Kâğıt bardak makinesinin otomasyonu ve gerçek zamanlı görüntü işlemeye dayalı hatalı ürün tespit yöntemi
Automation of the paper cup machine and detection method based on real-time image processing
Yazar: ALAADDİN AYDIN
Danışman: DOÇ. DR. SELDA GÜNEY
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Asenkron motorlar = Induction motors ; CNN = CNN ; Derin öğrenme = Deep learning ; Eviriciler = Inverters ; PLC = Programmable logic controller ; Servo sistem = Servo system

Özet:
Ülkemizde kâğıt bardak üretimi yapan firma sayısı her geçen gün giderek artmaktadır. Karton bardak basımı yapan makineler Çin, Kore vb. ülkelerde üretilmektedir. Türkiye'de de yerli olarak üretilen makineler vardır. Bu makinelerde bardaklar 4, 7, 8, 12 oz diye tabir edilen ölçülerde basılmaktadır. Servo motor, asenkron motor gibi motorlar ile makineler kontrol edilmektedir. Makine üstüne takılan sensörler ve ısıtıcı rezistanslar yardımıyla kaliteli ve fire kaybı az olan bardaklar basılmaktadır. Bu çalışmada daha önce üretimi yapılmış olan bardak basma makinesini servo motor, asenkron motor ve PLC ile kontrol ederek, görüntü işleme tabanlı hata tespiti yapan ve hatalı ürünü ayıklayan bir sistem tasarlanmıştır. Hata tespiti için gerçek zamanlı bir kamera aracılığıyla derin öğrenme yöntemlerinden Yolo ve Haarcascade algoritmaları kullanılarak sınıflandırma, OpenCv kütüphanesi kullanılarak da gerçek zamanlı nesne tespiti gerçekleştirilmiştir. Tespit edilen hatalı bardak bir piston ile üretim bandından alınıp bir kutuya atılmaktadır. Sensörler, servo motor enkoderi ve kullanıcı tarafından gelen komutlarla servo motor sürücüsüne komutlar verilmektedir. Asenkron sürücü parametreleri sürücü üzerinden ayarlanmaktadır. Bütün komutlar kullanıcı tarafından bir ekran üzerinden girilebilmekte ve üretilen ürünlerin sayısı yine ekran üzerinde kurulan sistem üzerinden izlenebilmektedir. Çalışmanın yapay zeka kısmında hatalı bardakların tespiti için önceden kendi oluşturduğumuz veri setinden alınan veriler Python dilinde ve Google Colab ortamında, YOLO algoritmasının modelleri ile sınıflandırılmıştır. Modeller eğitildikten sonra Jupyter Lab (tümleşik geliştirme ortamı) üzerinde OpenCv kütüphaneleri kullanılarak gerçek zamanlı olarak kameradan gelen veriler tespit edilmiştir.
Haarcascade algoritması kullanılarak eğitilen modeller, gerçek zamanlı olarak PyCharm üzerinde OpenCv kütüphanesi kullanılarak tespit edilmiştir. Farklı derin öğrenme yöntemlerinin gerçek zamanlı sistemde performans üzerine etkisi incelenmiş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir. En başarılı sonuç Yolov5x mimarisi kullanılarak gerçekleştirilen gerçek zamanlı uygulamada % 90,8 doğruluk oranı ile elde edilmiştir.

Abstract:
The number of companies producing paper cups in our country is increasing day by day. Paper cup printing machines are produced in countries such as China, Korea, etc. There are also domestically produced machines in Turkey. These machines can print paper cups in sizes called 4, 7, 8, 12 oz. Machines are controlled by motors such as servo motors and asynchronous motors. With the help of sensors and heating resistances mounted on the machine, high quality cups with less waste loss are printed. In this study, a system that controls the previously produced cup press machine with servo motor, asynchronous motor and PLC, makes image processing based error detection and removes the faulty product is designed. For error detection, classification using the deep learning methods Yolo and Haarcascade algorithms through a real-time camera, and real-time object detection using the OpenCv library. The detected faulty cup is taken from the production line with a piston and thrown into a box. Commands are given to the servo motor driver with the commands from the sensors, the servo motor encoder and the user. Asynchronous drive parameters are set on the drive. All commands can be entered by the user on a screen and the number of products produced can be monitored over the system installed on the screen. In the artificial intelligence part of the study, the data obtained from the dataset we created beforehand for the detection of faulty cups were classified with the models of the YOLO algorithm in the Python language and Google Colab environment. After the models were trained, data from the camera were detected in real time using OpenCv libraries on Jupyter Lab (integrated development environment). The data trained using the Haarcascade algorithm were detected in real time using the OpenCv library on PyCharm. The effect of different deep learning methods on performance in the real-time system has been examined and successful results have been obtained. The most successful result was obtained with 90.8% accuracy in real-time application using Yolov5x architecture.