Bilgisayarlı görü ve insan robot etkileşimine dayalı geri dönüşüm materyallerinin otomatik ayrıştırılması
Automatic separation of recycling materials based on computerized vision and human robot interaction
Yazar: KENAN ERİN
Danışman: DOÇ. DR. BARIŞ BORU
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Geri dönüştürülebilir atıkların doğru bir şekilde ayrıştırılması, çevresel sürdürülebilirlik ve kaynak verimliliği açısından büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, endüstriyel robot ve bilgisayar görüsü kullanılarak bir atık ayrıştırma sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem, atıkların türlerinin belirlenmesi ve 3 boyutlu (3B) konumlarının tespit edilmesi ile robotun doğru bir şekilde ayrıştırma işlemi yapmasını sağlamaktadır. Ayrıca, insan-robot etkileşimi (HRI) ile robotun yörüngesinin planlanması, operatörlerin kolaylıkla robotu kontrol etmelerini sağlamaktadır. Bu yenilikçi sistem, geri dönüşüm süreçlerinin otonomlaştırılmasını ve verimliliğin artırılmasını hedeflemektedir. Aynı zamanda, atık yönetiminin çevresel etkisini azaltmayı ve endüstriyel verimliliği artırmayı amaçlamaktadır. Önerilen sistemde, atıkların türlerinin belirlenmesi için You Only Look Once (YOLO) modelleri olan YOLO-V4 ve YOLO-V4 tiny ağları kullanılmıştır. Bu modeller sayesinde elde edilen yüksek dice score başarımlarıyla (%92.65 YOLO-V4 tiny ve %95.71 YOLO-V4), atıkların türleri doğru bir şekilde tespit edilebilmiştir. Ayrıca, endüstriyel robotun hareketli bir konveyör üzerinden ayrıştırma işlemi yapabilmesi için atıkların 3B konumları da tespit edilmiştir. Intel RealSense kamera kullanılan sistemde konum ölçme sisteminin ortalama 2.52 mm hata ile ölçtüğü hesaplanmıştır. Çalışmanın bir diğer önemli aşamasında, robotun gideceği yörüngenin planlanması için sensörler aracılığıyla gerçekleştirilen HRI kullanılmıştır. Robot yörüngesinin belirlenmesi için kullanılan sensörlerden elektromiyografi (EMG) verisinin %96.6 sınıflandırma başarısı, parmak pozisyon ölçüm sensörünün ise 2.45-2.85 mm arasında hata ile ölçüm yaptığı hesaplanmıştır.  Bu yöntem, operatörlerin robot programlama bilgisine ihtiyaç duymadan, insan el hareketleriyle robot kontrolünü sağlamalarını mümkün kılmaktadır. Geliştirilen sistem, hareketli bir konveyör üzerindeki atıkların doğru bir şekilde tespit edilmesi ve endüstriyel robot aracılığıyla ayrıştırılmasını sağlamaktadır. Bu yenilikçi ayrıştırma sistemi, geri dönüşüm süreçlerini otomatikleştirerek, atık yönetimi alanında çevresel etkinin azaltılması hedeflenmektedir.

Abstract:
The correct separation of recyclable wastes is of great importance in terms of environmental sustainability and resource efficiency. In this study, a waste sorting system was developed using industrial robot and computer vision. The developed system enables the robot to perform the correct sorting process by determining the types of wastes and determining their 3D positions. In addition, planning the trajectory of the robot with human-robot interaction (HRI) allows operators to control the robot easily. This innovative system aims to automate recycling processes and increase efficiency.It also aims to reduce the environmental impact of waste management and increase industrial efficiency. In the proposed system, You Only Look Once (YOLO) models YOLO-V4 and YOLO-V4 tiny networks were used to determine the types of waste. Thanks to these models, with the high dice score performances (92.65% YOLO-V4 tiny and 95.71% YOLO-V4), the types of wastes could be determined accurately. In addition, the 3D positions of the wastes have been determined so that the industrial robot can sort through a moving conveyor. In the system using Intel RealSense camera, it has been calculated that the position measurement system measures with an average error of 2.52 mm. In another important stage of the study, HRI, which is realized through sensors, was used to plan the trajectory of the robot. It has been calculated that the electromyography (EMG) data, one of the sensors used to determine the robot trajectory, has a classification success of 96.6%, and the finger position measurement sensor measures with an error between 2.45-2.85 mm. This method makes it possible for operators to control the robot with human hand movements without the need for robot programming knowledge. The developed system ensures that the wastes on a moving conveyor are accurately detected and separated by means of an industrial robot. This innovative separation system aims to reduce the environmental impact in the field of waste management by automating the recycling processes.