for an automation system and this system is applied. In the software, Pearson correlation method is used. Correlation values are calculated by comparing the image of the template and the image of the product coming from conveyor. If correlation value is lower than the constant value which is 0.90, it is noticed that the product and the template are not the same. If correlation value is equal to or higher than 0.90, it is noticed that the product and the template are the same and then the object is pushed out of the conveyor by the piston. The conveyor and software, called machine vision, are connected through an electronic circuit. In data transmission process, parallel port is used. Three differently colored and four differently shaped sample objects are prepared and the object matching with the template, which can be in various positions, is found and pulled out of the conveyor. System starts with conveyor motion. Then an object is put on the conveyor and this object is perceived by the sensor. Simultaneously the motor stops the conveyor. Image of the object is captured by the camera. Captured image is saved in the machine vision software and this image is assumed as the template. Then other images are captured by the camera and they are compared with the template. If the captured image and template are the same, the object is pushed out of the conveyor by the piston. If they are not the same, motor starts the conveyor motion again. All of these steps take place in 2 to 4 seconds.
Benzer Tezler
- Tanburlu kurutma makinalarının tasarımına etki eden faktörlerin araştırılması
Başlık çevirisi yok
ERDİNÇ İLHAN
Doktora
Türkçe
1996
Makine MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. OSMAN YAZICIOĞLU
- PLC (Programlanabilir Mantık Kontrol Cihazı) ile hareketin üç eksende kontrolü
Başlık çevirisi yok
NECATİ YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL COŞKUN
- Yanma olayının modellenmesi ve görüntü işleme yoluyla yanma performansının optimizasyonu
The modelling of combustion phenomena and optimization combustion performance by image processing method
MUHAMMED ÇAYIRLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Makine MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ KEMAL YAKUT
- Endüstriyel otomasyonda bir bulanık mantık uygulaması
A Fuzzy logic application in industrial automation
S. BÜLENT YAKUPOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. NEJAT TUNÇAY