Yazar "Uçar, Kürşad" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 3 / 3
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Length Estimation of Moving Objects With Ann and Gripping With Robotic Arm(Selçuk Üniversitesi, 2023 Aralık) Uçar, Kürşad; Koçer, Hasan ErdinçIt is possible to obtain general information about objects with image processing. However, while measuring the size of objects, especially with 2D cameras, the calibrated systems have been worked with restrictions such as fixed length and distance. However, without depth information and for objects of arbitrary positions and lengths, calculating their dimensions is a rather difficult task. In this study, an ANN-based application was carried out to calculate the amount of movement and the length of the object by viewing the moving objects from the side and top with two cameras. Objects moving on the conveyor belt are detected by deep learning-based YOLO. The motion amount of the object was calculated in the second image with the template created on the detected objects. An ANN is trained with the amount of movement and position information measured by two cameras. At the end of the training, the network estimates the lengths of the objects with small errors. The speed of the objects was calculated according to the calculated length and the targets were grasped with a robot arm.Öğe Robot Kolu ile Hareketli Nesnenin Segmentasyonu ve Kavranması için Derin Öğrenme Tabanlı Bir Yaklaşım(Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2022) Uçar, Kürşad; Koçer, Hasan ErdinçTeknolojik ürünler ve yazılımlar insan hayatında her geçen gün daha fazla yer edinmeye başlamıştır. Özellikle otonom robot ve yapay zekâ günlük hayatta kullanılır hale gelmiştir. Bu sebeple robotların otonom olarak çalışması için geliştirilen sistemler önem kazanmaktadır. Sanayi gibi ağır işlerde de aktif olarak görev alan robotlar, kamera ve sensörler sayesinde sabit görevler dışında da çalışabilmektedir. Kamera, sensör ve derin öğrenmenin yardımı ile robotlar adeta göz ve beyine sahip olmaktadır. Bu tez çalışmasında konveyör bant üzerinde hareket eden nesnelerin derin öğrenme ile tanınıp robot kol ile kavranması için bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Farklı boyutlarda ve renklerde şişe ve meyve suyu kutularından oluşan hedef nesneler karmaşık sahneler içerisinde derin öğrenme tabanlı YOLO algoritması ile tespit edilmektedir. Ayrıca kavrama için çok önemli olan robot kolun konumlandırma işlemi de gerçekleştirilmektedir. Nesneler tespit edildikten sonra görüntü işleme yöntemleri ile nesnelerin yönü ve uzunlukları hesaplanmıştır. Daha sonra şablon eşleştirme ile nesnelerin hızları hesaplanmıştır. Kavrama için gerekli bilgiler elde edildikten sonra Yapay Sinir Ağları (YSA) ile robot kol konumlandırılmıştır. Ardından nesnenin geliş açısı, pozisyonu ve hızına göre kavrama gerçekleştirilmiştir. Yapılan denemeler sonucunda %91.75’lik başarı elde edilmiştir.Öğe Silindirik cisimlerin görüntü işleme ile hata tespiti(Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2018-07-19) Uçar, Kürşad; Koçer, Hasan ErdinçBu çalışmada, görüntü işleme yöntemleri kullanılarak silindirik cisimlerde ölçümler ve üretim de oluşan hata tespiti yapılmıştır. Silindirik cisimlerin görüntülerini almak amacıyla elektromekanik bir düzenek tasarlanmış ve üretilmiştir. Telesentrik lense sahip kamera ve telesentrik aydınlatmaya sahip bu düzenek kullanılarak metal malzemeden yapılmış silindirik cisimlerin görüntüleri alınmıştır. Silindirik cisimle çalışıldığı için görüntü alınma işleminde cisimler belirli açılarla döndürülmüş ve her cisim için aynı sayıda görüntü alınmıştır. Uygun sayıda görüntü alındıktan sonra tez kapsamında tasarlanan yazılım ile görüntüler üzerinde ölçümler yapılmış ve kenar uzunluğu, açı, eksen kaymasına ilişkin hatalar tespit edilmiştir. Oluşturulan elektromekanik düzenek iki yönde hareket sağlayan 2 adet servo motora sahiptir. Düzeneğin tutucusuna sabitlenen silindirik cisimler altmış derece aralıklarla 6 sefer döndürülmekte ve 360° lik görüntüleme yapılmaktadır. Düzeneğin ileri geri hareketi sağlanarak tüm cismin her yönde görüntüsü alınabilmektedir. Metal cisimler üzerine doğrudan ışık verilmesinin parlamaya neden olması, standart her yönde ışıma yapan arka plan ışığı kullanımında görüntülemesi yapılan cismin kenarlarında halelenme oluşturması gibi problemlerin üstesinden gelebilmek için tek yönlü ışıma yapan telesentrik arka plan aydınlatma ve telesentrik lens kullanılmıştır. Görüntülerin alınmasında 2048x1088 piksel çözünürlüğe ve 2/3 sensör boyutuna sahip bir kamera kullanılmıştır. Alınan görüntüler üzerinde ölçümlerin yapılması amacıyla geliştirilen yazılım Matlab programında kodlanmıştır. Bu yazılımda, alınan görüntüler üzerinde önişlemler yapılarak ölçüme uygun hale getirilmiştir. Bu kapsamda görüntüler morfolojik işlemlerden geçirilmiş, filtrelenmiş, kenar ve köşe noktaları tespit edilmiştir. Böylece daha iyi sonuçlar alınması ve görüntülerin gereksiz ayrıntılardan temizlenmesi yapılmıştır. Görüntü ön işlemeden sonra görüntüler üzerinde eksen farkının, eğriliklerin, kenar uzunluğunun bulunması, uzunluk, açı ölçümü ve kalibrasyon gibi çalışmaların yapılacağı bir ara yüz oluşturulmuştur. Tez kitapçığında çalışma süresince ve öncesinde yapılan araştırmalara yer verilmiş, yapılan tasarımda kullanılan elemanlar, birimler ve üzerinde çalışan uygulama ile ilgili hususlar detaylı bir şekilde anlatılmaya çalışılmıştır.
