ÖzDökümhaneler, endüstrideki önemli parçaların üretimini sağlamaları sebebiyle toplumun en önemli faaliyet eksenlerinden biridir. Dökümhanelerde, farklı elementlerin eritilmesi ve belli oranlarda birleştirilmesiyle elde edilen eriyik malzemeler, çeşitli işlemlere tabi tutulmakta ve kalıplanarak istenen şekle getirilmektedir. Üretilen dökümler, otomotiv ve silah sektörü, havacılık ve denizcilik endüstrisi gibi birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Bununla birlikte, kullanıcıların ihtiyacına göre farklı özelliklerde üretilen dökme demirlerin kalite ve standardizasyon işlemlerinin sanayide mühendisler tarafından manuel olarak gerçekleştirilmesi ciddi iş gücü, zaman ve maliyet kayıplarına sebep olmaktadır. Günümüzde hızla ilerleyen teknoloji, kullanıcıların ihtiyaçlarını her geçen gün daha da çeşitlendirmektedir. Bu noktada kalite süreçlerinin hızlandırılması, devamındaki bütün süreçleri hızlandırmakla kalmayacak; iş gücü, zaman ve maliyet kaybını da minimum seviyeye indirecektir. Bu durum göz önünde bulundurularak, bu çalışmada; küresel grafitli dökme demirin nodülarite ve küresellik değerleri baz alınarak bilgisayar destekli bir sistem geliştirilmiştir. Bunun için, Konya Organize Sanayi Bölgesinde faaliyet gösteren bir döküm fabrikasında çeşitli kalitelerde üretilen küresel grafitli dökme demir parçalarına ait 30 adet mikroskop görüntüsü kullanılmıştır. Temelde görüntü işleme metotlarından yararlanarak mikroskop görüntüleri segmente edilmiş, daha sonra mikro yapılardaki nodüllerin yeri, sayısı ve şekillerinin küreselliği hesaplanmıştır. Bu sayede küresel grafitli dökme demir parçalarının bilgisayar ortamında incelenmesi mümkün olmuş ve kalitelerinin otomatik olarak belirlenmesi adına bir ön çalışma ortaya konmuştur. Gerçekleştirilen simülasyonlar, görüntü işleme metotları ile mikroyapıların küresellik değerinin nicel olarak ortaya konabileceğini ve %95,45'lik doğruluk oranı ile nodül sayısının belirlenebileceğini göstermektedir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.