Plastik Enjeksiyon Komponentlerinde Otomatik Hata Tespiti için Görüntü İşleme ve PLC Tabanlı Sistem Tasarımı

Authors : Ayşegül İncekara, Sabri Koçer, Şaban Gülcü

Pages : 163-174

Doi:10.59940/jismar.1729853

View : 92 | Download : 155

Publication Date : 2025-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde otomasyon sistemlerinde, özellikle plastik enjeksiyon sektöründe faaliyet gösteren üreticiler için üretim bandından çıkan nihai ürünün kalitesi en önemli etkenlerden biridir. Bu bağlamda, üreticiler üretimin son aşaması olan kalite kontrol işlemlerini minumum hata ile gerçekleştirmek istemektedirler. Geleneksel yöntemlere alternatif olarak, üreticilerin ihtiyaç ve taleplerine hızlı yanıt verebilecek için tam otomasyonlu bir sistem geliştirilmiştir. Bu çalışmada, plastik enjeksiyon komponentlerinin kalite kontrolünü otomatikleştirmek amacıyla, PLC tabanlı görüntü işlemeyle sınıflandırma ve fiziksel ayrıştırma sistemi tasarlanarak gerçekleştirilmiştir. Görüntü işleme işlemleri, Python dili ve OpenCV kütüphanesi kullanılarak geliştirilmiştir. Plastik enjeksiyon numune komponentlerine HSV renk uzayında eşikleme ve kontur analizi yapılmıştır. Kameradan alınan görüntülerde, RGB’den HSV renk uzayına yapılan dönüşümler sayesinde komponentlerin rengi ve geometrik şekli başarılı bir şekilde tanımlanmıştır. OpenCV kütüphaneleri ile desteklenen görüntü işleme algoritmaları, kameradan alınan görüntülerin anlık işlenmesi sağlanmıştır. Görüntü verileri üzerinden renk ve geometrik şekil tespiti yapılmıştır. Tespiti yapılan komponentler, GUI üzerinden kullanıcı tarafından belirlenen hatalı renk ve şekil değerlendirilmesi sonucu PLC’ye Modbus RS-232 seri haberleşme protokolü ile tetikleme sinyali gönderilmiştir. PLC, bu sinyali pnömatik silindire ileterek çalışmasını sağlamıştır. Pnömatik silindirin hareketi sonucunda hatalı komponentler, konveyör hattından otomatik olarak ayrıştırılmıştır. Sistem üzerinde yapılan testler kapsamında, farklı renk ve şekil kombinasyonlarına sahip numune komponentler kullanılarak mavi dairede %100, yeşil yıldızda %95.00, sarı üçgende %98.33 ve turuncu kare için ise %98.33 doğruluk oranına ulaşılmıştır.
Keywords : Gerçek zamanlı sistemler, Makine görmesi, Görüntü işleme, Nesne Tanıma, Plastik enjeksiyon.

ORIGINAL ARTICLE URL