ENDÜSTRİYEL UYGULAMALAR İÇİN ANALOG GÖSTERGE OKUYUCU SİSTEMİ

Öz

Version:1.0 StartHTML:0000000220 EndHTML:0000040789 StartFragment:0000038569 EndFragment:0000040749 SourceURL:file:///\\VBOXSVR\Dropbox\personal\akademik\makale_calisma\2018\gazi_analog_ibre_okuma\gazi_format.docx Endüstriyel uygulamalarda, algılayıcı verilerinin sürekli olarak takip edilmesi denetim sistemlerinin performansı açısından oldukça önemlidir. Endüstriyel sistemlerin denetiminde ise görsel denetim sistemlerinin kullanımı oldukça yaygındır. Görsel denetim sistemlerinin temel amacı, endüstriyel uygulamalardaki üretim kalitesinin ölçülmesini ve üretim hattının kalitesinin kontrol altında tutulmasını sağlamaktır. Bu çalışma kapsamında, endüstride çokça yer alan eski tip analog göstergelerdeki değerlerin gerçek zamanlı olarak takip edilmesini sağlayacak bir sistem önerilmektedir. Eski tip analog göstergeler, ölçüm bilgisini sayısal biçimde denetim merkezine gönderememektedir. Bu tip göstergelerin değerleri, bir insan tarafından belirli zaman aralıklarında kontrol edilerek toplanmaktadır. Dolayısıyla, toplanan bu verilerin denetimde kullanılması için insan gözetimi gerekmektedir. Önerilen görsel denetim sistemi, analog göstergelerin değerlerinin sayısal veriye dönüştürülmesini sağlayarak, insan gözetimine olan ihtiyacı ortadan kaldırmayı amaçlamaktadır. Böylece, gösterge verilerinin tek bir noktadan kontrol edilebilmesi ve üretim hattında oluşabilecek hataların anında tespit edilebilmesi mümkün olacaktır. Önerilen sistem, farklı tipteki analog göstergelerde, başlangıç noktasını, bitiş noktasını ve ibrenin yönelimini bularak gösterilen değeri hesaplamaktadır. Gerçekleştirilen sistem, bir fabrikadan ve internetten elde edilmiş farklı tipteki göstergelere ait görüntüler üzerinde test edilmiştir. Bu görüntüler kullanılarak test edilen analog gösterge okuma sisteminin, %94 oranında bir performans ile doğru değerleri okuduğu gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Gerçek zamanlı görsel denetleme sistemi,Bağlantılı bileşenler analizi

ANALOGUE INDICATOR READER SYSTEM FOR INDUSTRIAL APPLICATIONS

Abstract

Kaynakça

1. S. Huang, Y. Pan, Automated visual inspection in the semiconductor industry: A survey. Computers in Industry, 66 (2015), 1-10.
2. U. Sanver, E. Yavuz and C. Eyupoglu, An image processing application to detect faulty bottle packaging. 2017 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus), St. Petersburg, (2017) 986-989.
3. S. K. Sahoo, S. Pine, S. K. Mohapatra and B. B. Choudhury, An effective quality inspection system using image processing techniques. 2015 International Conference on Communications and Signal Processing (ICCSP), Melmaruvathur, (2015) 1426-1430.
4. R. Shanmugamani, M. Sadique, B. Ramamoorthy, Detection and classification of surface defects of gun barrels using computer vision and machine learning. Measurement, 60 (2015) 222-230.
5. A. Shaukat, Y. Gao, J. A. Kuo, B. A. Bowen, P. E. Mort, Visual classification of waste material for nuclear decommissioning. Robotics and Autonomous Systems, 75, Part B (2016) 365-378W.
6. N. K. Verma, T. Sharma, S. D. Rajurkar, R. Ranjan and A. Salour, Vision based counting of texture-less objects using shape and color features. 2016 11th International Conference on Industrial and Information Systems (ICIIS), Roorkee, (2016) 253-258.
7. Nie, Z., Hung, M.H. and Huang, J., A novel algorithm of rebar counting on Conveyor Belt based on machine vision. J Inf Hiding Multimed Sign Process, 7(2), (2016) 425-437.
8. X. X. Xing, L. Fu, and W. W. Shang, Research on an automatic counting system of soft fibrils collection. 2nd International Conference on Computer Science and Network Technology (ICCSNT), (2012).

9. M. K. Gellaboina, G. Swaminathan and V. Venkoparao, Analog dial gauge reader for handheld devices. 2013 IEEE 8th Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA), Melbourne, VIC, (2013) 1147-1150.
10. B. Hemming and H. Lehto, Calibration of Dial Indicators using Machine Vision. In Meas. Sci. Technol., 13 (2002) 45-49.
11. Hai ping Feng and Jun. Zhao, Application Research of Computer Vision in the Auto-Calibration of Dial Gauges. International Conference on Computer Science and Software Engineering, 2 (2008) 845-848.
12. S. Zhao, B. Li, J. Yuan, and G. Cui, Research on Remote Meter Automatic Reading Based on Computer Vision. IEEE/PES Transmission and Distribution Conf.& Exhibition: Asia and Pacific Dalian, (2005).
13. Souare, Moussa, Efficient Way of Reading Rotary Dial Utility Meter Using Image Processing. MS Thesis, 2010.