SavedAdd your journal

Journals / Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2026 / Cilt: 36 Sayı: 1

Barkod Tanıma İşlemlerinde SURF Metodunun Uygulanarak LabVIEW Tabanlı Raf Otomasyon Sisteminin Gerçeklenmesi

Mehmet Demir0009-0007-6105-3439
Gökhan Atalı(SAKARYA UYGULAMALI BİLİMLER ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-1215-9249
Durmuş Karayel(SAKARYA UYGULAMALI BİLİMLER ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-9326-466X
Raşit Köker(SAKARYA UYGULAMALI BİLİMLER ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-3811-2310
Pages
1–9
Publication Date
2024-03-28
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Bu sistemlerin geliştirilmesi ile endüstri 4.0 ve zeki sistemlerin oluşmasına ortam hazırlayacağı zamandan ve iş gücünden kazanç sağlanacağı anlaşılmıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışma kapsamında günümüzde ortaya çıkan kargolama sistemlerindeki yoğunluklar araştırılarak bu sistemlerin daha hızlı çalışması gerektiği düşünülmüş ve gerçek zamanlı çalışabilen denetlenebilir bir otomasyon sistemi tasarlanmaya çalışılmıştır.
📊
Key Findings & Data:Hızlı bir şekilde yapılan tanımlama işlemlerinin ardından elde edinilen bilgiler LabVIEW otomasyonuna aktarılarak ürün gerçek zamanlı olarak tasarlanmış mini raf alanlarına 3 boyutlu kartezyen robot yardımıyla yerleştirilmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Bu sistemlerin geliştirilmesi ile endüstri 4.0 ve zeki sistemlerin oluşmasına ortam hazırlayacağı zamandan ve iş gücünden kazanç sağlanacağı anlaşılmıştır.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Bilgisayar Görmesi · OpenCV- SURF · Barkod

Özet

Bu çalışma kapsamında günümüzde ortaya çıkan kargolama sistemlerindeki yoğunluklar araştırılarak bu sistemlerin daha hızlı çalışması gerektiği düşünülmüş ve gerçek zamanlı çalışabilen denetlenebilir bir otomasyon sistemi tasarlanmaya çalışılmıştır. Bu kapsamda bilgisayar görmesi ile LabVIEW tabanlı çalışabilen kartezyen robot otomasyonunun gerçek zamanlı geliştirilmesi sağlanmıştır. Geliştirilen nesne tanıma sisteminde OpenCV tabanlı çalışan SURF metodu kullanılarak ürünlerin barkodları algılama ve tanıma işlemlerini daha hızlı yapması sağlanmıştır. Hızlı bir şekilde yapılan tanımlama işlemlerinin ardından elde edinilen bilgiler LabVIEW otomasyonuna aktarılarak ürün gerçek zamanlı olarak tasarlanmış mini raf alanlarına 3 boyutlu kartezyen robot yardımıyla yerleştirilmiştir. Aynı zamanda ürün yerleştirilme aşamasında gerçek zamanlı olarak otomasyon sisteminde bulunan sensorlerden gelen bilgiler ve motor konum bilgileri alınarak LabVIEW grafik ara yüzüne aktarılmıştır. Bu bilgiler gerçek zamanlı olarak denetlenebilir hale getirilerek otomasyon ekranında izlenebilir bir sistem oluşturulmuştur. Bu sistemlerin geliştirilmesi ile endüstri 4.0 ve zeki sistemlerin oluşmasına ortam hazırlayacağı zamandan ve iş gücünden kazanç sağlanacağı anlaşılmıştır.

🔖

Cite This Article

Demir, M., Atalı, G., Karayel, D., Köker, R. (2024). Barkod Tanıma İşlemlerinde SURF Metodunun Uygulanarak LabVIEW Tabanlı Raf Otomasyon Sisteminin Gerçeklenmesi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 36 Sayı: 1, 1–9. https://doi.org/10.35234/fumbd.1294911

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (17)

  1. Pallejà T.,Guillamet A.,Tresanchez M.,Teixidó M.,del Viso A.F.,Rebate C. $ Palacín J. Implementation of a robust absolute virtual head mouse combining face detection, template matching and optical flow algorithms. Telecommun Syst. 2013; 52:1479–1489.
  2. Chidanand Kumar K S. A vision based application for virtual mouse interface using finger –tip. Int. Journ. Od Comp. Sci. and Information Tech.2012;3(3):4460-4464.
  3. Taşova O. Yapay Sinir Ağları İle Yüz Tanıma. Yüksek Lisans Tezi. Dokuz Eylül Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Mekatronik Mühendisliği Anabilim Dalı. Haziran 2011.
  4. Abduloğlu Ö.Görüntüde Logo Algılama ve Analiz. Yüksek Lisans Tezi. Beykent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı.2017
  5. Bradski G. and Kaehler A.Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library.O’Reilly Media United States of America.2008.16-17
  6. Erişti E.Görüntü İşlemede Yeni Bir Soluk, OPENCV. Akademik Bilişim’10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, Muğla Üniversitesi. 10 - 12 Şubat 2010;223-229
  7. Yu, Q., Cheng, H. H., Cheng, W. W., Zhou X., Ch OpenCV for interactive open architecture computer vision, Advances in Engineering Software, 2004;35: 527-536.
  8. Demir M., Köker R.,Remote Control of an unmanned aerial vehicle based on computer vision using hand gestures. International Conference on Advances in Science (ICAS), 2017;41
  9. Demir M., Köker R.Desing And İmplementation of A Vision Based Face Recognition System By Surf Method. Intern Conf. on Advanced Technologies(ICAT).2018;8
  10. Bay H., Ess A., Tuytelaars T. and Gool L.V. SURF: Speeded Up Robust Features, Computer Vision and Image Understanding (CVIU).2008;110( 3),346-359.
  11. Teke M., Temizel A.Çoklu Bant Uydu Görüntülerinin Ölçek Sınırlandırılmış SURF Kullanılarak Çakıştırılması. Enformatik Enstitüsü. Orta Doğu Teknik Üniversitesi.2010
  12. Karakuş P., Karabörk H. SURF Algoritması Kullanılarak Uzaktan Algılama Görüntülerinin Geometrik Kaydı. 5. Uzaktan Algılama-Cbs Sempozyumu (Uzal-Cbs 2014) İstanbul,14-17 Ekim 2014
  13. http://www.ni.com/en-tr/shop/LabVIEW.html Erişim Tarihi: 10.07.2023
  14. http://www.dinamkemaloglu.com/LabVIEWnedirveneleryapilir.html.ErişimTarihi:10.07. 2023
  15. M. Drew S.Integration of National Instruments’LabVIEW Software into the Chemistry Curriculum1.Department of Chemistry.Carleton College.Journal of Chemical Education. 1996;73,12
  16. Serbet, F., Kaya, D., Kaya, T. Design of Window Function in LABVIEW Environment. International Journal of Modern Research in Engineering and Technology (IJMRET) 2018; 3(10): 1-5.
  17. Yu, Q., Cheng, H. H., Cheng, W. W., Zhou X., Ch OpenCV for interactive open architecture computer vision, Advances in Engineering Software, 2004;35: 527-536.