GÖRÜNTÜ İŞLEME İLE LASTİK ÜRETİMİNDE HATA TESPİTİ UYGULAMASI

Abstract

ÖZET

Günümüzün rekabetçi endüstriyel ortamında, yerinde kalitenin sağlanması üretim süreçlerinde büyük önem taşımaktadır. Yerinde kalite, hataların üretim aşamasında hemen tespit edilip düzeltilmesini ve böylece maliyetlerin düşürülmesini sağlar. Ürünlerde kalite sorunlarının erken tespiti, müşteri memnuniyetini artırır ve firmalara rekabet avantajı kazandırır. Ayrıca verimliliği artırarak maliyetleri düşürür ve süreçlerin daha güvenilir hale gelmesini sağlar. Bu çalışma, Türkiye'nin önde gelen lastik fabrikalarından birindeki üretim süreçlerinin, görüntü işleme teknolojisi ile iyileştirilmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Otomobil lastik üretim süreci esnasında turuncu renkli bir malzeme, siyah bir madde ile tamamen boşluksuz bir şekilde kaplanması gerekmektedir. Bu kaplamanın sorunsuz olması kaliteyi doğrudan etkileyen bir faktördür. Mevcut durumda kaplama işlemi sonunda gözle kontrol yapılmaktadır fakat bu durum bazı hataların gözden kaçmasına neden olmaktadır. Bunun yanında insan gözünün fark edemeyeceği boşluklar da olabilmektedir. Burada görüntü işleme ile hata tespiti insandan çok daha iyi performans göstermektedir. Görüntü işleme teknolojisi, materyal bölümündeki üretim sürecinde manuel kontrolün azaltılmasına ve hatalı parça tespitinin otomatik hale getirilmesine olanak sağlamıştır. Teknolojinin daha etkili kullanılabilmesi için renk uzayları arasında yapılan tercih, renklerin daha doğru ve etkili bir şekilde ayırt edilmesine katkıda bulunmuştur. Sadece üretimin küçük bir prosesinde uygulanan bu teknolojik iyileştirmelerle, günlük %1 daha az hatalı lastik üretimi hedeflenmiştir.

Bu çalışmanın sonuçları, görüntü işleme teknolojisinin üretim süreçlerinde nasıl etkili bir şekilde kullanılabileceğini ve özellikle JLB makinesindeki manuel kontrol ve hatalı parça tespiti sorunlarını önemli ölçüde azaltabileceğini göstermektedir. Teknolojik iyileştirmelerin tam anlamıyla etkili olabilmesi için operatörlerin eğitimi ve sürekli olarak güncellenen bir veri setine ihtiyaç duyulmaktadır. Görüntü işleme teknolojisinin bu iyileştirmeleri, fabrika üretkenliğini ve verimliliğini artırarak maddi kayıpları minimize etme potansiyeline sahiptir. Ayrıca, bu yeniliklerin diğer üretim süreçlerine uygulanabilirliği ve potansiyel etkileri üzerine daha geniş çaplı araştırmalar yapılması önerilmektedir. Bu bağlamda, gelecekteki çalışmalarda, görüntü işleme teknolojisinin farklı sektörlerde ve üretim süreçlerinde nasıl kullanılabileceğini incelemek, teknolojinin potansiyelini daha geniş bir perspektiften değerlendirmek açısından önemli olacaktır.

ABSTRACT

In today's competitive industrial environment, ensuring on-site quality is of paramount importance in production processes. On-site quality ensures that defects are detected and corrected immediately during the production phase, thus reducing costs. Early detection of quality problems in products increases customer satisfaction and gives companies a competitive advantage. It also increases productivity, reduces costs and makes processes more reliable. This study was conducted to improve the production processes in one of the leading tire factories in Turkey by using image processing technology. During the automobile tire production process, an orange colored material needs to be completely gaplessly coated with a black material. The smoothness of this coating is a factor that directly affects quality. Currently, visual inspection is performed at the end of the retreading process, but this causes some defects to be overlooked. In addition, there may be gaps that the human eye cannot notice. Here, error detection with image processing performs much better than the human eye. Image processing technology has made it possible to reduce manual control in the production process in the materials department and to automate the detection of defective parts. In order to use the technology more effectively, the choice between color spaces contributed to more accurate and effective color discrimination. With these technological improvements applied only to a small part of the production process, 1% fewer defective tires were produced per day.

The results of this study show how image processing technology can be used effectively in production processes and significantly reduce the problems of manual inspection and defective part detection, especially on the JLB machine. For technological improvements to be fully effective, training of operators and a continuously updated data set are needed. These improvements in image processing technology have the potential to minimize material losses by increasing factory productivity and efficiency. Further research on the applicability and potential impact of these innovations to other manufacturing processes is also recommended. In this context, it will be important for future studies to examine how image processing technology can be used in different sectors and production processes in order to evaluate the potential of the technology from a broader perspective.