Abstract

Robotik teknolojisi geçtiğimiz yüzyılın sonlarında ve içerisinde bulunduğumuz yüzyıl da çok büyük gelişmeler göstermiştir ve hemen hemen üretim ve eğlence sektörü içerisinde olmazsa olmaz bir konuma gelmiştir. Robotik teknolojiler özellikle üretim sektöründe insan faktörünün yerini alarak maliyet, süre, hız ve insan kaynaklı hatalar açısından firmalara büyük kazançlar sağlamakta bunun yanında üretim kalitesini de büyük oranda arttırmakta ve ürün kalitesini istikrarlı hale getirmektedir. Üretim sektöründe robotikleşme büyük oranda ürünlerin üretim bantları sınırları içerinde geçişlerini sağlayan robot kolları üzerinde olmuştur. Yapılan bu çalışmada da kargoculuk sektörü merkez alınmış ve kargoların kargo ana dağıtım merkezlerinden insan faktörü olmaksızın bölgelere ve şehirlere robotik kol düzeneği vasıtası ile dağıtılması amaçlanmıştır.

References

[1] Kurka, P. R. G., & Salazar, A. A. D. (2019). Applications of image processing in robotics and instrumentation. Mechanical Systems and Signal Processing, 124, 142-169.

[2] Tawiah, T. A. Q. (2020). A review of algorithms and techniques for image-based recognition and inference in mobile robotic systems. International Journal of Advanced Robotic Systems, 17(6), 1729881420972278.

[3] Tulbure, A. A., Tulbure, A. A., & Dulf, E. H. (2022). A review on modern defect detection models using DCNNs–Deep convolutional neural networks. Journal of Advanced Research, 35, 33-48.

[4] Babic, M., Farahani, M. A., & Wuest, T. (2021). Image based quality inspection in smart manufacturing systems: A literature review. Procedia CIRP, 103, 262-267.

[5] Kaya S., Boru B., Turhan E. Atalı G., 6 Serbestlik Derecesine Sahip Robot Kolunun Görüntü İşleme ve İnternet Üzerinden Kontrolü, ISTEC2014 Doha, KATAR, Aralık 2014

[6] Yılmaz N. , Web Tabanlı Mobil Robot Sistemi Tasarımı, Gerçekleştirilmesi ve Uygulamaları, Doktora Tezi, Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2005.

[7] Yılmaz N. , Sağıroğlu Ş. ve Bayrak M. “Web tabanlı AR-GE Robotu: SUGAR-1”, ASYUINISTA 2004, Akıllı Sistemler ve Uygulamaları Sempozyumu, YTÜ, İstanbul, 127-130, 23-25 Haziran 2004.

[8] Ünlü, B. İnternet Üzerinden Mobil Bir Robotun Kontrolü Bitirme Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, 2007

[9] Metin U. , İlter Ö. ve Altay A. , “Yerli İmkânlar ile Geliştirilen DA Servo Sürücü ve 5 Eksenli Robot Kol Uygulaması” Lisans bitirme tezi, İstanbul Üniversitesi Makina Mühendisliği ( http://web.itu.edu.tr/usanm/bitirme.html)

[10] Ambikapathy, A., Sandilya, J., Tiwari, A., Singh, G., & Varshney, L. (2020, March). Analysis of Object Following Robot Module Using Android, Arduino and Open CV, Raspberry Pi with OpenCV and Color Based Vision Recognition. In International Conference on Emerging Trends and Advances in Electrical Engineering and Renewable Energy (pp. 365-377). Singapore: Springer Nature Singapore.

[11] Tahir, Mr. (2024). Vision Assisted Robotic Arm Using Arduino. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology. 12. 371-379. 10.22214/ijraset.2024.59740.

[12] Dragusu, M. & Mihalache, A.N. & Solea, R.. (2012). Practical applications for robotic arms using image processing. 1-6.

[13] Hu, He. (2020). An educational Arduino robot for visual Deep Learning experiments. International Journal of Intelligent Robotics and Applications. 4. 10.1007/s41315-019-00114-2.

[14] Griffiths, S. (2014, May 12). FDA approves Deka arm, the mind-controlled robotic limb developed by Segway creator. Mail Online. https://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-2626171/Luke-Skywalker-arm-gets-ahead-FDA-approves-mind-controlled-robotic-limb-developed-creator-Segway.html

[15] Özcan, M. (2018, December 15). LabVIEW ı̇le görüntü ı̇şlemeye giriş | Roboturka.com |. roboturka.com |. https://roboturka.com/labview/labview-ile-goruntu-islemeye-giris/

[16] Product Documentation - NI. (n.d.). https://www.ni.com/docs/en-US/bundle/ni-vision-labview-api-ref/page/imaqvision/imaq_readfile.html