Hatalı ürünlerin görüntü işleme yöntemleri ile tespiti ve delta robot ile elenmesi

Gelişen teknolojiyle birlikte Endüstri 4.0 kavramı hayatımıza girmiş ve karanlık fabrika terimi popüler hale gelmiştir. Bu yeni nesil fabrikalarda insan faktörünün en aza indirilmesiyle üretim süreçleri robotik sistemler tarafından gerçekleştirilmeye başlanmıştır. Ancak, bu otomasyon sürecinde üretimde meydana gelebilecek aksaklıklar, ürünlerin hatalı üretilmesine yol açabilir ve bu durum ürün kalitesi üzerinde olumsuz etkiler yaratabilir. Bu tezde, görüntü işleme teknikleri kullanılarak üretilen ürünlerdeki hataların tespit edilmesi ve delta robot kullanılarak bu hatalı ürünlerin ayıklanması üzerine çalışmalar yapılmıştır. Görüntü işleme ile hatalı ürünler algılanmış ve delta robot yardımıyla üretim hattından çıkarılmıştır. Bu sayede, üretim sürecindeki hataların belirlenmesi ve hatalı ürünlerin ayıklanması hedeflenmiştir. Bu çalışmada, robotik sistemlerin entegrasyonu ve etkinliği detaylı bir şekilde incelenmiştir. Görüntü işleme yöntemlerinin ve delta robotun birlikte kullanıldığı sistemde %95 oranında başarı elde edilmiştir.

With the advancement of technology, the concept of Industry 4.0 has emerged, popularizing the term "dark factory." In these new-generation factories, production processes are carried out by robotic systems with minimal human intervention. However, this automation process can lead to defects in products, negatively affecting product quality. This thesis focuses on detecting defects in produced products using image processing techniques and sorting these defective products with a delta robot. Defective products are identified through image processing and removed from the production line with the help of a delta robot. The aim is to identify production process errors and sort out defective products. This study examines the integration and efficiency of robotic systems in detail. In the system where image processing methods and the delta robot are used together, a success rate of 95% has been achieved.