Determination Of Cylinder Positions In Coil Sheet Precision Straightening Process By The Method Of Image Processing Techniques

Abstract

In steel service centers, precision straightening is the most common used method for opening coil-shaped sheet materials before cutting them to the desired length and width. To eliminate layer sheet material defects and residual stress, precision straightening method must be used. If these undesirable situations cannot be eliminated, the transition from semi-finished products to finished processes will cause malfunction. In addition, there is also an increase in the amount of scrap and the cost of products. In the precision straightening process, the coil sheet material unrolled from the roll is passed through a series of rollers. To complete the whole process successfully, it is required to position cylinders setting precisely. However, the precise setting is determined by the operators through the way of trial and error currently. In this study, defects on the sheet metal opened from the coil were determined using image processing techniques and it was aimed to support the operator for the positioning correct settings of the cylinders. Images were taken at different times by means of the mechanism established to determine the defects on the sheet material supplied from the steel sheet center. Thus, the histogram of surface defects under different lighting conditions was provided to be at the same level. According to the results, it was seen that the defects of image processing techniques on sheet material can be determined. Thus, it is aimed to reduce the amount of scrap generated during trial-and-error process and reduce the duration of the precise positioning time of the cylinders. The results obtained with image processing techniques were compared to determine the defects in sheet metal. According to study, it has been determined that the results are consistent.

Keywords

• Roller leveling
• coil sheet metal
• image processing
• steel service center

Görüntü İşleme Teknikleri İle Rulo Sac Hassas Doğrultmada Silindir Konumlarının Belirlenmesi

Abstract

Çelik servis merkezlerinde bobin şeklindeki sac malzemelerin istenilen boy ve genişlikte kesilmeden önce açılmasında hassas doğrultma en çok kullanılan yöntemdir. Bunun sebebi sac malzeme kusurlarının ve artık gerilmenin giderilmesinin gerekmesidir. İstenmeyen bu durumların giderilememesi halinde yarı mamulden mamule geçiş operasyonların başarısızlığa neden olmaktadır. Buna ek olarak hurda miktarı ve ürün maliyetinde artış meydana gelmektedir. Hassas doğrultma işleminde rulodan açılan sac malzeme bir dizi silindirin arasından geçirilir. Hassas doğrultma işleminden istenilen ürün kalitesinin elde edilebilmesi için sac malzeme kusurlarına ve malzeme özelliklerine göre silindirlerin konumlandırma ayarlarının hassas yapılması gerekmektedir. Fakat mevcut durumda hassas ayar operatörler tarafından deneme yanılma yoluyla belirlenmektedir. Bu çalışmada görüntü işleme teknikleri kullanarak rulodan açılan sac malzemenin üzerindeki kusurlar belirlenmiştir ve operatörlerin silindirlerin daha hassas konumlandırılmasında yardımcı olması amaçlanmıştır. Çelik sac merkezinden temin edilen sac malzeme üzerindeki kusurların belirlenmesi için kurulan düzenek aracılığı ile farklı faklı zamanlarda görüntüleri alınmıştır. Böylece farklı aydınlatma şartlarında ki yüzey kusurlarının histogramı aynı seviyeye gelmesi sağlanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre görüntü işleme tekniklerinin sac malzeme üzerindeki kusurların belirlenebileceği görülmüştür. Böylece deneme yanılma sırasında ortaya çıkan hurda miktarının ve silindirlerin hassas konumlandırma sürelerinin azaltılması hedeflenmiştir. Sac malzemede olan kusurların belirlenmesinde görüntü işleme teknikleriyle elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Sonuçların uyumlu olduğu belirlenmiştir.

Keywords

• Görüntü İşleme
• Hassas doğrultma
• rulo sac
• çelik servis merkezi

References

1. [1] Basson, E., Word Steel In Figures 2019, https://www.worldsteel.org/en/dam/jcr:96d7a585-e6b2-4d63-b943-4cd9ab621a91/World%2520Steel%2520in%2520Figures%25202019.pdf
2. [2] Huh, K. S., "Steel consumption and economic growth in Korea: Long-term and short-term evidence", Resources Policy, 2011, 36(2): 107-113.
3. [3] Ghosh S., "Steel consumption and economic growth: Evidence from India", Resources Policy, 2006, 31(1): 7–11.
4. [4] http://www.harcelik.com/urunler/dkp-hrp-siyah-sac
5. [5] Kobayashia, M., Matsuia, T., Murakami, Y., “Mechanism of creation of compressive residual stress by shot peening”, International Journal of Fatigue, 1998, 20(5), 351-357.
6. [6] Park, K. C., Hwang, S. M., "Development of a finite element analysis program for roller leveling and application for removing blanking bow defects of thin steel sheet", ISIJ international, 2002, 42(9): 990-999.
7. [7] Petruska, J., Navrat, T., Sebek, F., "A New Model for Fast Analysis of Leveling Process", Advanced Materials Research, 2012, Vol. 586, 389-393.
8. [8] Morris, J.W., Hardy, S.J., Lees, A.W., Thomas, J.T., "Formation of residual stresses owing to tension leveling of cold rolled strip", Ironmaking&Steelmaking, 2001, 28(1): 44-52.

9. [9] Jindrich, P., Tomas, N., Frantisek S., “A New Model for Fast Analysis of Leveling Process”, Advanced Materials Research,2012, 586: 389-393.
10. [10] Grüber, M., Kümmel, L., Hırt, G., "Control of residual stresses by roller leveling with regard to process stability and one-sided surface removal",Journal of Materials Processing Technology, 2020, 280: 116600.
11. [11] Guericke, W., Weiser, J., "Influence of changing of thickness and yield strengths on the quality of the straightening process for rolled bars and profiles" Neue Hutte(Germany), 1992, 37(2): 41-47.
12. [12] Nastran, M., Kuzman, K., "Stabilisation of mechanical properties of the wire by roller straightening" Journal of Materials Processing Technology, 2002, 125: 711-719.
13. [13] Uyar, E., Kavala, D., "5 Eksen CNC İşleme Tezgahı Tasarımı ve PC Destekli Kontrolü", 1. MakinaTek Dergisi, 2010.
14. [14] Günay, B., Akgöl, K., "Ortalama Hız Tespit Sistemlerinin Doğrulama Metodolojisi", Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 2020, 6(1): 16-31.
15. [15] Şenel, F. A., Tokat, S., "Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Bir Ortamın İnsan Yoğunluğunun Hesaplanması", ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, Bursa, 613-617, 2012.
16. [16] Durmuş, H., "Görüntü İşleme Teknikleri İle 3B Yüz Tanıma", Yüksek Lisans Tezi, Maltepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Eylül, 2019.
17. [17] Çelik, U., Oral, M., "Motorlu Araçlar İçin Plaka Tanıma Sistemi", 10. Ulusal Kongre ve Fuarı, İstanbul, 17-21, 2003.
18. [18] Bellaire, G., Talmi, K., Oezguer, E., Koschan, A., "Object Recognition: Obtaining 2-D Reconstructions from Color Edges", Proceedings IEEE Symposium on Image Analysis and Interpretation, Tuscon, 192-197, 1998.
19. [19] Şengül, Ö., Öztürk, S., Kuncan, M., “Color Based Object Separation in Conveyor Belt Using PLC”, Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020, 18: 401-412.
20. [20] Köse, İ., Öztürk, S., Kuncan, M., “Pantography Applıcatıon Wıth Real-Tıme Plc Based On Image Processıng In Gantry Robot System”, European Journal of Technique (EJT), 2019, 9 (2) , 219-229.
21. [21] Kuncan, M., Kaplan, K., Acar, F., Kundakçi, I. M., & Ertunç, H. M., “Fuzzy logic based ball on plate balancing system real time control by image processing”, International Journal of Natural and Engineering Sciences, 2016, 10(3): 28-32.
22. [22] Daş, R., Polat, B., Tuna, G., "Derin Öğrenme ile Resim ve Videolarda Nesnelerin Tanınması ve Takibi", Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 2019, 31(2): 571-581.
23. [23] Ekmen, M. İ., Aydoğdu, Ö., "İnsansız Hava Araçları İçin Görüntü İşleme Tabanlı Otonom İniş", Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020, 297-303.
24. [24] Solak, S., Altınışık, Umut., "Görüntü işleme teknikleri ve kümeleme yöntemleri kullanılarak fındık meyvesinin tespit ve sınıflandırılması", Sakarya University Journal of Science, 2018, 22(1): 56-65.
25. [25] Güvenoğlu, E., Bağırgan, M., “Shearlet Dönüşümü ve Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Kot Kumaşlar Üzerinde Gerçek Zamanlı Hata Tespiti”, El-Cezerî Fen ve Mühendislik Dergisi, 2019, 6 (3): 491-502.
26. [26] Ağın, O., Malaslı M. Z., "Görüntü İşleme Tekniklerinin Sürdürülebilir Tarımdaki Yeri ve Önemi: Literatür Çalışması", Tarım Makinaları Bilimi Dergisi (Journal of Agricultural Machinery Science), 2016, 12(3): 199-206.
27. [27] Osmanoğlu, U. Ö., Mutlu, F., Gürsoy, H., Şanlısoy, S., "Görüntü İşleme ve Analizinin Tıpta Kullanımı ve Bir Uygulama", Osmangazi Tıp Dergisi, 2016, 41(1): 6-16.
28. [28] Başçiftçi, F., Avuçlu E., “Determination Age and Gender with Edge Detection Algorithms Using Dental X-Ray Images”, El-Cezerî Journal of Science and Engineering, 2020, 7 (1), 315-321.
29. [29] Demircioğlu, P., “Diş ve İmplant Mikromorfolojik Yapıların Sinyal ve Görüntü İşleme Yöntemleri ile Değerlendirilmesi”, El-Cezerî Fen ve Mühendislik Dergisi, 2018, 5(3): 741-748.
30. [30] Çağıl, G., Yıldırım, B., "Bir Montaj Parçasının Derin Öğrenme ve Görüntü İşleme ile Tespiti", Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi, 2020, 3(2): 31-37.
31. [31] Öztürk, S., Kuncan, M., "Kameradan Alınan Görüntünün CNC Tezgâhında Gerçek Zamanlı Olarak İşlenmesi", Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 2020, 9(3): 1251-1263.
32. [32] Billur, E., Çetin, B., Baranoğlu, B., Muratoğlu, T., Yılmaz, M. M., "Yüksek Dayanımlı Çeliklerin Bükümünde Geri Esneme Açısının Görüntü İşleme ile Belirlenmesi", Makina Tasarım Ve İmalat Dergisi, 2019, 17(1): 16-20.
33. [33] Horozoğlu E., “Görüntü İşlemeyle Yüzey Pürüzlülüğü Ölçümü ve Analizi”, Yüksek Lisans, Fen Bilimleri Enstitüsü, Selçuk Üniversitesi, 2013.
34. [34] Duman, B., "Görüntü İşleme Tekniklerinin Eklemeli İmalatta Kullanımı", 4th International Congress On 3D Printing (Additive Manufacturing) Technologies And Digital Industry, Antalya, 525-539, 2019.
35. [35] Dhanasekar B., Mohan N. K., Bhadurı B., Ramamoorth B., “Evaluation of surface roughness based on monochromatic speckle correlation using image processing”, Indian of Techology Madras, Chennai, India, 2007.