5 eksenli hibrit delta robotun RGB-D kamerayla görsel servo yaklaşımı ile yönlendirilmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorAdar, Nurettin Gökhan
dc.contributor.authorKurt, Özgür
dc.date.accessioned2026-02-08T15:48:32Z
dc.date.available2026-02-08T15:48:32Z
dc.date.issued2025
dc.departmentBTÜ, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.description.abstractGelişen görüntü işleme ve yapay zekâ teknolojilerinin robotik sistemlere entegrasyonuyla beraber üretim yöntemleri önemli ölçüde dönüşmeye başlamıştır. Geleneksel robotik yöntemlerinin aksine, günümüzde robotlar, derin öğrenme modelleri ve bilgisayarla görme yöntemleri sayesinde çevrelerini algılayabilmekte ve farklı durumlara göre karar alabilmektedir. Ancak geleneksel yöntemlerle programlanan robotik sistemlerde, iş parçalarının sabit konumda kalması gerekmekte ve robotların ya da parçaların konum değiştirmesi durumunda sistemin tekrar programlanması gerekmektedir. Bu tür durumlar, özellikle zaman ve iş gücü verimliliği anlamında önemli dezavantajlar oluşturmakla beraber üretim süreçlerinde esnekliğin azalmasına sebep olmaktadır. Bu durum, yenilikçi ve akıllı robotik yöntemlerin uygulanmasını gerekli hâle getirmektedir. Bu tez çalışmasında, pozisyon tabanlı görsel servo yöntemi geliştirilerek, iş parçalarının konum ve oryantasyonundaki farklılıklara rağmen robotun otonom şekilde görevini gerçekleştirebildiği ve geleneksel robot programlama ihtiyacını ortadan kaldırılmasını sağlayacak beş eksenli hibrit delta robot sisteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Delta robotlar yüksek hız ve hassasiyet avantajları sayesinde endüstride yaygın bir şekilde tercih edilmektedir. Bu kapsamda, düşük maliyetli ve yüksek doğrulukta çalışabilecek şekilde yeni bir hibrit delta robot kinematik modeli geliştirilmiş ve ayrıca fiziksel olarak test edilmiştir. Derinlik kamerası kullanılarak ortamdaki görsel verilerin işlenmesi sağlanarak, hibrit delta robotun görevini geleneksel yöntemlerin kullanılmasına gerek kalmadan otonom bir şekilde gerçekleştirmesi hedeflenmiştir. Geliştirilen sistem ile beş eksenli hibrit delta robotun montaj uygulamalarını etkin bir şekilde yerine getirmesi amaçlanmıştır. Robotun montaj yapacağı iş parçasının tespit edilmesi için RGB görüntü üzerinde YOLO11 segmentasyon modeli uygulanmakta; elde edilen segmentasyon maskesi aracılığıyla tespit edilen nesneye ait nokta bulutu verisi ayrıştırılmaktadır. Bu nokta bulutu üzerinde Yinelemeli En Yakın Nokta (Iterative Closest Point) algoritması uygulanarak, nesnenin başlangıç pozuna göre üç boyutlu uzaydaki konumu ve oryantasyonu belirlenmesi hedeflenmiştir. Böylece robotun çevresindeki nesneleri algılayarak insan müdahalesine ihtiyaç duymaksızın görevini otonom bir şekilde sürdürebilecek yetkinliğe ulaşması amaçlanmıştır. Bu yaklaşım, hem teorik bilgilerin pratik uygulamalara dönüştürülmesini hem de robotikte bilgisayarla görme yöntemlerinin gerçek dünya problemleri üzerindeki etkinliğini ortaya koymayı amaçlamaktadır. Geliştirilen robotik sistem, yapay zekâ ve nokta bulutları işleme algoritmalarının fiziksel olarak test edilebildiği, esnek ve yenilikçi bir altyapı sunarak literatüre katkı sağlaması hedeflenmiştir.
dc.description.abstractIntegrating image processing and artificial intelligence algorithms into robotic systems has significantly transformed modern manufacturing processes. Modern robotic systems are capable of perceiving their environments and making decisions thanks to deep learning models and computer vision techniques, unlike traditional robotic systems. In traditional robotic systems, the position or orientation of workpieces must remain fixed, and any change in the position or orientation of either the robot or the workpieces requires reprogramming the robot. Such constraints create significant disadvantages, especially in terms of time efficiency and labor productivity, and lead to reduced flexibility in production processes. Therefore, the adoption of innovative and intelligent robotic techniques has become increasingly essential. In this thesis, a five-axis hybrid delta robot kinematic model is developed to facilitate autonomous operation through a position-based visual servoing method. The robotic system is designed to perform effectively despite changes in the position and orientation of the robot workpieces, thereby eliminating the need for manual reprogramming. Delta robots are commonly used in industrial applications due to their high speed and high accuracy advantages. In this context, a new kinematic model of a hybrid delta robot has been developed with a focus on low cost and high accuracy, and its functionality has also been tested under physical and experimental conditions. 3D point clouds and RGB images are acquired and processed using an RGBD camera, allowing the robot to autonomously perform robotic assembly tasks without manual reprogramming. In this system, a five-axis hybrid delta robot is intended to perform the assembly operation. In order to detect the workpiece to be assembled by the delta robot, YOLO11 segmentation is applied to the RGB image only. Using the segmentation mask obtained from the model, the point cloud data corresponding to the detected object is extracted from the depth frame. The Iterative Closest Point (ICP) algorithm is then applied to the extracted point cloud to accurately determine the object's position and orientation in three-dimensional space based on the object's initial pose. Thus, it is aimed that the delta robot will be able to perceive the objects around it and gain the competence to continue its task autonomously without the need for human intervention. This approach aims to translate theoretical knowledge into practical applications and to demonstrate the effectiveness of computer vision methods in robotics for solving real-world problems. The developed robotic system aims to contribute to the literature by providing a flexible and innovative infrastructure where artificial intelligence, image processing, and point cloud processing algorithms can be physically tested.
dc.identifier.endpage92
dc.identifier.startpage1
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=5NNqZKwwGohPh6_KCcfp-sEcrVcZ4-PxbDF4GoWpqhBFd4lNmBMe7S4l6XXEllnr
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12885/6230
dc.identifier.yoktezid943110
dc.language.isotr
dc.publisherBursa Teknik Üniversitesi
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_TEZ_20260207
dc.subjectMekatronik Mühendisliği
dc.subjectMechatronics Engineering
dc.title5 eksenli hibrit delta robotun RGB-D kamerayla görsel servo yaklaşımı ile yönlendirilmesi
dc.title.alternativeGuidance of 5-axis hybrid delta robot with RGB-D camera using visual servo approach
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu