Esnek üretim sisteminde zeki yükleme ve depolama otomasyonu
Intelligent loading and storage automation of flexible manufacturing system
Yazar: MUSTAFA AYYILDIZ
Danışman: PROF. DR. KERİM ÇETİNKAYA
Karabük Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: Teknik Eğitim = Technical Education

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.

Abstract:
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.