Makine Bağlantı Elemanlarını Ayıklama Sistemi Geliştirilmesi
Development of a Machine Fasteners Classification System
Yazar: Tuncer, Bedirhan; Fırıl, Fatih Sultan; Gündoğan, Seyit; Kalkanlı, Ali; Ulu, Cenk
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Machine Fastener,Image Processing,Sorting,Vibration Feeder,Conveyor Belt,User Interface ; Makine Bağlantı Elemanı,Görüntü İşleme,Ayıklama,Titreşimli Besleyici,Konveyor Bant,Kullanıcı Arayüzü

Makine bağlantı elemanları (cıvata, somun, pul, vb.) üretim, bakım, onarım ve montaj işlemlerinin ayrılmaz bir parçasıdır. Daha önce kullanılmış ancak sağlam olan makine bağlantı elemanları yeni işlemlerde tekrar kullanılabilmektedir. Bu nedenle, genellikle bir alanda karışık şekilde toplanmış makine bağlantı elemanları bir ayıklama işleminden geçirilir. Böylece sağlam olan bağlantı elemanları sınıflandırılarak ayıklanır ve kullanılamayacak durumda olanlar hurdaya gönderilir. Bu ayıklama işlemi genellikle insan gücü ile yapılmaktadır. Burada ortaya çıkan insan kaynaklı hatalar ve iş gücü kaybı verimliliği düşürmektedir. Bu çalışmada, karışık halde bulunan makine bağlantı elemanlarını görüntü işleme metodu kullanılarak tür, boyut ve metrik olarak sınıflandıran bir otomasyon sisteminin geliştirilmesi anlatılmıştır. Sistem titreşimli besleyici, konveyör bant, görüntü işleme birimi ve paketleme mekanizması olmak üzere 4 ana birimden oluşmaktadır.  Bağlantı elemanları, konveyöre gönderilmek üzere titreşim besleyiciye yerleştirilmektedir. Sıralanmış elemanlar konveyör ile görüntü işleme ünitesine aktarılmakta ve bu ünitede tür, boyut ve metrik olarak sınıflandırılmaktadır. Sınıflandırılmış elemanlar paketleme mekanizmasındaki ilgili kutulara yerleştirilmektedir. Bu işlemler sırasında tüm sistem verileri kayıt altına alınarak bilgisayar ortamına aktırılmakta ve geliştirilen arayüz sayesinde kullanıcının bu verilere ulaşması sağlanmaktadır. İlk olarak, sistemin elektrik ve mekanik tasarımları belirlenen tasarım kriterlerine bağlı olarak gerçekleştirilmiştir. Ardından, grafik kullanıcı arayüzü, kontrol ve görüntü işleme algoritmaları geliştirilmiştir. Mekanik parçaların üretiminden sonra sistemin entegrasyonu tamamlanmış ve fonksiyonel testler başarıyla gerçekleştirilmiştir. Test sonuçları, geliştirilen sistemin görüntü işleme tabanlı sınıflandırma başarı oranının % 90' ın üzerinde olduğunu göstermektedir.

Machine fasteners (bolts, nuts, washers, etc.) are an integral part of the production, maintenance, repair, and assembly processes. Machine fasteners that have been previously used but are scatheless can be reused in new processes. For this reason, used machine fasteners that are generally mixed in an area are subjected to a sorting process, and those that cannot be used are scrapped. In this process, the fasteners are sorted with respect to their types, sizes, and metrics. This sorting process is usually done with manpower and this leads to errors and loss of labor which diminish productivity. In this study, the development of an automation system that classifies mixed machine fasteners as type, size, and metric using the image processing method is presented. The system consists of four main units: a vibrating feeder, a conveyor belt, an image processing unit, and a packaging mechanism. The fasteners are put in the vibration feeder in order to be sent to the conveyor. The elements lined up are transferred with the conveyor to the image processing unit and are classified as type, size, and metric in this unit. Classified elements are placed in the relevant boxes in the packaging mechanism. During these processes, all system data are recorded and transferred to the computer environment, and the user can access these data thanks to the developed user interface. Firstly, the electrical and mechanical designs of the system are done depending on the specified design criteria. Then, graphical user interface, control, and image processing algorithms are developed. After the production of mechanical parts, the integration of the system is completed and functional tests are carried out successfully. Test results show that the success rate of the developed image processing algorithm is over 90%.