SavedAdd your journal

Journals / International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry / 2025 / Cilt: 9 Sayı: 3

CONTROL AND PERFORMANCE EVALUATION OF TWO-AXIS AUTONOMOUS WEAPON MECHANISM USING IMAGE PROCESSING

GÖRÜNTÜ İŞLEME İLE İKİ EKSENLİ OTONOM SİLAH MEKANİZMASININ KONTROLÜ VE PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİ

Mehmet Akif Arvas(DUZCE UNIVERSITY)0009-0004-3396-8269
Mustafa Ayyıldız(DÜZCE ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-4534-6713
Pages
536–545
Publication Date
2025-12-28
🏛️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)

A total of five shots were fired at four targets; the success rate for the first shot was measured as 75%, and the overall success rate was 80%.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:With the rapid advancement of technology, smart and autonomous systems have gained strategic importance in the defense industry.
📊
Key Findings & Data:In this study, the developed image processing and motion algorithm was integrated into a pre-assembled two-axis weapon system, enabling the automatic detection and neutralization of red balloons among stationary balloons placed in a laboratory environment.
💡
Conclusion & Impact:A total of five shots were fired at four targets; the success rate for the first shot was measured as 75%, and the overall success rate was 80%.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Otonom Silah Sistemi · OpenCV · Jetson Nano

Abstract

With the rapid advancement of technology, smart and autonomous systems have gained strategic importance in the defense industry. In this study, the developed image processing and motion algorithm was integrated into a pre-assembled two-axis weapon system, enabling the automatic detection and neutralization of red balloons among stationary balloons placed in a laboratory environment. Target detection was achieved using hue, saturation, and brightness (HSV) color space, edge detection, and center of gravity calculation methods. The system was configured with the Jetson Nano microprocessor platform, the Python programming language, and the OpenCV library.The experiments were conducted in a safe and controlled laboratory environment without causing harm to any living being. A total of five shots were fired at four targets; the success rate for the first shot was measured as 75%, and the overall success rate was 80%. The results obtained show that the system offers remarkable accuracy on fixed targets and has the potential to contribute to the literature with its image processing-supported structure.

Özet

Teknolojinin hızlı gelişimiyle birlikte, akıllı ve otonom sistemler savunma sanayinde stratejik bir öneme sahip hâle gelmiştir. Bu çalışmada, geliştirilen görüntü işleme ve hareket algoritması, iki eksenli hazır bir silah sistemine entegre edilerek, laboratuvar ortamında yerleştirilen sabit balonlar arasında kırmızı balonlar otomatik olarak tespit edilip imha edilmesi sağlanmıştır. Renk, doygunluk ve parlaklık (HSV) renk uzayı, kenar belirleme ve ağırlık merkezi hesaplama yöntemleriyle hedef tespiti gerçekleştirilmiştir. Sistem Jetson Nano mikroişlemci platformu, Python programlama dili ve OpenCV kütüphanesi ile yapılandırılmıştır. Deneyler, herhangi bir canlıya zarar verilmeden, laboratuvar ortamında güvenli ve kontrollü bir şekilde gerçekleştirilmiştir. Toplamda dört hedefe beş atış yapılmış; ilk atışta başarı oranı %75, genel başarı oranı ise %80 olarak ölçülmüştür. Elde edilen sonuçlar, sistemin sabit hedefler üzerinde kayda değer bir doğruluk sunduğunu ve görüntü işleme destekli yapısıyla literatüre katkı sağlama potansiyeli taşıdığını göstermektedir.

🔖

Cite This Article

Arvas, M. A., Ayyıldız, M. (2025). CONTROL AND PERFORMANCE EVALUATION OF TWO-AXIS AUTONOMOUS WEAPON MECHANISM USING IMAGE PROCESSING. International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry, Cilt: 9 Sayı: 3, 536–545. https://doi.org/10.46519/ij3dptdi.1679106

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (26)

  1. Atlığ, M., “Otonom sistemlerin savaş ve savaş hukukuna etkisi”, Akademik Düşünce Dergisi, Sayı 6, Sayfa 3-21, 2022.
  2. Yılmaz, S., “Bir robot kolu mekanizmasında adım motorları vasıtasıyla verilen koordinatlara hareketin gerçekleştirilmesi”, Yüksek Lisans Tezi, Sakarya Üniversitesi, Sakarya, Nisan 2006.
  3. Erkut, R., Efendioğlu, B., Yılmaz, H. S., Özsoy, K., “Hedefe odaklanan insansız hava aracının üç boyutlu baskı teknolojisi ile üretimi ve kontrolü”, International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry, Cilt 7, Sayı 3, Sayfa 571-587, 2023.
  4. Özer, A., “Savaşlarda üçüncü devrim otonom silah sistemleri ve insancıl hukuk”, Sayfa 251-270, Tasam Yayınları, İstanbul, 2019.
  5. Van Engers, T., Kwik, J., Zurek, T., “Model of a military autonomous device following ınternational humanitarian law”, Ethics and Information Technology, Vol. 25, Issue 1, Pages 1–12, 2023.
  6. Wagner, M., “Taking humans out of the loop: ımplications for ınternational humanitarian law”, Journal of Law, Information and Science, Vol. 21, Pages 155–165, 2011.
  7. Eren, H., Kılıç, A., “Örgütlerde yenilikçilik ortamı: özellikli bir sektör olarak savunma sanayiinde durum”, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 27, Sayı 3, Sayfa 221–244, 2013.
  8. Ziylan, A., “Savunma nereden nereye? türkiye’de savunma sanayi tarihçesi”, Ulusal Strateji Dergisi, Cilt -, Sayı Kasım/Aralık, Sayfa 2–9, 2001.
  9. Best Grup, “İnsansızlaştırma”, https://bestgrup.com/hizmetler/insansizlastirma/, Şubat 12, 2025.
  10. Usta, M.A., Akyazı, Ö., Akpınar, A.S., “Bilgisayar üzerinden bir silah kontrol sistemi prototipinin tasarımı ve gerçekleştirilmesi”, 6th International Advanced Technologies Symposium (IATS’11), Sayfa 240–244, Elazığ, 2011.
  11. Das, G., Anwar, N., Chowdhury, S., Rahman, K.A., “Design and fabrication of an ımage processing based autonomous weapon”, International Journal of Engineering Research, Cilt 5, Sayı 12, Sayfa 931–935, 2016.
  12. Kalan, Y. Ç., ve Akman Aydın, E., “Rehabilitasyon uygulamalarına yönelik el ve parmak hareketlerini taklit eden robot el tasarımı”, Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt 12, Sayı 4, Sayfa 1385–1391, 2023.
  13. Chen, X., Zhang, Y., and Zhang, J., “Real-time object detection for autonomous vehicles using nvıdıa jetson nano”, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 21, No. 5, pp. 2121–2134, 2020.
  14. Fernandes, S., Duseja, D., Muthalagu, R., “Application of ımage processing techniques for autonomous cars”, Proceedings of Engineering and Technology Innovation, Sayfa 1–8, –, 2021.
  15. Rosebrock, A., Deep Learning for Computer Vision with Python, PyImageSearch, 2017.
  16. Gupta, A., “Top python libraries for ımage processing in 2021”, Analytics Vidhya, https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/04/top-python-libraries-for-image-processing-in-2021/, Ocak 30, 2025.
  17. Beyeler, M., “OpenCV with Python Blueprints”, Sayfa –, Packt Publishing Ltd, Birmingham, 2015. 18.Turanlı, M., Arslan, S., & Özdemir, A. A., “Lazer güdümlü hedef takibi yapan robotik düzeneği tasarımı” TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası, 2008.
  18. Düzen, E., “Dört rotorlu döner kanat tipi İHA ile otonom yangın algılayıcı-söndürücü tasarımı”, Yüksek Lisans Tezi, Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi, Karaman, 2023.
  19. Erkut R., Efendioglu B., Yılmaz H. S., Özsoy K., "Hedefe Odaklanan İnsansız Hava Aracının Üç Boyutlu Baskı Teknolojisi ile Üretimi ve Kontrolü" Int. J. of 3D Printing Tech. Dig. Ind., 7(3): 571-587, 2023.
  20. Bingöl, M. S., Kaymak, Ç., Uçar, A., “Derin öğrenme kullanarak otonom araçların insan sürüşünden öğrenmesi”, Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt 31, Sayı 1, Sayfa 177-185, 2019.
  21. Singh, A., Kumar, R., Tripathi, R. P., Arya, U., “Vehicle target area and tyre detection ımage processing technique”, 2016 IEEE 6th International Conference on Advanced Computing (IACC), Sayfa 368-371, 2016.
  22. Wren, C. R., Azarbayejani, A., Darrell, T., Pentland, A. P., “Pfinder: real-time tracking of the human body”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Cilt 19, Sayı 7, Sayfa 780-785, 1997.
  23. Sawahn, F., El-Maari, M., Al-Hamid, A., “Efficient Centroid-Based Object Detection for Maritime High-Altitude UAV,” WACV Workshop on Maritime Computer Vision, 2025.
  24. Wang, J., Liu, Y., Zhang, H., Chen, K., “Segmentation-Based Centroid Matching for Image Rectification via YOLOv9-seg,” Applied Sciences, Cilt 15, Sayı 9, Sayfa 4962-4975, 2022.
  25. Oduncuoğlu, R. E., Öztimur Karadağ, O., “Kenar algılama algoritmaları arasında nesnel performans karşılaştırması”, European Journal of Science and Technology (ECJSE), Cilt 9, Sayı 4, Sayfa 1290-1302, 2022.
  26. Gördü, E. N., Arvas, M. A. “İki eksenli otonom silah mekanizması”, Lisans Bitirme Tezi, Düzce Üniversitesi, Düzce, 2024