Esnek üretim sisteminde zeki yükleme ve depolama otomasyonu

Küçük Resim Yok

Tarih

2016

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

Karabük Üniversitesi

Erişim Hakkı

info:eu-repo/semantics/openAccess

Özet

Bu tez çalışmasında esnek üretim sisteminde, konveyör paletlerindeki nesnelerin algılanması, tanımlanan nesnelerin robot ile raf alanına depolanması ve malzemenin raflardan alınarak sisteme yüklenmesi incelenmiştir. Bu amaçla zincir tahrikli bir konveyör tasarımı ve prototipi gerçekleştirilmiştir. Konveyörün üzerindeki nesnelerin geometrik şekillerini (daire, üçgen, dikdörtgen ve kare) çıkartmak için görüntü işleme metodu uygulanmıştır. Otsu metodu ile eşikleme işlemi yapılarak nesnelerin özellikleri elde edilmiştir. Tanımlanan geometrik şeklin özellikleri (alan, çevre, kompaktlık, uzama, dikdörtgensellik ve dairesellik) Yapay Sinir Ağı (YSA) ile geometrik şekillerin tahmini gerçekleştirilmiştir. Alan, çevre, kompaktlık, uzama, dikdörtgensellik ve dairesellik parametreleri YSA'nın girişleri, çıkışları ise daire, üçgen, dikdörtgen ve kare olarak belirlenmiştir. İleri beslemeli sinir ağı modeli ile Levenberg–Marquardt (LM) öğrenme algoritması kullanılarak ağ eğitilmiştir. Parça Tanıma Sistemi arayüzü tasarımı yapılarak görüntü işleme metotları ve YSA ile bulunan geometrik şeklin formülü çevrimdışı olarak entegre edilmiştir. Konveyör paletleri üzerindeki nesnelerin depolanması ve palet üzerine nesnelerin yüklenmesi için 4 Serbestlik Dereceli silindirik bir robot prototipi yapılmıştır. Prototipi yapılan robotun Denavit-Hartenberg (DH) yöntemi kullanılarak uç işlevcinin 3 boyutlu uzaydaki konumu ileri kinematik denklemler ile hesaplanmıştır. Robotun ileri kinematik denklemleri tasarlanan bir arayüze entegre edilerek kontrolü gerçekleştirilmiştir. ISO 9283 standardına göre ortalama doğruluk ve tekrarlanabilirlik parametreleri Microscribe G2X koordinat ölçme cihazı kullanılarak robotun performansı bulunmuştur. Prototipi yapılan esnek üretim sisteminin performansı deneysel çalışmalar ile ölçülmüştür. Parça tanıma sistemi ile tahmin edilen geometrik şekiller, prototipi yapılan 4 Serbestlik Dereceli robot ile raflara depolanması başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir.
In this thesis work, in flexible manufacturing systems, detection of objects on a conveyor pallet, identifying object on storage rack space with a robot and loading the system by taking material from the rack were examined. For this purpose, a chaindriven conveyor design and prototype were realized. The image processing method was applied to remove geometric shapes of objects (circle, triangle, rectangle, and square) on the conveyor. Properties of objects were obtained by Otsu thresholding operation. Defined the properties of geometric shapes (area, perimeter, compactness, elongation, circularity, and rectangularity) were performed to estimate geometric shapes with the Artificial Neural Network (ANN). Area, perimeter, compactness, elongation, circularity, and rectangularity as the ANN inputs and circle, triangle, square and rectangle as the ANN outputs were determined. Network was trained by using Levenberg-Marquardt (LM) learning algorithm with feed forward neural network model. Image processing method and offline formula of the geometric shape were found with the ANN and integrated to designed Part Recognition System interface. A cylindrical robot prototype was designed and manufactured having 4 degree of freedom for loading objects on pallets and storing the object on the conveyor pallets. Position in 3 dimensional space of gripper of the prototyped robot was calculated by forward kinematic equations using Denavit-Hartenberg (DH) method. Forward kinematic equations of the robot control were carried out by integrating a designed interface. According to ISO 9283 standard, performance of the robot was found by Microscribe G2X coordinate measuring device using average accuracy and repeatability parameters. The performance of the prototype made of flexible manufacturing systems was measured by experimental studies. The estimated geometric shapes with the Part Recognition System were successfully carried out and stored to rack with the prototype robot.

Açıklama

Fen Bilimleri Enstitüsü, Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

Anahtar Kelimeler

Teknik Eğitim, Technical Education

Kaynak

WoS Q Değeri

Scopus Q Değeri

Cilt

Sayı

Künye