Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Automated Measurement of Tractor Tire Tread Patterns Using Image Processing Techniques: An Innovative Alternative to Traditional Methods

Yıl 2024, , 1491 - 1498, 02.12.2024
https://doi.org/10.35414/akufemubid.1458492

Öz

This study proposes an automation method based on image processing techniques as a viable alternative to traditional methods of measuring tractor tire tread patterns. The time-consuming nature and susceptibility to human error of traditional measurement methods has highlighted the need for the development of automated systems. In this context, an image processing system has been developed that allows tire tread patterns to be measured more quickly and accurately. The system has been tested on radial tractor tires and compared with traditional measurement methods. The results obtained show that the proposed system achieves high accuracy rates in the measurement of tire tread patterns and offers significant time savings compared to traditional methods. This study provides a concrete example of the contribution of image processing techniques in industrial applications.

Kaynakça

  • Andrews, J. B., Ballentine, P., Cardenas, J. A., Lim, C. J., Williams, N. X., Summers, J. B., Stangler, M. A., Koester, D. A., Cummer, S. A. and Franklin, A. D. 2019. Printed electronic sensor array for mapping tire tread thickness profiles. IEEE Sensors Journal, 19, 19, 8913-8919. https:/doi.org/10.1109/JSEN.2019.2918061
  • Bhamare, M. H. and Khachane, A. 2019. Quality Inspection of tyre using Deep Learning based Computer Vision. Learning, 6, 11, 3555-3558.
  • Castillo Aguilar, J. J., Cabrera Carrillo, J. A., Guerra Fernández, A. J. and Postigo Pozo, S. 2017. Optimization of an optical test bench for tire properties measurement and tread defects characterization. Sensors, 17, 4, 707. https://doi.org/10.3390/s17040707
  • Chen, P., Shubinsky, G. D., Jan, K.-H., Chen, C.-A., Sidla, O. and Poelzleitner, W. (Year). Published. Inspection of tire tread defects using image processing and pattern recognition techniques. Vision, Sensors, and Control for Automated Manufacturing Systems, 1993. SPIE, 14-21.
  • Chen, R. B., Tao, J., Fan, W. T. and Zhang, J. J. 2011. Research on Methods of Tire Sensory Measurement Based on Image Processing. Advanced Materials Research, 230, 900-904. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.230-232.900
  • Gonzalez, R. C. (2009). Digital image processing, Pearson education india.
  • Grecenko, A. 1995. Tyre footprint area on hard ground computed from catalogue values. Journal of Terramechanics, 32, 6, 325-333.
  • Hassabo, A. I. 2012. Semi-Automatic Area Measurement of Irregular Two Dimensional Shapes in Digital Images. Applied Mechanics and Materials, 170-173, 2953-2961. https:/doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.170-173.2953
  • Huang, S.-Y., Chen, Y.-C. and Wang, J.-K. (Year). Published. Measurement of tire tread depth with image triangulation. 2016 International Symposium on Computer, Consumer and Control (IS3C), 2016. IEEE, 303-306.
  • Huber, S., Preindl, P. and Betz, J. (Year). Published. TireEye: Optical On-board Tire Wear Detection. Annual Conference of the PHM Society, 2022.
  • Jain, R., Kasturi, R. and Schunck, B. G. (1995). Machine vision, McGraw-hill New York.
  • Jie, W., SHANG, L., Liangyuan, X. and Qiansheng, T. 2023. Evaluation of traction characteristics of tractor tires on loose soils: simulation and experimental research. INMATEH-Agricultural Engineering, 71, 3, 379-390.
  • Lee, H. and Taheri, S. 2017. Intelligent tires? A review of tire characterization literature. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 9, 2, 114-135. https:/doi.org/ 10.1109/MITS.2017.2666584
  • Li, F., Li, X., Huang, H., Xiang, H., Guan, C. and Guan, M. 2023. An Image Processing Method for Measuring the Surface Area of Rapeseed Pods. Applied Sciences, 13, 8, 5129. https://doi.org/10.3390/app13085129
  • Liu, J., Wang, M. and Yin, H. 2024. A Study of the Friction Characteristics of Rubber Thermo-Mechanical Coupling. Polymers, 16, 5, 596. https://doi.org/10.3390/polym16050596
  • Phakdee, S., Phromjan, J., Rugsaj, R. and Suvanjumrat, C. 2024. Experimental verification of mathematical models for tire-soil interactio. GEOMATE Journal, 26, 113, 58-65. https://doi.org/10.21660/2024.113.g13180
  • Pohl, A., Steindl, R. and Reindl, L. 1999. The" intelligent tire" utilizing passive SAW sensors measurement of tire friction. IEEE transactions on instrumentation and measurement, 48, 6, 1041-1046. https:/doi.org/ 10.1109/19.816111

Traktör Lastiklerinin Taban İzlerinin Görüntü İşleme Teknikleriyle Otomatik Ölçümü: Geleneksel Yöntemlere Yenilikçi Bir Alternatif

Yıl 2024, , 1491 - 1498, 02.12.2024
https://doi.org/10.35414/akufemubid.1458492

Öz

Bu çalışma, traktör lastiklerinin taban izlerinin ölçümü için geleneksel yöntemlerin yerine geçebilecek, görüntü işleme tekniklerine dayalı bir otomatikleştirme yöntemi önermektedir. Geleneksel ölçüm yöntemlerinin zaman alıcı ve insan hatasına açık olması, otomatik sistemlerin geliştirilmesi ihtiyacını ortaya çıkarmıştır. Bu bağlamda, geliştirilen bir görüntü işleme sistemi ile lastik taban izlerinin daha hızlı ve doğru bir şekilde ölçülmesini sağlamaktadır. Sistem, radyal traktör lastikleri üzerinde yapılan deneylerle test edilmiş ve geleneksel ölçüm yöntemiyle karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen sistemin, lastik taban izlerinin ölçümünde yüksek doğruluk oranlarına ulaştığını ve geleneksel yöntemlere göre önemli ölçüde zaman tasarrufu sağladığını göstermektedir. Bu çalışma, görüntü işleme tekniklerinin endüstriyel uygulamalarda katkı sağlayabileceğinin somut bir örneğini sunmaktadır.

Kaynakça

  • Andrews, J. B., Ballentine, P., Cardenas, J. A., Lim, C. J., Williams, N. X., Summers, J. B., Stangler, M. A., Koester, D. A., Cummer, S. A. and Franklin, A. D. 2019. Printed electronic sensor array for mapping tire tread thickness profiles. IEEE Sensors Journal, 19, 19, 8913-8919. https:/doi.org/10.1109/JSEN.2019.2918061
  • Bhamare, M. H. and Khachane, A. 2019. Quality Inspection of tyre using Deep Learning based Computer Vision. Learning, 6, 11, 3555-3558.
  • Castillo Aguilar, J. J., Cabrera Carrillo, J. A., Guerra Fernández, A. J. and Postigo Pozo, S. 2017. Optimization of an optical test bench for tire properties measurement and tread defects characterization. Sensors, 17, 4, 707. https://doi.org/10.3390/s17040707
  • Chen, P., Shubinsky, G. D., Jan, K.-H., Chen, C.-A., Sidla, O. and Poelzleitner, W. (Year). Published. Inspection of tire tread defects using image processing and pattern recognition techniques. Vision, Sensors, and Control for Automated Manufacturing Systems, 1993. SPIE, 14-21.
  • Chen, R. B., Tao, J., Fan, W. T. and Zhang, J. J. 2011. Research on Methods of Tire Sensory Measurement Based on Image Processing. Advanced Materials Research, 230, 900-904. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.230-232.900
  • Gonzalez, R. C. (2009). Digital image processing, Pearson education india.
  • Grecenko, A. 1995. Tyre footprint area on hard ground computed from catalogue values. Journal of Terramechanics, 32, 6, 325-333.
  • Hassabo, A. I. 2012. Semi-Automatic Area Measurement of Irregular Two Dimensional Shapes in Digital Images. Applied Mechanics and Materials, 170-173, 2953-2961. https:/doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.170-173.2953
  • Huang, S.-Y., Chen, Y.-C. and Wang, J.-K. (Year). Published. Measurement of tire tread depth with image triangulation. 2016 International Symposium on Computer, Consumer and Control (IS3C), 2016. IEEE, 303-306.
  • Huber, S., Preindl, P. and Betz, J. (Year). Published. TireEye: Optical On-board Tire Wear Detection. Annual Conference of the PHM Society, 2022.
  • Jain, R., Kasturi, R. and Schunck, B. G. (1995). Machine vision, McGraw-hill New York.
  • Jie, W., SHANG, L., Liangyuan, X. and Qiansheng, T. 2023. Evaluation of traction characteristics of tractor tires on loose soils: simulation and experimental research. INMATEH-Agricultural Engineering, 71, 3, 379-390.
  • Lee, H. and Taheri, S. 2017. Intelligent tires? A review of tire characterization literature. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 9, 2, 114-135. https:/doi.org/ 10.1109/MITS.2017.2666584
  • Li, F., Li, X., Huang, H., Xiang, H., Guan, C. and Guan, M. 2023. An Image Processing Method for Measuring the Surface Area of Rapeseed Pods. Applied Sciences, 13, 8, 5129. https://doi.org/10.3390/app13085129
  • Liu, J., Wang, M. and Yin, H. 2024. A Study of the Friction Characteristics of Rubber Thermo-Mechanical Coupling. Polymers, 16, 5, 596. https://doi.org/10.3390/polym16050596
  • Phakdee, S., Phromjan, J., Rugsaj, R. and Suvanjumrat, C. 2024. Experimental verification of mathematical models for tire-soil interactio. GEOMATE Journal, 26, 113, 58-65. https://doi.org/10.21660/2024.113.g13180
  • Pohl, A., Steindl, R. and Reindl, L. 1999. The" intelligent tire" utilizing passive SAW sensors measurement of tire friction. IEEE transactions on instrumentation and measurement, 48, 6, 1041-1046. https:/doi.org/ 10.1109/19.816111
Toplam 17 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Makine Mühendisliği (Diğer)
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Süleyman Kılıç 0000-0002-1681-9403

Onur Karaçay 0000-0002-3650-816X

Erken Görünüm Tarihi 11 Kasım 2024
Yayımlanma Tarihi 2 Aralık 2024
Gönderilme Tarihi 26 Mart 2024
Kabul Tarihi 1 Ağustos 2024
Yayımlandığı Sayı Yıl 2024

Kaynak Göster

APA Kılıç, S., & Karaçay, O. (2024). Traktör Lastiklerinin Taban İzlerinin Görüntü İşleme Teknikleriyle Otomatik Ölçümü: Geleneksel Yöntemlere Yenilikçi Bir Alternatif. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 24(6), 1491-1498. https://doi.org/10.35414/akufemubid.1458492
AMA Kılıç S, Karaçay O. Traktör Lastiklerinin Taban İzlerinin Görüntü İşleme Teknikleriyle Otomatik Ölçümü: Geleneksel Yöntemlere Yenilikçi Bir Alternatif. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi. Aralık 2024;24(6):1491-1498. doi:10.35414/akufemubid.1458492
Chicago Kılıç, Süleyman, ve Onur Karaçay. “Traktör Lastiklerinin Taban İzlerinin Görüntü İşleme Teknikleriyle Otomatik Ölçümü: Geleneksel Yöntemlere Yenilikçi Bir Alternatif”. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 24, sy. 6 (Aralık 2024): 1491-98. https://doi.org/10.35414/akufemubid.1458492.
EndNote Kılıç S, Karaçay O (01 Aralık 2024) Traktör Lastiklerinin Taban İzlerinin Görüntü İşleme Teknikleriyle Otomatik Ölçümü: Geleneksel Yöntemlere Yenilikçi Bir Alternatif. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 24 6 1491–1498.
IEEE S. Kılıç ve O. Karaçay, “Traktör Lastiklerinin Taban İzlerinin Görüntü İşleme Teknikleriyle Otomatik Ölçümü: Geleneksel Yöntemlere Yenilikçi Bir Alternatif”, Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 24, sy. 6, ss. 1491–1498, 2024, doi: 10.35414/akufemubid.1458492.
ISNAD Kılıç, Süleyman - Karaçay, Onur. “Traktör Lastiklerinin Taban İzlerinin Görüntü İşleme Teknikleriyle Otomatik Ölçümü: Geleneksel Yöntemlere Yenilikçi Bir Alternatif”. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 24/6 (Aralık 2024), 1491-1498. https://doi.org/10.35414/akufemubid.1458492.
JAMA Kılıç S, Karaçay O. Traktör Lastiklerinin Taban İzlerinin Görüntü İşleme Teknikleriyle Otomatik Ölçümü: Geleneksel Yöntemlere Yenilikçi Bir Alternatif. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2024;24:1491–1498.
MLA Kılıç, Süleyman ve Onur Karaçay. “Traktör Lastiklerinin Taban İzlerinin Görüntü İşleme Teknikleriyle Otomatik Ölçümü: Geleneksel Yöntemlere Yenilikçi Bir Alternatif”. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 24, sy. 6, 2024, ss. 1491-8, doi:10.35414/akufemubid.1458492.
Vancouver Kılıç S, Karaçay O. Traktör Lastiklerinin Taban İzlerinin Görüntü İşleme Teknikleriyle Otomatik Ölçümü: Geleneksel Yöntemlere Yenilikçi Bir Alternatif. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2024;24(6):1491-8.


Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.