Hat sonu sistemlere entegre çalışan görüntü işleme tabanlı bir sorter sisteminin geliştirilmesi
Development of an image processing based sorter system working integrated with end of line systems
Yazar: ERMAN SEVİM
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÇAĞRI KUTLU
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; PLC = Programmable logic controller ; Python = Python ; SCADA = SCADA

Özet:
Bu tezde girilen sipariş listesine göre (örneğin 100 farklı ürün) toplanan ürünlerin  siparişi veren kişilere aynı anda dağıtımını sağlayan bir Sorter Sistemi'nin tasarımı ve otomasyonu gerçekleştirilmiştir. Örneğin A1 kişisi B1 ürününden C1 kadar sipariş verebilir. A2 kişisi B2 ürününden C2 kadar sipariş verebilir. A3 kişisi B1,B2 ve B3 ürününden C3 kadar sipariş verebilir. Veri tabanına kaydedilen sipariş listelerine göre kişi bazında ürünler sorter sisteminde ayırt edilmiştir. Her bir sorter ünitesi bir kişinin siparişlerini temsil etmektedir. Sisteme besleme konveyöründen sürekli olarak en çok siparişi verilen ürünlerin beslemesi yapılmaktadır. Mesafesi ayarlanan ürünler kamera ile görüntü işleme ünitesine gelir, kamera ürünlerin barkodlarını okuyarak hangi sortere gideceğini hesaplar. PC-Python haberleşmesi ile zamanı geldiğinde PLC'ye sorter kollarını ve kapaklarını açma kapama bilgileri yollanır. PLC gelen komutları işler ve aktüatörlere komut gönderir. Sistemdeki ürünlerin boyut (en,boy,yükseklik) bilgileri veri tabanına kaydedilmiştir.  Sipariş ayırması tamamlanan ürünler için optimum kargo kutusu seçiminde genetik algoritma kullanılmıştır. Kullanılan algoritmaya göre sistemde bulunan n farklı kargo kutusundan, hazır olan sipariş için en uygun olanı seçilmiştir.Sistemde mekanik tasarımın yapılmasının yanı sıra SCADA sistemi tasarlanmıştır. Bu çalışma daha önceden manuel olarak gerçekleştirilen sınıflanırma işleminin otomatik olarak yapılması ve maliyet düşürmede büyük etki gösteren optimum kargo boyutu seçiminin gerçekleştirmesi sebebiyle büyük önem arz etmektedir. Bu tezde otomasyon kısmında sorter kolu kontrol kısmında 3 farklı metod uygulanmıştır. Sorter kolu servo motor, pnömatik piston ve DC motor olmak 3 farklı aktüatör ile kontrol edilmeye çalışılmıştır.Sorter kollarının açılma komutları için zamanlayıcılar ve enkoder ile ölçüm metodu kullanılmıştır. Ürünlerin barkodlarının okunması için görüntü işleme metodu kullanılmıştır. Sınıflandırılması tamamlanan siparişler için optimum kargo boyutunun belirlenmesinde ürünleri kutulara yerleştirirken duvar örme metodu kullanılmıştır. Bu çalışma için aynı anda 12 kişilik sınıflandırma işlemi yapan bir sorter sistemi prototipi geliştirilmiştir. Bu prototip üzerinde 10 kişilik ve 20 kişilik sipariş listeleri test edilmiştir. Bu testler sonucunda 10 kişilik sipariş listesi testinde sipariş doğruluk oranı %80 olarak hesaplanmıştır. Toplam sınıflandırılan ürün doğruluğu ise %85,71 olarak hesaplanmıştır. 20 kişilik sipariş listesi testinde sipariş doğruluk oranı %85 olarak hesaplanmıştır. Toplam sınıflandırılan ürün doğruluğu ise %91,89 olarak hesaplanmıştır. . Yapılan çalışma sonucunda sipariş listesindeki ürünlerin başarılı bir şekilde gerekli kişilere sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
In this thesis, the design and automation of a Sorter System, which provides the simultaneous distribution of the products collected according to the order list entered in this thesis (for example, 100 different products) to the orderers, has been realized. For example, person A1 can order from product B1 to C1. A2 person can order from B2 to C2. A3 person can order as much as C3 from B1, B2 and B3 products. According to the order lists recorded in the database, the products are distinguished in the sorter system on a per person basis. Each sorter unit represents one person's orders. The most ordered products are fed continuously from the feeding conveyor to the system. The products whose distance is adjusted come to the image processing unit with the camera, the camera reads the barcodes of the products and calculates which sorter they will go to. With PC-Python communication, opening and closing information of sorter arms and covers is sent to PLC when the time comes. PLC processes the incoming commands and sends commands to the actuators. The size (width, height, height) information of the products in the system has been recorded in the database. Genetic algorithm has been used to select the optimum cargo box for the products whose order allocation has been completed. According to the algorithm used, the most suitable one for the ready order was selected from n different cargo boxes in the system. In addition to the mechanical design in the system, the SCADA system was designed. This study is of great importance because the classification process, which was previously carried out manually, is performed automatically and the optimum cargo size selection, which has a great effect on cost reduction, is realized. In this thesis, 3 different methods are applied in the control part of the sorter arm in the automation part. The sorter arm was tried to be controlled with 3 different actuators, namely servo motor, pneumatic piston and DC motor. Timers and encoder measurement method were used for the opening commands of the sorter arms. Image processing method was used to read the barcodes of the products. In order to determine the optimum cargo size for the orders whose classification has been completed, the walling method was used while placing the products in the boxes. For this study, a sorter system prototype has been developed that can simultaneously classify 12 people. 10-person and 20-person order lists were tested on this prototype. As a result of these tests, the order accuracy rate in the 10-person order list test was calculated as 80%. The total classified product accuracy was calculated as 85.71%. In the order list test of 20 people, the order accuracy rate was calculated as 85%. The total classified product accuracy was calculated as 91.89%. . As a result of the study, the products in the order list were successfully classified to the necessary people.