Bilgisayarlı görü ile 3 boyutlu konum belirleme ve CNC robot ile konum doğrulama

Bu tez çalışmasında, endüstriyel kaynak dikişlerinin taşlama işlemlerini otomatikleştirmek amacıyla, dört eksenli bir CNC sistemi üzerine entegre edilmiş tek bir kamera kullanan, maliyet-etkin ve görüntü tabanlı yeni bir otomasyon mimarisi tasarlanmış ve performansı analiz edilmiştir. Geliştirilen yöntemde, çalışma alanının görüntüsü üzerinde belirlenen bir hedef bölge ilk olarak perspektif düzeltme ile ölçeklendirilmiş, ardından YOLOv8 tabanlı bir yapay zekâ modeli ile kaynak dikişinin merkezi tespit edilmiştir. Nesnenin üç boyutlu konumu ise, kameranın bilinen bir mesafede yanal hareketiyle elde edilen derinlik bilgisi ve görüntü düzlemindeki konumunun birleştirilmesiyle belirlenmiştir. Sistemin performansı, 150x150 mm'lik bir alanda gerçekleştirilen sistematik testlerle değerlendirilmiş; geliştirilen doğrusal paralaks modelinin Z ekseninde (derinlik) konuma bağlı sistematik hatalar sergilediği, ancak bu hatanın yayılımının nihai X ve Y konumlandırmasında ±2.5 mm aralığında kaldığı tespit edilmiştir. Sonuç olarak bu çalışma, geleneksel stereo sistemlere kıyasla daha düşük maliyetli bir donanımla, endüstriyel polisaj görevleri için yüksek tekrarlanabilirliğe sahip, tam otonom bir çözüm sunma potansiyelini ortaya koymuştur.

In this thesis, a novel, cost-effective, and vision-based automation architecture was designed and its performance analyzed for the purpose of automating the grinding processes of industrial weld seams, utilizing a single camera integrated into a four-axis CNC system. In the developed method, a target region of interest on the workspace image was first scaled via perspective correction, after which the center of the weld seam was detected using a YOLOv8-based artificial intelligence model. The three-dimensional position of the object was then determined by combining the depth information, obtained through the lateral movement of the camera over a known distance, with its position on the image plane. The system's performance was evaluated through systematic tests conducted over a 150x150 mm area; it was determined that the developed linear parallax model exhibited position-dependent systematic errors in the Z-axis (depth), though the propagation of this error remained within a ±2.5 mm range in the final X and Y positioning. In conclusion, this study has demonstrated the potential of the proposed approach to offer a highly repeatable and fully autonomous solution for industrial polishing tasks with lower-cost hardware compared to traditional stereo systems.