Search

Her geçen gün endüstride robotların kullanımı hızla artmaktadır. Özellikle, robotik kaynak işlemi sanayide yaygın olarak kullanılmaktadır. Endüstride robotların kullanımının bu şekilde artması sonucu çok sayıda araştırma, geliştirmelere faaliyetine ihtiyaç duyulmuştur. Özellikle bu robotların, uzaktaki harici bir bilgisayar tarafından kontrol edilmesi ve kaynak kalitesini artırmak için otomatik yörünge planlama konuları bu çalışmalar arasında dikkat çekmektedir . Bu deneysel çalışma optimum kaynak yörüngesi planlaması için görüntü işleme tekniğini de kullanarak yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Bu yeni yaklaşım kaynak yolu yörüngesini, imalat hatalarından kaynaklı hatalardan etkilenmeden oluşturmaktadır. İlk olarak, robotla bilgisayar arasında bir haberleşme protokolü geliştirilmiştir. Bu arayüzün geliştirilmesinde önceki çalışmalarda geliştirilen yazılım kütüphanelerinden faydalanılmıştır. Daha sonra, otomatik olarak kaynak yolunun üretilmesi için matlab programı üzerinden görüntü işleme tekniği kullanılmıştır. Bu tekniğin kullanılması sonucu oluşan yörünge hataları geliştirilen sinir ağı modeli ile giderilerek optimum sonuç elde edilmiştir. Sonuçlar, numuneler üzerinde incelemeler yapılarak değerlendirildi. Değerlendirme kriteri olarak, kaynağın homojen yapısı, kalitesi, üretim zamanı, enerji sarfiyatı dikkate alınmıştır. Değerlendirme yöntemi olarak da çekme testleri, gözlemsel değerlendirme, matematiksel hesaplamalar yapılmıştır. Recently, the use of robots is continuously increasing in industry. Especially, robotic welding is widespread used as manufacturing process. Because of this increase in the use of robots in the industry, there is a need to study on a number of improvements. In particular, it is significant to robot controlling via computer and autonomous trajectory planning for enhance the welding quality. This experimental research presents a new approach using image processing for detect location of welding seam for the planning optimal trajectory. This new study provides the weld seam trajectory to be created without being affected by manufacture faults. Firstly, communication interface between the robot and the computer is developed by using previous related software library. Then, the weld seam trajectory are automatically generated using image processing via Matlab and reference points are determined on the trajectory for tracking of the manipulator. Furthermore, the related parameters are tested with neural network predictor to predict optimal trajectory on resulting image using image processing. The results show that this approach improved that neural network predictor can increase trajectory accuracy for quality welding process. 69