FDM Yöntemiyle Üretilen Evolvent Profilli Silindirik Dişli Çarkların Yüzey Kalitesi ve Görüntü İşleme Tekniği ile Geometrik Analizi

Yıl 2019, , 1744 - 1754, 31.07.2019

Nafiz Yaşar , Hakan Yılmaz

https://doi.org/10.29130/dubited.553199

Öz

Üretim süreçlerinde karşılaşılan problemlerin çözümünde 3B yazıcılar önemli fırsatlar sunmaktadır. Bu çalışmada, ergiyik yığma modelleme (EYM) yöntemi ile 3B yazıcıda üretilen ABS esaslı dişli çarkların yüzey kalitesi ve boyutsal kontrolü üzerine odaklanılmıştır. Bu amaçla, 3B yazıcı ile sabit sıcaklıkta üç farklı katman kalınlığı (90, 190 ve 290μm) kullanarak dişli çark numuneleri hazırlanmıştır. Deney numunelerinin boyutsal kontrolü morfolojik görüntü işleme yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiş olup yüzey kalitesi ise Mahr marka Marsurf M300 portatif yüzey pürüzlülük ölçüm cihazı ile elde edilen ortalama sonuçlar üzerinden değerlendirilmiştir. Ürünlerin kamera-mikroskop düzeneği ile siyah arka plan üzerinden üst görünüşlerinin fotoğrafları alınmıştır. Alınan renkli görseller griye çevrilerek elde edilen gri görseller üzerinde eşik değeri 60 olacak şekilde eşikleme uygulanmıştır. Böylece ürünlerin beyaz, arka planın ise siyah olarak kaldığı 2 bit'lik görüntüler elde edilmiştir. Bu görüntülere sırasıyla aşındırma ve çıkarma uygulanarak dişli çarkların dış sınırları elde edilmiştir. Çizim programından elde edilen sınırlar ile görsellerden elde edilen sınırlar çakıştırılarak aradaki sapmalar hesaplanmıştır. Sonuç olarak, boyutsal kontrol ve yüzey kalitesi açısından en iyi performans en düşük katman kalınlığı kullanılarak üretilen ABS esaslı numunelerde elde edilmiştir. Ancak kaynak tüketimi ve zaman açısından değerlendirme yapıldığında 290 mikron hassasiyet ile üretimin tercih edilebileceği anlaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

FDM, Evolvent profilli dişli çark, Görüntü işleme

Surface Quality Analysis and Geometric Analysis with Image Processing Technique of Evolvent Profiled Cylindrical Gear Wheels Produced by FDM Method

Öz

3D printers offer important opportunities to solve problems encountered in production processes. This study focused on the surface quality and dimensional control of the ABS based gear wheels produced in 3D printer by Fused Deposition Modelling (FDM) method. For this purpose, the gear samples using three different layer thicknesses (90, 190 ve 290μm) were prepared at a constant temperature with the 3D printer. The dimensional control of the test specimens was performed by using morphological image processing methods and the surface quality was evaluated by means of average surface roughness measurements. Photographs of the products were taken from a black background with a camera-microscope system. The gray images obtained by converting the color images to gray were applied threshold (T=60). Thus, 2-bit images were obtained in which the products remained white and the background was black. Erosion and subtraction were applied to these images respectively to obtain the contours of the gear wheels. The boundaries obtained from the drawing program and the boundaries obtained from the manufactuted gear wheel visuals were overlaid and the deviations between them were calculated. As a result, best performance in terms of dimensional control and surface quality was obtained in ABS based samples produced using the lowest layer thickness. However, it is understood that it can be preferred to produce with 290 micron precision when compared with resource consumption.

Anahtar Kelimeler

FDM, Evolvent profiled gear, Image processing

Kaynakça

• [1] G. Kayımoğlu, “Sonlu Elemanlar Metodu İle Evolvent Düz Dişli Çarkların Diş Kökü Gerilmelerinin İncelenmesi,” Yüksek Lisans Tezi, Makine Mühendisliği Bölümü, İstanbul Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2010.
• [2] S. Senthilvelan, R. Gnanamoorthy, “Wear characteristics of injection-moulded unfilled and glass filled nylon 6 spur gears,” Journal of Engineering Tribology, vol. 218, no. 6, pp. 495-502, 2004.
• [3] J.R.C. Dizon, A.H. Espera, Q. Chen, R.C. Advincula, “Mechanical characterization of 3D-printed polymers,” Additive Manufacturing, vol. 20, pp. 44–67, 2018.
• [4] Q. Yan, H. Dong, J. Su, J. Han, B. Song, Q. Wei, Y. Shi, “A Review of 3D printing technology for medical applications,” Engineering, vol.4, no.5, pp. 729-742, 2018.
• [5] T. Topkaya, “Dental implant destekli protezlerde implant sayısının ve yerleşim şeklinin sonlu elemanlar metoduyla analizi”, Yüksek Lisans Tezi, Diş Hekimliği Fakültesi, Fırat Üniversitesi, Elazığ, Türkiye, 2013.
• [6] J.Y. Lee, J. An, C.K. Chua, “Fundamentals and applications of 3D printing for novel materials,” Applied Materials Today, vol. 7, pp. 120–133, 2017.
• [7] B.N. Turner, R. Strong, S.A. Gold, “A review of melt extrusion additive manufacturing processes: I. process design and modeling,” Rapid Prototyping Journal, vol. 20, no. 3, pp. 192-204, 2014.
• [8] C. Casavola, A. Cazzato, V. Moramarco, C. Pappalettere, “Orthotropic mechanical properties of fused deposition modelling parts described by classical laminate theory,” Materials and Design, vol. 90, pp. 453–458, 2016.
• [9] B. Rankouhi, S. Javadpour, F. Delfanian, T. Letcher, “Failure analysis and mechanical characterization of 3D printed ABS respect to later thickness and orientation,” Journal of Failure Analysis and Prevention, vol. 16, no. 3, pp. 467–481, 2016.
• [10] B.M. Tymrak, M. Kreiger, J.M. Pearce, “Mechanical properties of components fabricated with open-source 3D printers under realistic environmental conditions,” Materials and Design, vol. 58, pp. 242–246, 2014.
• [11] M. Domingo, J.M. Puigriol, A.A. Garcia, J. Lluma, S. Borros, G. Reyes, “Mechanical property characterization and simulation of fused deposition modeling polycarbonate parts,” Materials and Design, vol. 83, pp. 670–677, 2015.
• [12] A.K. Sood, R.K. Ohdar, S.S. Mahapatra, “Parametric appraisal of mechanical property of fused deposition modelling processed parts,” Materials and Design, vol. 31, no. 1, pp. 287–295, 2010.
• [13] S. Solak, U. Altınışık, "Detection and classification of hazelnut fruit by using image processing techniques and clustering methods," Sakarya University Journal of Science, vol. 22, pp. 56-65, 2018.
• [14] G. Samtaş, M. Gülesin, “Sayısal Görüntü İşleme ve Farklı Alanlardaki Uygulamaları,” Ejovoc, Electronic Journal of Vocational Colleges, vol. 2, no. 1, pp. 85-97, 2012.
• [15] P.R.G. Kurka, A.A.D. Salazar, “Applications of Image Processing in Robotics and Instrumentation,” Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 124, no. 1, pp. 142-69, 2019.
• [16] H.M. Shehata, S.M. Yasser, A. Mohamed, H.A. Taher, “Depth Estimation of Steel Cracks Using Laser and Image Processing Techniques,” Alexandria Engineering Journal, vol. 57, no. 4, pp. 2713-2718, 2018
• [18] C. Fosalau, C. Zet, N. Gafencu, "Distance Measurement for Traffic Safety Applications," 2018 International Conference and Exposition on Electrical and Power Engineering (EPE), Iasi, pp. 1029-1035, 2018.
• [18] N. Wanluk, C. Pintavirooj, T. Treebupachatsakul, "Image Processing for X-ray Calibration Phantom," 2018 11th Biomedical Engineering International Conference (BMEiCON), Chiang Mai, pp. 1-4, 2018.
• [19] S. Sunoj, S.N. Subhashree, S. Dharani, C. Igathinathane, J.G. Franco, R.E. Mallinger, J.R. Prasifka, D. Archer, “Sunflower Floral Dimension Measurements Using Digital Image Processing,” Computers and Electronics in Agriculture, vol. 151, pp. 403-15, 2018.
• [20] J. Wen, S. Qiunan, S. Zhongning, G. Haifeng, “An Improved Image Processing Technique for Determination of Volume and Surface Area of Rising Bubble,” International Journal of Multiphase Flow, vol. 104, pp. 294-306, 2018. [21] I. S. Masad, A. Al-Fahoum, I. Abu-Qasmieh, “Automated measurements of lumbar lordosis in T2-MR images using decision tree classifier and morphological image processing,” Engineering Science and Technology, an International Journal, 2019.
• [22] S. Derafshpour, M. Valizadeh, A. Mardani, M. Saray, “A novel system developed based on image processing techniques for dynamical measurement of tire-surface contact area,” Measurement, vol.139, pp. 270-276, 2019.
• [23] J. Pieniazek, “Measurement of aircraft approach using airfield image,” Measurement, vol.141, pp. 396-406, 2019.
• [24] F. Köse, “Dişli çark hatalarinin görüntü işleme yöntemleri ile ölçümü,” Yüksek Lisans Tezi, Mekatronik Mühendisliği Bölümü, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2005.
• [25] A. Bravo, D. Koffi, L. Toubal, F. Erchiqui, “Life and damage mode modeling applied to plastic gears,” Engineering Failure Analysis, vol. 58, pp. 113–133, 2015.
• [26] M. Batsch, T. Markowski, S. Legutko, G.M. Krolczyk, “Measurement and mathematical model of convexo-concave Novikov gear Mesh,” Measurement, vol. 125, pp. 516–525, 2018.