Yazar "Toylan, Hayrettin" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 4 / 4
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Design and manufacture of automated controlled test machine detecting braking characteristic of brake lining in vehicles
    (Sage Publications Ltd, 2017) Timur, Mustafa; Kuscu, Hilmi; Toylan, Hayrettin
    This study has been carried out in order to measure friction coefficient of friction materials used in autos through computer program. Variants such as speed, temperature, and pressure have been discussed and the effect of these variants on friction materials of autos. Variants such as speed, temperature, and pressure resulting from various effects in autos have been discussed, the effects of these variants on friction materials have been examined and their friction coefficients have been detected. In the test device whose manufacturing has been completed, temperature value between surface of brake lining and disc used during tests a machinery has been prepared in a way that temperature values are 0-400?, speed values are 0-1400 rev/min, pressure values are 0-1.05Mpa. In consideration of these dates, it has become possible to constitute friction coefficient-temperature, friction-time and temperature-time diagrams. By benefiting from the tests to be performed through friction coefficient test device, enhancement or progress will be ensured in material selection, technology and theory. Control pf parameters such as speed, temperature, pressure, force, and friction coefficient to be measured are performed easily through test device; moreover, thanks to electronically sensitivity of electronically and mechanical materials used in test device, it is ensured that you can reach the values you want to reach correctly. Friction tests have been carried out on samples having different properties in auto regulative test device. Friction coefficient values of automotive brake linings in the new system design and manufacturing which is carried out, have been in conformity with SAE-J661 Standard and TSE 555-9076 Standard (Turkish Standards Institution). Test results obtained are in parallel with the literature.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    A Real-Time Apple Grading System Using Multicolor Space
    (Hindawi Ltd, 2014) Toylan, Hayrettin; Kuscu, Hilmi
    This study was focused on the multicolor space which provides a better specification of the color and size of the apple in an image. In the study, a real-time machine vision system classifying apples into four categories with respect to color and size was designed. In the analysis, different color spaces were used. As a result, 97% identification success for the red fields of the apple was obtained depending on the values of the parameter a of CIE L* a* b* color space. Similarly, 94% identification success for the yellow fields was obtained depending on the values of the parameter y of CIE XYZ color space. With the designed system, three kinds of apples (Golden, Starking, and Jonagold) were investigated by classifying them into four groups with respect to two parameters, color and size. Finally, 99% success rate was achieved in the analyses conducted for 595 apples.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    A research on SCADA application by the help of OPC server for the water tank filling system
    (Academic Journals, 2010) Toylan, Hayrettin; Kuscu, Hilmi
    This study deals with the data exchange issues based on object linking and embedding for process control (OPC) server in industrial automation systems. OPC server is a software developed to solve the driver device problem, where the first-tier visualization and supervisory control and data acquisition (scada) applications needed to have a standard way for reading and writing data from devices on the factory floor in process control. In this paper, the aim of the study was to control the water tank filling system through the programmable logic controller (PLC) and to observe the procedure by the help of SCADA The connection between the PLC and SCADA is maintained by the OPC server. With OPC server, the exchange of digital and analogue data obtained from sensors in the system can be realized with low cost and maximum performance. This paper illustrates the use of OPC server in industrial automation systems and the necessary PLC algorithms. A practical application of the design of the system is described.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Yapay zeka örüntü tanıma algoritması kullanarak sınıflandırma otomasyonunun tasarımı
    (Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2012) Toylan, Hayrettin; Kuşçu, Hilmi
    Bu tez çalışmasında elma üreticilerinin elma sınıflandırma makinesinden beklentileri doğrultusunda, fonksiyonel bir elma sınıflandırma sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen elma sınıflandırma sisteminde, kullanıcının tercihine göre birbirinden bağımsız olarak çalıştırılabilen üç fark lı sınıflandırma seçeneği sunulmuştur. Bunlar, elmaların renk ve boyuna göre sınıflandırılması, elmaların yüzey kalitesine göre sınıflandırılması ve elmanın kütlesine göre sınıflandırılmasıdır. Bu üç farklı sınıflandırma uygulaması için donanıma uygun olarak algoritma tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir. Bu tez kapsamın da özellikle elmaların renk/boyuna ve yüzey kalitesine göre sınıflandırılması işlemi üzerinde durulmuş ve bu iki sınıflandırma işlemini gerçekleştirmek üzere, gerçek zamanlı çalışan makine görme sistemi tasarlanmıştır.Bununla birlikte makine görme sisteminde bulunan kullanıcı tercihli bu iki yazılım, MATLAB GUI kullanılarak yazılan arayüz ile desteklenmiştir. İlk yazılım, elmaları renk ve boylarına göre dört farklı sınıfa ayırmaktadır. Bu işlem görüntünün elde edilmesini takiben, çoklu renk uzayı kullanılarak, arka plan ayırma (maskeleme), elmanın renginin belirlenmesi ve elmanın boyunun belirlenmesi ile gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan sistem ile Golden, Starking ve Jonagold türü elmalar renklerine göre iki (Kırmızı-Sarı) ve boylarına göre de iki (Normal-İri) olmak üzere toplamda dört sınıfa ayrılırlar. Bu sınıflandırma işlemi %100’ e yakın bir başarı oranı ile bir dakikadan daha az bir sürede, 95 adet elma sınıflandırabilme başarısı göstermiştir. İkinci yazılımda, starking türü elmaların yüzey kalitesine göre sınıflandırılmasını sağlayan, görüntü işleme temelli akıllı bir örüntü tanıma algoritması gerçekleştirilmiştir. Örüntü tanıma algoritması, arka plandan ayrılan elma görüntüsünün bölütlenmesi, örüntülerin özniteliklerinin çıkarılması, öznitelik seçimi ve örüntünün sınıflandırılması basamaklarından oluşur. Bu çalışmada, çoklu-renk uzayı kullanılarak, arka plandan ayrılan elma görüntüsünün bölütlenme işleminden sonra elde edilen örüntülerine ait istatistiksel, dokusal ve şekilsel özelliklerini içeren yirmi beş öznitelik çıkarılmıştır.Bu öznitelikler, Ardışık Geri Yönde Kayan Seçim (SBFS) öznitelik seçim yöntemi ile ayırt ediciliği daha yüksek onbir elemanlı öznitelik alt kümesine indirgenmiş ve bu öznitelikler alt kümesi, sınıflandırıcıya girdi sağlamıştır. Örüntüleri tanımlama aşamasında ise Destek Vektör Makineleri (DVM) ve en Yakın Komşuluk (k-EYK) sınıflandırma algoritmaları test edilmiştir. Bu testler sonucunda, sınıflandırma hassasiyeti bakımından Gaussian Yarıçap Temelli Fonksiyon çekirdekli, DVM öne çıkarak, farklı eğitim ve test gruplarında en yüksek %90 doğruluk oranı ile örüntüleri, iikusurlar ve diğerleri (elma sapı, çiçek çukuru ve sağlıklı dokular) olarak iki gruba sınıflandırma başarısı göstermiştir. Sonuç olarak, elma yüzeyinde bulunan ve kusur olarak tanımlanan örüntülerin toplam alanına göre elmalar, Ekstra, Sınıf 1, Sınıf 2 ve Reddedilen şeklinde dört sınıfa ayrılmışlardır. Bu tez çalışmasında, makine görme sisteminden bağımsız üçüncü bir elma sınıflandırma tercihi olarak kütle duyarlı elma sınıflandırma sistemi de geliştirilmiştir.Bu sistemde kütlesi belirlenmiş elmalar, Programlanabilir Mantıksal Denetleyici (PLC)’de yazılan algoritma yardımıyla, kütlenin oluşturduğu ağırlık kuvveti yük hücresi tarafından ölçülerek, dört farklı kütle sınıfına ayrılmışlardır.