GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİNİN EKLEMELİ İMALATTA KULLANIMI
Abstract1920'li yıllarda temelleri atılan Görüntü işleme teknikleri, resim veya video görüntüsü üzerinde değişiklikler yapmak, görüntüyü iyileştirmek veya görüntülerden öznitelik ve anlamlı bilgiler elde etmek için kullanılabilmektedir. Görüntü işlemenin biyometrik tanıma ve güvenlik sistemleri, robotik, medikal, uzay bilimleri, savunma sanayi, uzaktan algılama uygulamaları gibi alanlarda yaygın kullanımı vardır. Çalışmada görüntü işleme tekniklerinin Eklemeli İmalat(Eİ) alanında kullanımı araştırılmıştır. Eİ ile üretilmiş parçalarda kalite güvencesinin yeterince olmaması, önemli bir teknolojik eksiklik olarak göze çarpmaktadır. Bu sebeple üreticiler, özellikle bileşen hatalarının giderilemediği yüksek maliyetli uygulamalar için Eİ teknolojilerini kullanmaktan kaçınmaktadırlar. Proses kontrolündeki gelişmeler ve görüntü işlemenin kullanımı Eİ tekniklerinin üretim kalitesinin önemli ölçüde iyileştirilmesine imkân tanıyacaktır. Hali hazırda toz yataklı metal Eİ teknolojilerinde ergime oluşumu, toz sermede meydana gelen hataların tespitinde görüntü işlemeden yararlanılmakta ve işlem kalitesi iyileştirilebilmektedir.Image processing techniques foundations of which were laid in the 1920’s can be used to make changes to the image or video image, to improve the image, or to extract features and meaningful information from images. Image processing is commonly used in areas such as biometric recognition and security systems, robotic, medical, space sciences, defense industry, remote sensing applications. In the study, the use of image processing techniques in the field of Additive Manufacturing (AM) has been examined. The use of image processing in AM technologies is thought to contribute significantly to the quality of the manufacturing process of these Technologies; because the lack of quality assurance in parts produced via AM is an important technological deficiency. For this reason, manufacturers avoid using AM technologies, especially for over-costing applications where component errors cannot be eliminated. Improvements in process control and the use of image processing will allow a significant improvement in the production quality of AM techniques. Currently, image processing is used in melting and detection of powder spreading error in the powdered bed metal AM technologies, and the process quality can be improved.