T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ

T.C.
SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ
FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ
GÖRÜNTÜ ĠġLEME ĠLE YÜZEY
PÜRÜZLÜLÜĞÜ ÖLÇÜMÜ VE ANALĠZĠ
Erkan HOROZOĞLU
YÜKSEK LĠSANS
Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi
Anabilim Dalı
ġubat-2013
KONYA
Her Hakkı Saklıdır
TEZ KABUL VE ONAYI
Erkan HOROZOĞLU tarafından hazırlanan “Görüntü ĠĢleme Ġle Yüzey
Pürüzlülüğü Ölçümü ve Analizi” adlı tez çalıĢması 27/02/2013 tarihinde aĢağıdaki jüri
tarafından oy birliği ile Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektronik ve
Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Anabilim Dalı’nda YÜKSEK LĠSANS TEZĠ olarak kabul
edilmiĢtir.
Jüri Üyeleri
Ġmza
BaĢkan
Yrd. Doç. Dr. Ömer Kaan BAYKAN
DanıĢman
Yrd. Doç. Dr. Hasan Erdinç KOÇER
Üye
Yrd. Doç. Dr. Ġlhan ASĠLTÜRK
Yukarıdaki sonucu onaylarım.
Prof. Dr. AĢır GENÇ
FBE Müdürü
TEZ BĠLDĠRĠMĠ
Bu tezdeki bütün bilgilerin etik davranıĢ ve akademik kurallar çerçevesinde elde
edildiğini ve tez yazım kurallarına uygun olarak hazırlanan bu çalıĢmada bana ait
olmayan her türlü ifade ve bilginin kaynağına eksiksiz atıf yapıldığını bildiririm.
DECLARATION PAGE
I hereby declare that all information in this document has been obtained and
presented in accordance with academic rules and ethical conduct. I also declare that, as
required by these rules and conduct, I have fully cited and referenced all material and
results that are not original to this work.
Erkan HOROZOĞLU
Tarih: 27/02/2013
ÖZET
YÜKSEK LĠSANS
Görüntü ĠĢleme Ġle Yüzey Pürüzlülüğü Ölçümü ve Analizi
Erkan HOROZOĞLU
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Anabilim Dalı
DanıĢman: Yrd. Doç. Dr. Hasan Erdinç KOÇER
2013, 72 Sayfa
Jüri
DanıĢman Yrd. Doç. Dr. Hasan Erdinç KOÇER
Yrd. Doç. Dr. Ġlhan ASĠLTÜRK
Yrd. Doç. Dr. Ömer Kaan BAYKAN
Tornalama yapılan ürünlerin yüzeyinde oluĢan pürüzlülük, ürünün çalıĢmasını etkileyen en
önemli faktörlerden biridir. Pürüzlülüğün en aza indirgenmesi amacıyla çeĢitli ölçümler ve analizler
yapılmaktadır. Tornalama iĢlemlerinden sonra, iĢlenen yüzeyde oluĢan yüzey pürüzlülüğün ölçülmesinde
izleyici uçlu yöntem sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalıĢmada iĢlenen yüzeylerde oluĢan yüzey
pürüzlülüğünün, görüntüleme cihazları kullanarak alınan yüzey görüntüsü üzerinden, görüntü iĢleme
teknikleri ile ölçme iĢlemi ve değerlendirmesi yapılmıĢtır. Görüntü alınarak yapılan yüzey pürüzlülüğü
ölçümü, temassız olduğundan ölçme iĢlemini kolaylaĢtırmaktadır ve yüzeyde herhangi bir tahribata sebep
olmamaktadır. Ayrıca yeterli Ģartlar sağlanabilirse, tornalama iĢlemi sırasında iĢlenen parça yerinden
çıkartılmadan da görüntü alınabilirse yüzey pürüzlülüğü analizi yapmak mümkün olabilir. Bu tez
çalıĢmasında alınan görüntüler yüzey pürüzlülüğü açısından analiz edilerek izleyici uçlu yöntemle
karĢılaĢtırılmıĢtır.
Anahtar Kelimeler: görüntü iĢleme, tornalama, yüzey pürüzlülüğü, yüzey
pürüzlülüğü ölçme
iv
ABSTRACT
MS THESIS
Surface Roughness Measurementand Analysis With Image Processing
Erkan HOROZOĞLU
THE GRADUATE SCHOOL OF NATURAL AND APPLIED SCIENCE OF
SELÇUK UNIVERSITY
THE DEGREE OF MASTER OF SCIENCE
IN ELECTRONIC AND COMPUTER SYSTEM EDUCATION
Advisor: Asst. Prof. Dr. Hasan Erdinç KOÇER
2013, 72 Pages
Jury
Advisor Asst. Prof. Dr. Hasan Erdinç KOÇER
Asst. Prof. Dr. Ġlhan ASĠLTÜRK
Asst. Prof. Dr. Yrd. Doç. Dr. Ömer Kaan BAYKAN
Turning to the roughness of the surface of products, is one of the most important factors
affecting the operation of the product. A variety of measurements and analyzes are carried out in order to
minimize roughness. After turning operations, the measurement of the surface roughness on the operand
surface the follower jagged method is often used. In this project, the surface roughness on the operand
surface,by using imaging devices, taken from the surface with the display image processing techniques
the procedure of measurement and evaluation had been carried out.Surface roughness measurement
made by taking image , (It is because non-contact) makes the measurement easy and do not cause any
damage on the surface. In addition, if sufficient conditions can be achieved, if it is also possible to be
taken image without removing the workpiece part during the process of turning,surface roughness
analysis may be able to be done. In this thesis,the images have been analyzed and compared to follower
jagged method in terms of surface roughness.
Keywords: image
measurement, turning
processing,
surface
v
roughness,
surface
roughness
ÖNSÖZ
Yüksek Lisans Tez çalıĢmalarımda desteklerini benden esirgemeyen baĢta
danıĢman hocam Yrd. Doç. Dr. Hasan Erdinç KOÇER’e, izleyici uç ile pürüzlülük
ölçümü konusunda yardımcı olan Yrd. Doç. Dr. Ġlhan ASĠLTÜRK’E, görüntülerin
alınmasında yardımları bulunan Prof. Dr. Ahmet DURAN ve Doç. Dr. H. Hüseyin
DOĞAN’a ve eĢim MüĢerref HOROZOĞLU’na teĢekkür ederim.
Erkan HOROZOĞLU
KONYA-2013
vi
ĠÇĠNDEKĠLER
ÖZET ......................................................................................................................... iv
ABSTRACT .................................................................................................................v
ÖNSÖZ ...................................................................................................................... vi
ĠÇĠNDEKĠLER ........................................................................................................ vii
ġEKĠLLER LĠSTESĠ ................................................................................................ ix
ÇĠZELGELER LĠSTESĠ ............................................................................................x
1.
GĠRĠġ ...................................................................................................................1
1.1.
1.2.
1.3.
2.
Yüzey Pürüzlülüğü ve Ölçülmesi ....................................................................1
Tezin Amacı....................................................................................................1
Kaynak AraĢtırması .........................................................................................2
MATERYAL VE YÖNTEM ...............................................................................6
2.1. Tez Ġçin Kullanılan Donanım ve Yazılımlar ....................................................6
2.1.1. Torna Ġle ĠĢlenen Silindirik Malzeme ...........................................................6
2.1.2. KiĢisel Bilgisayar .....................................................................................6
2.1.3. Görüntüleme Cihazı (Nikon Eclipse Ci Serisi Biyolojik Mikroskop) ........7
2.1.4. Görüntüleme Cihazı (Leica Z6 APO A)....................................................7
2.1.5. Ġzleyici Uçlu Ölçüm Cihazı (Mitutoyo Surftest SJ-201P)..........................8
2.1.6. Visual Studio 2010 ...................................................................................9
2.2. Yüzey Pürüzlülüğü Hesabında Ġzlenen Yol.................................................... 10
2.2.1. Yüzey Pürüzlülüğü Hesaplama Yöntemleri ............................................ 11
2.2.2. Görüntü Üzerinden Yüzey Pürüzlülüğü Hesapları .................................. 11
3.
TEORĠK ESASLAR .......................................................................................... 13
3.1. Görüntüyü Gri Seviyeye DönüĢtürme ............................................................ 13
3.1.1. Gri Seviye Hesaplama Yöntemleri ......................................................... 13
3.2. Görüntü Filtreleri .......................................................................................... 14
3.2.1. Ortalama Filtresi .................................................................................... 14
3.2.2. Ortanca Filtresi....................................................................................... 15
3.3. Yüzey Kalitesinin Sayısal Olarak Değerlendirilmesi......................................16
3.3.1. Ortalama Çizgi Sistemi (M) ................................................................... 17
4.
TORNALAMA ve YÜZEY PÜRÜZLÜLÜĞÜ ................................................. 21
4.1. Tornalama ..................................................................................................... 21
4.2. TalaĢ Kaldırma Mekaniği .............................................................................. 21
4.3. Kesme ÇeĢitleri ............................................................................................. 22
4.3.1. Dik kesme .............................................................................................. 22
4.3.2. Eğik kesme ............................................................................................ 23
vii
4.4. Tornada Kesme Parametreleri ....................................................................... 24
4.4.1. Kesme hızı ............................................................................................. 24
4.4.2. Ġlerleme miktarı ...................................................................................... 25
4.4.3. TalaĢ derinliği ........................................................................................ 26
4.5. Yüzey Pürüzlülüğü ........................................................................................ 27
4.5.1. Yüzey Yapısının Özellikleri ................................................................... 28
4.5.2. Yüzey Pürüzlülüğünün Önemli Olduğu Durumlar .................................. 28
4.5.3. Yüzey Kalitesini Etkileyen Faktörler ...................................................... 29
4.5.4. Yüzey Pürüzlülüğü Ölçme Yöntemleri ................................................... 30
5.
UYGULAMA VE DEĞERLENDĠRME ........................................................... 32
5.1. Programın Ekran Görüntüleri ve Bölümleri ................................................... 32
5.2. Programın Bir Görüntü Seçilerek ÇalıĢtırılması ............................................. 34
5.3. Programdan Alınan Ölçüm Sonuçlarının Değerlendirilmesi ........................... 39
5.3.1. Kullanılan Filtrelerin Etkisi .................................................................... 39
5.3.2. Hesaplama Yöntemlerinin Değerlendirmesi ...........................................40
5.3.3. Aynı Yüzeyin Farklı Bölgelerinden Yapılan Hesaplamalar ..................... 42
5.3.4. Ġzleyici Uç Ġle Yapılan Ölçümlerle Görüntü Üzerinden Yapılan
Ölçümlerin KarĢılaĢtırması .................................................................................. 43
6.
SONUÇLAR VE ÖNERĠLER ...........................................................................56
6.1.
6.2.
Sonuçlar ........................................................................................................ 56
Öneriler ......................................................................................................... 57
KAYNAKLAR ..........................................................................................................58
ÖZGEÇMĠġ............................................................................................................... 62
viii
ġEKĠLLER LĠSTESĠ
ġekil 2.1 Tornalama Yapılan Silindirik Parça ................................................................6
ġekil 2.2 Nikon Eclipse Ci.............................................................................................7
ġekil 2.3 Leica Z6 Apo A ..............................................................................................8
ġekil 2.4 Yüzey Pürüzlülük Ölçme Aleti .......................................................................8
ġekil 2.5 Yüzey Karakteristiği ve Sembolleri (AkkuĢ, 2010) .........................................9
ġekil 2.6 Yüzey Görüntüleri (Sol: Deney 1, Sağ: Deney 2) ..........................................11
ġekil 2.7 Gri Seviye Grafiği ........................................................................................ 11
ġekil 2.8 Ra Değerinin Grafik Üzerinden Gösterimi .................................................... 12
ġekil 3.1 Ortalama Filtre Maskesi ................................................................................ 14
ġekil 3.2 Mean Filtresi Örneği ([online], homepages.inf.ed.ac.uk) ............................... 15
ġekil 3.3 Ortanca Filtre Örneği ([online], homepages.inf.ed.ac.uk) .............................. 16
ġekil 3.4 Median Filtresi Hesaplaması ......................................................................... 16
ġekil 3.5 Ortalama Sistemine Göre Yüzey Pürüzlülük Profili ......................................17
ġekil 3.6 Alanlarla Ra Değerinin Gösterimi (NeĢeli, 2006) ..........................................18
ġekil 3.7 On Nokta Yükseklik Parametresinin Tanımlanması ......................................19
ġekil 3.8 Ordinatlarla Rq Değerinin Gösterimi ............................................................ 20
ġekil 4.1 Kesici Takımın Kullanıldığı Tornalama ĠĢlemi.............................................. 21
ġekil 4.2 Kesme ve Kesici Takımları ...........................................................................22
ġekil 4.3 Eğik Kesme .................................................................................................. 23
ġekil 4.4 Tornalamada Kesme Hız, Ġlerleme Miktarı ve TalaĢ Derinliği ....................... 26
ġekil 4.5 Ġzleyici Uç Prensibi....................................................................................... 30
ġekil 4.6 Ġzleyici Uçtan Kaynaklanan Ölçme Hatası .................................................... 31
ġekil 5.1 Programın Ana Sayfa Görüntüsü................................................................... 32
ġekil 5.2 Görüntü Seçme Ekranı .................................................................................. 34
ġekil 5.3 Görüntüyü Gri Seviyeye DönüĢtürme ........................................................... 35
ġekil 5.4 Görüntüye Filtre Uygulama ..........................................................................35
ġekil 5.5 Görüntü Üzerinden Hesaplamaların Yapılması ............................................. 36
ġekil 5.6 Pürüzlülük Değerleri ve Grafikler ................................................................. 37
ġekil 5.7 Grafik 1 ........................................................................................................ 37
ġekil 5.8 Grafik 2 ........................................................................................................ 38
ġekil 5.9 Hesaplama Yapılan Bölgeler ......................................................................... 38
ġekil 5.10 Ölçüm-I (sol) ve Ölçüm-II'nin (sağ) Parametre Değerleri ............................ 39
ġekil 5.11 Görüntü Bölgeleri (I-Sol Üst, II-Sağ Üst, III-Sol Alt, IV-Sağ Alt) ............... 42
ġekil 5.12 Deney 2 Yüzey 2 Grafik-1 ..........................................................................50
ġekil 5.13 Deney 2 Yüzey 2 Grafik-2 ..........................................................................50
ġekil 5.14 Deney 2 Yüzey 2 Grafik-3 ..........................................................................51
ix
ÇĠZELGELER LĠSTESĠ
Çizelge 3.1 ISO Tarafından Ra Değerinin Simgelenmesi ............................................. 18
Çizelge 5.1 Pürüzlülük Ölçüm Değerleri (Filtreler Ġçin) ............................................... 39
Çizelge 5.2 Pürüzlülük Ölçüm Değerleri (Hesaplama Yöntemleri Ġçin) ....................... 41
Çizelge 5.3 Yüzey Pürüzlülüğü Ölçüm Sonuçları ........................................................ 42
Çizelge 5.4 Deney 1 Ġçin Ġzleyici Uç Ġle Yapılan Ölçümler ..........................................44
Çizelge 5.5 Deney 2 Ġçin Ġzleyici Uç Ġle Yapılan Ölçümler ..........................................44
Çizelge 5.6 Deney 1 Ġçin Görüntü Üzerinden Hesaplanan Pürüzlük Değerleri ............. 45
Çizelge 5.7 Deney 2 Ġçin Program Ġle Hesaplanan Pürüzlük Değerleri ......................... 45
Çizelge 5.8 Deney 1 Ġçin Ġzleyici Uç Ölçümlerinin Sıralaması ..................................... 46
Çizelge 5.9 Deney 2 Ġçin Ġzleyici Uç Ölçümlerinin Sıralaması ..................................... 47
Çizelge 5.10 Deney 1 Ġçin Görüntü Üzerinden Ölçümlerinin Sıralaması ...................... 47
Çizelge 5.11 Deney 2 Ġçin Görüntü Üzerinden Ölçümlerinin Sıralaması ...................... 48
Çizelge 5.12 Deney 1 Yüzeylerin Benzerlik Oranları................................................... 49
Çizelge 5.13 Deney 2 Yüzeylerin Benzerlik Oranları................................................... 49
Çizelge 5.14 Deney 1’de Ġzleyici Uç Ġle Yapılan Ölçümlerdeki Yüksek Farklılık
Oranları ....................................................................................................................... 51
Çizelge 5.15 Deney 1 Ġzleyici Uç Ölçüm Farklılık Oranları ......................................... 52
Çizelge 5.16 Deney 1 Görüntü Üzerinden Yapılan Ölçümlerin Farklılık Oranları ........ 52
Çizelge 5.17 Deney 2 Ġzleyici Uç Ölçüm Farklılık Oranları ......................................... 53
Çizelge 5.18 Deney 2 Görüntü Üzerinden Yapılan Ölçümlerin Farklılık Oranları ........ 53
Çizelge 5.19 Normalizasyon ĠĢlemi Sonrası KarĢılaĢtırma (1. Deney) .......................... 54
Çizelge 5.20 Normalizasyon ĠĢlemi Sonrası KarĢılaĢtırma (2. Deney) .......................... 55
x
1
1. GĠRĠġ
1.1.Yüzey Pürüzlülüğü ve Ölçülmesi
XVIII. yy’da buharlı makinelerin icadıyla beraber sanayi, her tür alanda çok
hızlı bir Ģekilde geliĢme göstermiĢtir. Ġmalat sektörünün merkezinde yer alan tornalama
ve talaĢ kaldırma iĢlemi teknolojinin geliĢmesiyle ilerleme kaydetmiĢtir.
Tornalama iĢlemi sonrasında iĢlenen ürünün yüzeyinin düz olmaması durumu
pürüzlülük olarak tanımlanır. OluĢan bu yüzey pürüzlülüğü, tornalama iĢleminden sonra
istenmeyen bir durum olarak ortaya çıkmaktadır. Yüzey pürüzlülüğünü ölçmek için
günümüze kadar pek çok ölçme tekniği geliĢtirilmiĢtir. Bu ölçme iĢlemi en ilkel olan
dokunma yöntemi ile baĢlar, çeĢitli cihazların ve teknolojinin yardımıyla çok hassas
ölçümlere kadar varır.
Yüzey
pürüzlülüğü
ölçme
yöntemlerini
iki
temel
baĢlık
altında
değerlendirebiliriz. Bunlar; uygulama Ģekline göre (Tahribatlı, Tahribatsız, Temaslı,
Temassız); ölçme hassasiyetine göre (Kaba, Orta, Hassas). Bu ölçme yöntemlerinde
istenilen özellikler; pürüzlülüğü ölçülen yüzeye herhangi bir tahribatta ve temasta
bulunulmaması ve hassas ölçüm yapılabilmesidir.
Bu tez çalıĢmasında, Visual Studio platformunda C# dilinde hazırlanan
programdan yüzey pürüzlülüğü değerleri elde edilmiĢtir. Elde edilen bu değerleri test
etmek için silindirik metalik bir yüzeye iki ayrı deneyde toplam on sekiz farklı
tornalama iĢlemi uygulanmıĢ, bu sayede toplam otuz altı farklı yüzey elde edilmiĢtir.
Elde edilen yüzeyler yüzey pürüzlülüğü belirlenmesinde sıklıkla kullanılan izleyici uç
yöntemiyle ölçülmüĢtür. Daha sonra aynı yüzeylerin yüzey pürüzlülüğü, hazırlanan
program ile de ölçülüp karĢılaĢtırılmıĢ ve değerlendirilmiĢtir.
1.2. Tezin Amacı
Bu çalıĢmada amaç, iĢlenen yüzeylerde oluĢan pürüzlülüğü temassız, tahribatsız
ve hassas bir Ģekilde ölçmedir. Bunu sağlamak için iĢlenen yüzeyin mikroskobik
görüntüsü alınır. Ardından bu görüntü literatürde yer alan görüntü iĢleme teknikleri ile
analiz edilerek pürüzlülüğü hesaplanır. Literatürde yer alan yüzey pürüzlülüğü
hesaplama yöntemlerini model alarak görüntü üzerindeki sayısal verilerle bir yüzey
pürüzlülüğü değeri elde edilebileceği öngörülmüĢtür.
2
Kamera ile alınan görüntüye ait yüzey pürüzlülüğü değerleri, yaygın olarak
kullanılan izleyici uçlu (elmas uçlu) yöntemle ölçülen değerlerle karĢılaĢtırılarak
görüntü iĢleme ile yüzey pürüzlülüğü analizinin performans değerlendirilmesi
yapılmıĢtır.
1.3.Kaynak AraĢtırması
Sanayi inkılabıyla birlikte endüstride geliĢtirilen ve yeni bulunan hareketli
mekanizmalarda tornalama iĢlemi sıklıkla kullanılmıĢtır. Çünkü üzerinde kesme yapılan
çalıĢan sistem elemanları sürtünmeyi minimuma indireceğinden daha fazla verim yani
daha az enerji kaybı sağlamaktadır. Bundan dolayıdır ki tornalama iĢlemi ve bu iĢlem
sonrasında ortaya çıkan iĢlenmiĢ parçanın yüzey pürüzlülüğü hakkında literatürde
birçok araĢtırma yapılmıĢtır. Aynı Ģekilde biliĢim sistemlerinin sıklıkla kullanıldığı
çağımızda önemli bir yer de görüntü iĢleme konusunda olmuĢtur. Bilgisayar sistemleri
üzerinden görüntü iĢleme iĢlemleri de günümüzde yaygınlaĢmakla birlikte geliĢimini
çok hızlı bir Ģekilde sürdürmektedir.
Hüseyin ÖZDEMĠR 2006 yılında hazırladığı çalıĢmasında (Tornalama ĠĢleminde
Kesme Kuvveti Ölçümünde Kullanılacak Dinamometre Tasarımı Ve Üretimi, Yüksek
Lisans Tezi) tornalama iĢlemi ve tornalama iĢlemini etkileyen faktörleri ele almıĢtır. Bu
çalıĢmasında bizleri tornalama (talaĢ kaldırma), tornalamada kullanılan ilerleme
miktarının, talaĢ derinliğinin, kesme hızının ve kesici takım aĢınmalarının kesme
kuvvetine etkisi konusunda aydınlatmıĢtır. ÇalıĢmalarda gözlemler Ģu Ģekilde olmuĢtur,
ilerleme miktarı ve talaĢ derinliği kesme kuvvetine doğru orantıda etki ederken, kesme
hızı ve kesici takım aĢınmaları ters orantıda etki etmektedir.
Harun AKKUġ’un 2010 yılında yaptığı çalıĢmasında (Tornalama ĠĢlemlerinde
Yüzey Pürüzlülüğünün Ġstatiksel ve Yapay Zeka Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi,
Yüksek Lisans Tezi) CNC tornalama iĢlemlerinde, yüzey pürüzlülüğü ve titreĢim
değerlerinin önceden tahmini üretim açısından son derece önemli olduğunu belirtmiĢtir.
Üretimin temel amaçlarından; parça kalitesinin artırılması ve maliyetin düĢürülmesi
ancak kesme parametrelerinin en doğru Ģekilde seçilmesi ile mümkün olduğunu
belirtmiĢ ve bu konuda Yapay Zeka yönteminin kullanılabilir veriler çıkardığını
göstermiĢtir.
3
Abdulkadir GÜLLÜ, Ahmet ÖZDEMĠR ve Halil DEMĠR’in 2006 yılında
yayınladıkları çalıĢmalarında (Yüzey Pürüzlülüğü Ölçme Yöntemleri Ve Mukayesesi)
talaĢ kaldırarak imal edilen makine parçalarında elde edilen yüzey pürüzlülüğü,
malzeme yapısının, seçilen iĢleme Ģartlarının ve yönteminin kesin bir göstergesi
olduğunu söylemiĢlerdir. Yapılan çeĢitli araĢtırmalarda yüzey pürüzlülüğünün doğru
olarak ölçülmesi ve üretim Ģekli için en uygun yüzey pürüzlülük ölçme yönteminin
tercih edilmesi önemli bir adım olarak kabul edilmektedir. Bu çalıĢmada; meydana
gelen pürüzlülüğün ölçülmesi veya kontrol edilmesinde, günümüzde kullanılan
yöntemler ve bu yöntemlerin teknik özellikleri özetlenmiĢtir.
Kerem ASMAZ 2006 yılında hazırladığı çalıĢmasında (Görüntü ĠĢleme Ġle Ġki
Boyutlu Cisimlerden Grafik Modeller Ġçin Veri Eldesi, Yüksek Lisans Tezi) günümüzde
teknolojinin ilerlemesiyle geliĢen bilgisayar donanımları ve yazılımları sayesinde
görüntü iĢleme ile yapılan çalıĢmalar ve bu konuya olan ilginin arttığını söylemiĢtir.
Bununla birlikte günlük hayatta görüntü iĢleme tekniklerinden nasıl yararlanacağı
araĢtırılmaya baĢlandığını, görüntü iĢleme teknolojisi tıp, güvenlik, üretim, bilim,
alanlarında yenilikler ve kolaylıklar sağladığını savunmuĢtur. Görüntü iĢleme bir
görüntünün dijital formata dönüĢtürülmesi ve bilgisayarda iĢlenmesi konularını içerir.
Yazar bu çalıĢmasında öncelikle görüntü iĢleme yöntemlerine değinmiĢ daha sonra
uygulama alanlarından bahsetmiĢtir.
Rajneesh Kumar ve ark. (2004) yaptıkları çalıĢmada makine ile alınan görüntü
üzerinden yüzey değerlendirmesi yapmak için dijital resim büyütmenin uygulaması
üzerinde çalıĢmıĢlardır. Makine görme sistemleri ile alınan görüntüler Cubic
Convolition yönteminde büyütülmüĢlerdir. Daha sonra kenar belirleme algoritmaları ile
görüntüler geliĢtirilmiĢtir. Yapılan uygulamalardan sonra görüntü büyütme indeksi ve
yüzey pürüzleri arasında korelasyon kurmak için karĢılaĢtırmalar yapılmıĢtır.
B. Dhanasekar ve ark. (2007) yaptıkları çalıĢmada görüntü iĢleme kullanarak
monokromatik
leke
(benek)
korelasyonuna
dayalı
yüzey
pürüzlülüğünün
değerlendirilmesi konusunda yaptıkları araĢtırmada iĢlenmiĢ yüzeylerde pürüzlülük
ölçümünün imalat sanayi için büyük önem taĢıdığını vurgulamıĢlardır. Bu çalıĢmada,
iĢlenmiĢ yüzeylerdeki lazer ıĢığının sebep olduğu bağdaĢık benek dağılım Ģekline dayalı
yüzey pürüzlülük ölçümüne deneysel bir yaklaĢım sunmuĢlardır. ÇalıĢmaya göre benek,
karanlık ve aydınlık yüzeylerin kısmen ya da son derece uyumlu bir ıĢık demetiyle
aydınlatıldığında görünen rastgele Ģeklidir. Aydınlatıcı kiriĢ yüzeyinden yansıyan ıĢık
olduğunda, farklı dalga boylarındaki çeĢitli dalgacıklar arasındaki optik yolu farkı benek
4
olarak adlandırılan yoğunluklu granüler bir model olarak gösteren giriĢime neden
olacaktır. Bu benek kalıbının özellikleri pürüzlülük parametrelerinin tahmini, ölçümü
için kullanılır. Pratikte uygulanabilir benek görüntülerine dayalı zemin yüzeyleri ve
tırtıklı yüzey kaplaması miktarı ya da tahmini için analiz yapmıĢlardır.
Y.C. TaĢan ve ark. (2004) görüntü iĢleme teknikleri kullanarak kaba düzeyde
aĢınma ölçümü adlı çalıĢmalarında yerel yüzey yükseklikleri karĢılaĢtırmasına göre bir
aĢınma ölçümü tekniği geliĢtirmiĢlerdir. Bir aĢınma deneyinin öncesi ve sonrasındaki iki
pürüzlülük ölçümleri karĢılaĢtırarak geliĢtirilen algoritmalar bir yarı-çevrimiçi aĢınma
ölçüm sisteminde (bir pin-on-disk ve parazit mikroskobu) kullanılmaktadır. Sistem üç
serbestlik dereceli kontrol edilebilir bir tablodan (düzlem hareketleri x-y ve bir dönme
θ), bir beyaz ıĢıklı parazit mikroskobu (yükseklik ve 1 nm ve 1 mikron uzaysal
çözünürlükleri sırasıyla) ve parça üretiminde sürtünme ölçümlerinde olduğu gibi aĢınma
için kullanılan bir cihazdan oluĢmaktadır. Pürüzlülük ölçümü belirli bir nokta üzerinde
beyaz parazit ıĢık mikroskobu ile yapılabilmektedir. GeliĢmiĢ görüntü iĢleme
algoritmaları kullanarak elde edilen ardıĢık yüzey görüntüleri arasındaki farklılıklar
kaba düzeyde aĢınma miktarı hakkında bilgi verebilir. AĢınma sonuçları, belirli bir anda
sürtünme kuvveti verileri ile iliĢkilidir. Bu yaklaĢımda, aĢınma fenomeninin daha iyi
anlaĢılması mümkün olmaktadır.
B.Y. Lee ve Y. S. Tarng (2001) yaptıkları çalıĢmada iĢlenmiĢ yüzeylerin
görüntüsünü dijital kamera yardımıyla elde edip yüzey görünümünün özelliklerini
çıkarmıĢlardır. ÇeĢitli iĢlenmiĢ yüzey görüntüleri hakkında iliĢkiler oluĢturmuĢlar ve
sonuç olarak eğer dönen yüzeyin ve dönüĢ parametrelerinin görünümü verilirse dönen
parçanın yüzey pürüzlülüğü hakkında tahminler çıkarılabileceği yargısına varmıĢlardır.
Jian Zhou ve ark. (2007) yaptıkları çalıĢmada makine içinde hareket eden
çiftlerin aĢınma yüzeylerinin görüntülerini, mikroskop CCD görüntü metodu ve
bilgisayar görüntü iĢleme tekniklerini kullanarak araĢtırmıĢlardır. Görüntü iĢleme
teknikleri aĢınma ve aĢınma aĢınmanın görüntülerini karakterize etmek için
kullanılmıĢtır. Görüntü iĢleme teknikleriyle aĢınmıĢ bölge özelliklerini ifade eden farklı
Ģekil dağılımlarını elde etmiĢlerdir. Sonuç olarak farklı aĢınmıĢ bölgelerin ölçümlerini
gerçekleĢtirmiĢlerdir.
Chen Lu’nun (2007) yaptığı çalıĢmaya göre bir makine parçasının yüzey profili
ve pürüzlülüğü için en önemli iki ürünü kalite özellikleri ve mekanik ürünler için çoğu
durumda bir teknik gerekliliktir. Bir parçanın istenilen yüzey kalitesine ulaĢması
5
iĢlevsel davranıĢı için büyük önem taĢımaktadır. Bu çalıĢmada iĢlenen yüzeylerinin
yüzey kaliteleri hakkında bilgi edinmemizi sağlayan yöntemleri sorgulamıĢtır.
M.B. Kıran ve ark. (1998) makine sistemleri yüzey pürüzlülüğü değerlendirme
çalıĢmalarında yüzeyler üzerine uygulanan cilalama iĢlemlerinden sonra yüzeyin
kalitesini sorgulama üzerine değerlendirmeler gerçekleĢtirmiĢlerdir. Alınan görüntüler
üzerindeki verileri grafiksel olarak yorumlamıĢlardır.
6
2. MATERYAL VE YÖNTEM
2.1.Tez Ġçin Kullanılan Donanım ve Yazılımlar
2.1.1. Torna Ġle ĠĢlenen Silindirik Malzeme
Bu çalıĢmada tornalama yapılan silindirik parçanın görüntüsü ġekil 2.1’de
verilmiĢtir. Malzeme, asetilen ortamda sementasyon yapılıp yağda su verilerek
sertleĢtirilen 8620 62 HRC sementasyon çeliğidir. Deneyler, CNC torna tezgahında 2
defa 18 farklı kesme parametresi ile gerçekleĢtirilmiĢtir. Parça üzerinde her biri yaklaĢık
2 cm geniĢliğinde 18 bölge bulunmaktadır. Her bölgenin farklı noktalarından önce
izleyici uçlu cihazla pürüzlülük ölçümü yapılmıĢ, ardından kamera ile görüntüleri
alınmıĢtır. Elde edilen bu veriler bu çalıĢmada yüzey pürüzlülüğün ölçülmesi amacıyla
kullanılmıĢtır.
ġekil 2.1 Tornalama Yapılan Silindirik Parça
2.1.2. KiĢisel Bilgisayar
Yüzey pürüzlülüğünde alınan görüntü üzerinde iĢlem yapmak için Visual Studio
2010 programı kullanılmıĢtır. Bu programı ve hazırlanan programı çalıĢtırdığımız
bilgisayarın özellikleri:
ĠĢlemci: Çift çekirdek 2.5 Ghz
Bellek: 6 GB DDR3
Ekran Kartı: 1024 MB
7
Sabit Disk: 750 GB
Bu özelliklere sahip bilgisayar ile hazırlanmıĢ olan yazılımın çalıĢmasında bir
sıkıntı görülmemiĢtir. Ancak iĢlemci ve RAM özellikleri düĢük olan bilgisayarlarda
iĢlenen görüntünün boyutu yaklaĢık olarak 2047*1533 piksel olduğu için iĢlemler daha
uzun sürdüğü gözlemlenmiĢtir.
2.1.3. Görüntüleme Cihazı (Nikon Eclipse Ci Serisi Biyolojik Mikroskop)
Görüntü üzerinden pürüzlülük hesaplaması yapabilmek için üzerinde iĢlem
yapacağımız görüntülerin yüzeye çok yakından elde edilmesi gerekmektedir. Bu amaçla
kullanılan cihazlardan bir tanesi Nikon Eclipse Ci serisi biyolojik mikroskoptur (ġekil
2.2). Manuel olarak yakınlaĢtırma ve fotoğraf makinesi ile görüntüler alınmıĢtır. Bu
cihaz 1. deneyde görüntü almak amacıyla kullanılmıĢtır.
ġekil 2.2 Nikon Eclipse Ci
2.1.4. Görüntüleme Cihazı (Leica Z6 APO A)
Kullanılan bir diğer cihaz ise Leica Z6 Apo A’dır. Leica Z6 APO A modüler
zoom sistemleri, dünya çapındaki en yüksek kalite standartlarını, sağlamakta ve birinci
kalite belgelendirme, üretim ve tetkiklere iliĢkin tüm gerekleri karĢılamaktadır. Yüksek
kalitedeki, multi kaplamalı, kurĢunsuz camdan yapılmıĢ yüksek performanslı tam
apokromatik optik aksamlar, planapokromatik objektiflerle kombine olarak, otantik,
ayrıntıları zengin görsel malzeme sağlamak üzere, paralaksız görüntü temin etmektedir.
Ancak, bu iki zoom sistemi, sadece optik aksamları açısından istisnai olmakla kalmayıp,
aynı Ģekilde, en üst düzeyde çalıĢma konforu açısından da, oldukça üstün özelliklere
sahiptir. ġekil 2.3’de kullanılan görüntü yakalama cihazı gösterilmiĢtir. Bu cihaz da 2.
deneyde görüntü almak amacıyla kullanılmıĢtır.
8
ġekil 2.3 Leica Z6 Apo A
2.1.5. Ġzleyici Uçlu Ölçüm Cihazı (Mitutoyo Surftest SJ-201P)
Yüzey pürüzlülüğü ölçmekte kullanılan en yaygın cihaz yüzey pürüzlülük ölçme
aletidir (ġekil 2.4). Cihaz bir izleyici kafa ve bir sinyal yükseltici/kuvvetlendiriciden
oluĢur. Ġzleyici kafada uç yarıçapı 0.013 mm (0,0005 in) olan bir elmas iğne vardır.
Yüzeyde izleyici kafa otomatik olarak gezdirilir. Yüzeydeki pürüzlülükten kaynaklanan
iğne hareketleri izleyici kafa tarafından elektrik dalgalarına çevrilir. Bu sinyaller
yükseltici tarafından büyütülür ve cihaza kaydedilir. Göstergedeki değerler referans
çizgisine göre yüzey pürüzlülüğünün aritmetik ortalamasını (Ra) veya düzeltilmiĢ yüzey
pürüzlülük değerlerini (Rq) (ortalamanın karekökü) verir.
ġekil 2.4 Yüzey Pürüzlülük Ölçme Aleti
Yüzey pürüzlülüğü ve karakteristiğini göstermekte kullanılan semboller ġekil
2.5’de gösterilmiĢtir. Yüzey üzerinde belirlenen uzunluk boyunca ilerletilen izleyici
9
uçlu cihaz aĢağıdaki Ģekilde verilen parametrelere göre ölçüm değerlerini hesaplayarak
ekranında göstermektedir.
ġekil 2.5 Yüzey Karakteristiği ve Sembolleri (AkkuĢ, 2010)
2.1.6. Visual Studio 2010
Microsoft Visual Studio, Microsoft tarafından geliĢtirilen bir tümleĢik geliĢtirme
ortamıdır
(IDE).
Microsoft
Windows, Windows
Mobile, Windows
CE, .NET
Framework, .NET Compact Framework ve Microsoft Silverlight tarafından desteklenen
tüm platformlar için yönetilen kod ile birlikte yerel kod ve Windows Forms
uygulamaları, web siteleri, web uygulamaları ve web servisleri ile birlikte konsol ve
grafiksel kullanıcı arayüzü uygulamaları geliĢtirmek için kullanılır.
Visual Studio IntelliSense'in yanı sıra "coderefactoring" destekleyen bir kod
editörü içerir. Entegre hata ayıklayıcı, hem kaynak-seviyesinde hem de makineseviyesinde çalıĢır. Diğer yerleĢik araçlar, GUI uygulamaları, web tasarımcısı, sınıf
tasarımcısı ve veritabanı Ģema tasarımcısı yaratabilmek için bir form tasarımcısı içerir.
Hemen hemen her iĢlevsellik düzeyinde dahil olmak üzere, kaynak kontrol sistemleri
için destek (Subversion ve Visual SourceSafe gibi) sunan eklentileri kabul eder.
Visual Studio, değiĢik programlama dillerini destekler, bu da kod editörü ve hata
ayıklayıcısının neredeyse tüm programlama dillerini desteklemesini sağlamaktadır.
Dahili
diller C/C++ (Görsel
yoluyla
C++), VB.NET (Visual
Basic
.NET
10
üzerinden), C# (Visual C# ile) ve F# (Visual Studio 2010 itibariyle) içermektedir.
([online], http://tr.wikipedia.org)
2.1.6.1.Kod Editörü
Visual Studio, herhangi bir diğer IDE gibi, sözdizimi vurgulama ve kod
tamamlama destekleyen sadece değiĢkenler, fonksiyonlar ve yöntemler değil, aynı
zamanda döngüler ve sorgular gibi dil yapıları için IntelliSense kullanan bir kod editörü
içerir. ĠntelliSense, web site ve uygulamaları geliĢtirirken dahil edilen diller ile
beraber XML, CSS ve JavaScript desteklemektedir. Otomatik tamamlama önerileri,
modsuz bir liste kutusu içerisinde, kod editörü üzerinde açılır.
Visual Studio kod editörü aynı zamanda hızlı navigasyon için kod ayarı yer
imleri destekler. Diğer seyir yardımcıları, çöken kod blokları ve artımlı aramaya ek
olarak normal metin arama ve regex arama içerir. Kod editörü aynı zamanda bir çoklu
öğe panosu ve bir görev listesi içerir. Kod editörü ayrıca, tekrarlanan kod için
kaydedilen ve üzerinde çalıĢılan proje içerisine yerleĢtirilebilen, kod parçacıklarını
destekler.
Visual Studio arka plan derleme özelliği de içerir (artımlı derleme olarak da
bilinir). Kod yazılırken, sözdizimi ve derleme hataları hakkında geri bildirim
sağlayabilmek için (bu hataların altı kırmızı ile iĢaretlenir) Visual Studio arka planda
derleme yapar. ([online], http://tr.wikipedia.org)
2.2.Yüzey Pürüzlülüğü Hesabında Ġzlenen Yol
Görüntü üzerinden yüzey pürüzlülüğü hesabı yapabilmek için görüntünün gri
seviyeye dönüĢtürülüp her bir satırdaki gri seviye değerleri birer veri olarak
kullanılmıĢtır. Görüntüde yer alan gri seviye piksel değerleri kullanılarak çıkarılan
grafikler göstermiĢtir ki; görüntü üzerinde pürüzlülük olarak tanımlanan girinti ve
çıkıntılar gri seviye değerleri grafiğinde de görülmüĢtür. ġekil 2.6’de bu çalıĢmada
kullanılan deney-1 ve deney-2 den alınmıĢ yüzey görüntüsü örnekleri verilmiĢtir.
11
ġekil 2.6 Yüzey Görüntüleri (Sol: Deney 1, Sağ: Deney 2)
2.2.1. Yüzey Pürüzlülüğü Hesaplama Yöntemleri
Yüzey pürüzlülüğü hesabı birden farklı yöntemle yapılabilmektedir. Bu tez
çalıĢmasında görüntü üzerinden yapılacak olan hesaplamalar için literatürdeki
hesaplama yöntemlerinden Ra, Rq ve Rz değerleri dikkate alınmıĢtır. Bu değerlerin
hesaplanması ile ilgili detaylı açıklama Bölüm 3.3.1’de mevcuttur.
2.2.2. Görüntü Üzerinden Yüzey Pürüzlülüğü Hesapları
Görüntü üzerinden yüzey pürüzlülüğü hesabı yapılırken görüntüde yer alan gri
seviye değerleri kullanılmıĢtır. Bu gri seviye değerleri Ra, Rq ve Rz’nin hesaplanması
için gereklidir. ġekil 2.7’da gösterilen gri seviye grafiğinde ölçümü yapılan yüzey
üzerindeki girinti ve çıkıntılar gri seviye değeri olarak görünmektedir.
ġekil 2.7 Gri Seviye Grafiği
12
Ra hesaplanırken gri seviye değerlerinin her birinin görüntüde kullanılan gri
seviye piksel değerlerinin ortalaması değerine olan uzaklıkları toplamını, hesaba dahil
edilen değer sayısına bölünür. Rq hesaplanırken gri seviye değerlerinin her birinin,
görüntüde kullanılan gri seviye piksel değerlerinin ortalaması değerine olan
uzaklıklarının kareleri toplamını, hesaba dahil edilen değer sayısına bölüp karekökü
alınır. Rz hesaplanırken gri seviye değerlerinden kullanıcının belirlediği sayıda max ve
min değerleri toplamı farkının min ve max değer sayısına bölünür. ġekil 2.8’de Ra, Rq
ve Rz’nin hesaplanmasında kullanılan gri seviye değer grafiği örnek olarak verilmiĢtir.
ġekil 2.8 Ra Değerinin Grafik Üzerinden Gösterimi
13
3. TEORĠK ESASLAR
Bu tez çalıĢmasında hazırlanan yazılımda kullanılan görüntü uygulamalarının
açıklaması ve algoritma anlatımları aĢağıda yer almaktadır.
3.1.Görüntüyü Gri Seviyeye DönüĢtürme
Görüntüyü oluĢturan her bir noktaya piksel denir ve görüntüler bu piksellerin bir
araya gelmesiyle oluĢur. Bir pikselin rengi, RGB renk sistemini baz alarak üç değerle
ortaya çıkar ve bu değerler 0 ile 255 arasındadır. Örneğin bir pikselin rengi RGB (35,
45, 154) olabilir. Burada Red (Kırmızı) değeri 35, Green (YeĢil) değeri 45 ve Blue
(Mavi) değeri de 154’tür.
Eğer bir pikselin rengini belirleyen Red, Green ve Blue değerlerinin hepsi eĢit
olursa ortaya bir gri renk çıkacaktır. Gri rengin 0 ile 255 arası tonu olduğunu buradan
çıkarabiliriz. Yapılan çalıĢmalarda görüntü iĢlemede gri seviyeye indirgenmiĢ
görüntülerin kullanılması daha iyi sonuç verdiği görülmüĢtür.
3.1.1. Gri Seviye Hesaplama Yöntemleri
Bir görüntüyü gri seviye haline dönüĢtürmek için çok yaygın kullanılan iki
yöntem vardır. Burada önemli olan RGB değerlerinin hepsini bir değere eĢitlemektir.
ĠĢte bu değerin belirlenmesinde iki farklı hesaplama ortaya çıkmaktadır.
Birinci yöntemde RGB değerlerinin aritmetik ortalaması alınır ve ortaya çıkan
bu değer (sonuç tam değilse tam kısmı alınır) yeni RGB değeri olarak karĢımıza çıkar.
Örnek verecek olursak RGB (62, 94, 150) değerlerine sahip bir piksel gri seviyeye bu
yöntemle dönüĢecek olursa yeni değer (62+94+150)/3 hesabından 102 olarak bulunur.
Ġkinci yöntemde RGB değeri ise daha farklı bir yöntemle hesaplanır. Bu
yöntemde RGB değerlerinin her biri kendine ait sabit değerle çarpılır ve bu değerler
toplanarak yeni renk değeri elde edilmiĢ olur. Bu yöntemde kullanılacak olan sabit
çarpanlar Red için 0,11, Green için 0,59 ve Blue için ise 0,3’tür. Bu hesaplama yöntemi
için de örnek verecek olursak RGB (62, 94, 150) değerlerine sahip bir piksel gri
seviyeye bu yöntemle dönüĢecek olursa yeni değer (62*0,11+94*0,59+150*0,3)’den
62,84 olarak bulunur. RGB değeri tam sayı olmak zorunda olduğunda bu değerin tam
kısmı yeni değerimiz olur.
14
Yapılan çalıĢmalar sonucunda görüntüyü gri seviyeye dönüĢtürme iĢleminde
ikinci yöntemin daha iyi sonuçlar verdiği sonucuna ulaĢılmıĢtır.
3.2.Görüntü Filtreleri
3.2.1. Ortalama Filtresi
Ortalama filtre, görüntüdeki gürültüyü azaltmak için yaygın olarak kullanılan,
basit ve uygulaması kolay bir filtre çeĢididir. Ortalama filtreleme iĢleminde adından da
anlaĢılacağı üzere, gürültülü görüntü üzerindeki her bir pikselin değeri o pikselin
komĢuluğundaki piksel değerlerinin ortalaması ile değiĢtirilir. Ortalama filtreyi,
konvolüsyon filtre olarak da düĢünmek mümkündür. Diğer konvolüsyon iĢlemlerinde
olduğu gibi bunda da boyutu ve Ģekli bizim tarafımızdan belirlenecek bir maske ile
pikselin komĢuluğundaki diğer pikseller belirlenir ve bu piksellerin ortalamaları alınır.
Bu iĢlem sırasıyla görüntüdeki her bir piksel için tekrarlanır. (Akar, 2006)
Gürültü cinsine ve miktarına göre kullanılacak maske tipi seçilmelidir.
Genellikle 3X3’lük maskeler kullanılmakla birlikte, daha Ģiddetli gürültü temizleme
iĢlemleri için daha büyük boyutta (5X5, 7X7 vb. gibi) maskeler kullanılmalıdır. Küçük
maskeleri görüntüye birden fazla arka arkaya uygulamak koĢuluyla da büyük maskenin
sağladığı etkiye yaklaĢmak mümkündür. ġekil 3.1’de 3X3’lük ortalama filtre maskesi
gösterilmiĢtir.
ġekil 3.1 Ortalama Filtre Maskesi
ġekil 3.1’deki maskeyle gürültülü görüntünün konvolüsyonu sonucu gürültüden
arındırılmıĢ görüntü elde edilmekte ve bu iĢlem ortalama filtreleme iĢlemi olarak
adlandırılmaktadır. ġekil 3.2’de ortalama filtre uygulanmıĢ görüntü örneği verilmiĢtir.
15
ġekil 3.2 Mean Filtresi Örneği ([online], homepages.inf.ed.ac.uk)
3.2.2. Ortanca Filtresi
Birçok alçak geçiren filtre uygulaması sonucunda gürültü büyük oranda
süzülmekte fakat bulanıklaĢmanın olması sonucu kenarlar ve ayrıntılar keskinliğini
kaybetmektedir. Daha az bulanıklaĢmaya karĢılık gürültünün zayıflatılması için
kullanılan alternatif bir yaklaĢım ortanca filtreleme metodudur. Buna göre ortanca
filtreleme iĢlemi, görüntüdeki her bir pikselin gri seviyesinin bu piksellerin
komĢuluğundaki gri seviyelerin toplamının ortalaması ile değil, ortanca ile yer
değiĢtirmesi mantığına göre çalıĢmaktadır. Eğer gürültünün etkisi çok büyük ise, o
zaman bu filtreleme iĢlemi etkili olmaktadır. ortanca filtre, piksellerdeki tuzbiber (saltpepper) gürültüsünü, benek (speckle) ve dürtü (impulsive) gürültüsünü azaltmak için
kullanılan doğrusal olmayan bir alçak geçiren filtre çeĢididir. ġekil 3.3’de ortanca filtre
uygulamasına bir örnek verilmiĢtir.(Akar, 2006)
16
ġekil 3.3 Ortanca Filtre Örneği ([online], homepages.inf.ed.ac.uk)
Ortanca filtrelemede belirlenmiĢ olan maske boyutuna göre merkez piksel
etrafındaki gri seviye değerleri küçükten büyüğe doğru sıralanır. Ardından dizilimde yer
alan piksel değerlerinin ortasındaki değer merkez pikselin yeni değeri olarak alınır. Bu
iĢlem görüntüde yer alan tüm pikseller için tekrarlanır. ġekil3.4’de ortanca filtrelemeye
örnek hesaplama gösterilmiĢtir.
ġekil 3.4 Median Filtresi Hesaplaması
Filtrede yer alan değerlerin dizilimi: 22, 28, 48, 77, [87], 93, 102, 120, 132
Ģeklindedir. Yukarıdaki durumu göre iĢaretli pikselin yeni değeri 87’dir.
3.3.Yüzey Kalitesinin Sayısal Olarak Değerlendirilmesi
Bu çalıĢmada yüzey pürüzlülüğü kalitesinin hesaplanması amacıyla literatürde
sıkça tercih edilen Ortalama çizgi sistemi (M) kullanılmıĢtır.
17
3.3.1. Ortalama Çizgi Sistemi (M)
Standartlara göre yüzey pürüzlülüğünün değerlendirilmesi belirli kriterlerle
yapılmaktadır. Bu kriterlere göre pürüzler, yüzeye dik olan bir kesitte, belirli bir
numune uzunluğu boyunca, belirli bir referans profiline ve profil ortalama çizgisine
göre tayin edilir. Referans profil olarak genellikle geometrik profil alınır. Profil
ortalama çizgisinin yeri, bu çizginin üstünde ve altında kalan alanların toplamı eĢit
olacak Ģekilde belirlenir. ġekil 3.5’de M sistemine göre yüzey pürüzlülük profili
gösterilmiĢtir. (Turhan, 2008)
ġekil 3.5 Ortalama Sistemine Göre Yüzey Pürüzlülük Profili
Ortalama çizgi sistemi yönteminde kullanılan parametreler örnek uzunluk (l:
mm), profil ortalama çizgisi (m), geometrik profil alt sınır çizgisi, geometrik profil üst
sınır çizgisi ve pürüzlülük yüksekliği (Rt)’dir. Örnek uzunluk yüzey pürüzlülüğünün
değerlendirilmesinde alınan etken uzunluktur. Profil ortalama çizgisi etken profilin alt
ve üst sınır noktalarının ortasından paralel geçen çizgidir. Bu çizgi, alt ve üst alanları
eĢit yapacak Ģekilde geçmelidir. Geometrik profil alt sınır çizgisi etken profilin alt
sınırından geçen ve profile (V) noktasından değen çizgidir. Geometrik profilin üst sınır
çizgisi etken profilin üst sınırında geçen ve profile (T) noktasından değen çizgidir.
Pürüz yüksekliği örnek uzunluk içinde profil üst sınır çizgisi ile alt sınır çizgisi altındaki
mesafedir. (AkkuĢ, 2010)
Tornalama iĢlemi için Rt değeri aĢağıdaki eĢitlikle ifade edilmektedir.
𝑅𝑡 =
𝑓2
8𝑟
(3.1)
Burada f değeri ilerleme hızı (mm/dk.) ve r değeri de takım uç yarıçapını (mm)
ifade etmektedir.
18
Aritmetik ortalama sapma (Ortalama pürüzlülük değeri, Ra): Merkez
ortalama çizgisi (CLA) olarak da bilinen, yükseklik aritmetik ortalaması kalite
kontrolünde oldukça sık kullanılan pürüzlülük parametresidir.
Ortalama pürüzlülük değeri etken profille ortalama çizgi arasında kalan alanın
örnek uzunluğa bölünmesi ile elde edilen değerdir. ISO tarafından Ra değerleri N ile
simgelenmiĢ ve 0,025-50 µm arasında sınıflandırmıĢlardır. Çizelge 3.1’de ISO
tarafından Ra değerinin simgelenmesi verilmiĢtir. (AkkuĢ, 2010)
Çizelge 3.1 ISO Tarafından Ra Değerinin Simgelenmesi
Pürüzlülük
Derecesi
Ra (µm)
N1
N2
N3
N4
N5
N6
N7
N8
N9
0,025
0,05
0,1
0,2
0,4
0,8
1,6
3,2
6,4
Simge
Ra’nın değeri ġekil 3.6’da görüldüğü gibi, düzensiz bir alan eĢit uzunlukta
bölünerek bu uzunluklara tekabül eden orta çizginin (eksen çizgisinin) üstünde (a) ve
altında (b) kalan alanlar, planimetre ile ölçülüp bu alanların toplamının örnek uzunluğa
(L) bölünmesi ile de belirlenebilir.
ġekil 3.6 Alanlarla Ra Değerinin Gösterimi (NeĢeli, 2006)
AĢağıda Ra için bu ifadenin eĢitliği verilmiĢtir.
𝑅𝑎 =
𝑎 1 + 𝑎 2 +𝑎 3 +𝑎 4 +𝑏1 +𝑏2 +𝑏3 +𝑏4
𝐿
=
𝐴𝑙𝑎𝑛 𝑎 + 𝐴𝑙𝑎𝑛 (𝑏)
𝐿
(3.2)
Ra değerini elde etmek için aĢağıdaki eĢitlikle ifade edildiği gibi toplam alanın
örnekleme uzunluğuna oranı düĢey büyütmeye bölünür ve μm dönüĢümü için 10 3 ile
çarpılır. (AkkuĢ, 2010)
19
𝑅𝑎 =
10 3 µ𝑚
𝐴𝑙𝑎𝑛 𝑎 + 𝐴𝑙𝑎𝑛 (𝑏)
𝐿
𝐷üş𝑒𝑦 𝐵ü𝑦ü𝑡𝑚𝑒
(3.3)
Tornalama iĢlemi için Ra ifadesinin f ve r değeri arasındaki iliĢkinin formülsel
ifadesi aĢağıda verilmiĢtir. Burada f değeri ilerleme hızı (mm/dk.) ve r değeri de takım
uç yarıçapını (mm) ifade etmektedir.
𝑅𝑎 =
0,0642 𝑓 2
(3.4)
𝑟
BaĢka bir ifade ile Ra aĢağıdaki gibi ifade edilir. Burada s C değeri takımın
yardımcı kenar açısı, e C ise takım ayar açısıdır.
𝑅𝑎 =
𝑓
(3.5)
4(𝑡𝑎𝑛 𝐶𝑠 +𝑐𝑜𝑠 𝐶𝑒 )
Ortalama pürüz yüksekliği, Rz: Bu parametre yüksek tepe ve derin çukurları
daha iyi ifade edebildiğinden dolayı Ra’dan daha hassastır. Uluslararası Standart
Organizasyonuna (ISO) göre bu parametre profil değerlendirme boyunca en yüksek beĢ
tepe ve en düĢük beĢ çukurun ortalamasının yükseklik farkı olarak tanımlar. ġekil
3.7’de on nokta yükseklik parametresinin tanımlanması gösterilmiĢtir (Motorcu, 2006).
ġekil 3.7 On Nokta Yükseklik Parametresinin Tanımlanması
Rz ifadesinin formülsel ifadesi aĢağıda verilmiĢtir
𝑅𝑧 =
𝑅1 +𝑅3 +𝑅5 +𝑅7 +𝑅9 −(𝑅2 +𝑅4 +𝑅6 +𝑅8 +𝑅10 )
5
(3.6)
20
Ortalamaların kareleri toplamının karekökü ( Rq, Rs, rms ): Seçilen
örnekleme uzunluk sınırlarında, eksen çizgisinin altında ve üstünde meydana gelen
sapmaların geometrik ortalama değeridir (ġekil 3.8).
ġekil 3.8 Ordinatlarla Rq Değerinin Gösterimi
Rq değeri aĢağıdaki formülle hesaplanabilir.
𝑅𝑞 =
𝑕 12 +𝑕 22 +𝑕 32 +⋯+𝑕 𝑛2
(3.7)
𝑛
Profil
maksimum
dip
derinliği
(Rm):
Seçilen
örnekleme
uzunluk
sınırlarındaki en dip girintiye temas edecek Ģekilde ve eksen çizgisine paralel olarak
çizilen doğru ile eksen çizgisi arasındaki mesafedir.
Profil maksimum üst derinliği (Rp): Seçilen örnekleme uzunluk sınırlarındaki
en üst girintiye temas edecek Ģekilde ve eksen çizgisine paralel olarak çizilen doğru ile
eksen çizgisi arasındaki mesafedir.
21
4. TORNALAMA ve YÜZEY PÜRÜZLÜLÜĞÜ
4.1.Tornalama
Tornalama tek uçlu bir takımla gerçekleĢtirilen, silindirik parçalar üreten, birçok
durumda döner bir iĢ parçası ve sabit bir takımın kullanıldığı bir iĢlemdir (ġekil 4.1).
Birçok açıdan fazla karmaĢık tanımlamalar gerektirmeyen, en bilinen talaĢlı imalat
yöntemidir. Genellikle tek kesici kenarın talaĢlı imalat iĢlemine katıldığı bir iĢlem
olmasına karĢın tornalama iĢlemleri iĢ parçasının Ģekli ve malzemesi, iĢlemin tipi,
iĢleme koĢulları, iĢleme maliyeti gibi faktörlere bağlı olarak farklılık gösterir. (Özdemir,
2006)
ġekil 4.1 Kesici Takımın Kullanıldığı Tornalama ĠĢlemi
4.2.TalaĢ Kaldırma Mekaniği
Belirli boyut, Ģekil ve yüzey kalitesine sahip bir parça meydana getirmek için
kesici bir takımla ve güç kullanarak, iĢ parçası üzerinden tabaka Ģeklinde malzeme
kaldırma iĢlemine “talaĢ kaldırma” denilir. Kaldırılan malzeme tabakasına “talaĢ” denir.
TalaĢ kaldırma iĢlemi plastik Ģekil değiĢtirmeye dayanan, sürtünme, ısı oluĢumu, talaĢın
oluĢumu, iĢlenen parçanın yüzey bütünlüğü, takım ucunun aĢınmasını içine alan,
karmaĢık bir fiziksel olaydır. (Akkurt, 1996)
Parçanın üzerinden belirli bir malzeme tabakası kaldırılması için, takımın o
malzemeye nüfuz etmesi gerekir. Bu da ancak takıma uygulanan kuvvetlerin yeterli ve
takım malzemesinin parça malzemesinden daha sert olması halinde gerçekleĢir.
22
4.3.Kesme ÇeĢitleri
TalaĢ kaldırma sırasında kalemin kenarının iĢlenen parçaya göre dik (ortogonal)
veya eğik konumda bulunmasına göre iki çeĢit kesme vardır.
4.3.1. Dik kesme
Kesici kenar dönme eksenine dik ise bu duruma dik kesme denir. Dik kesmede
kesici takım açıları;
α = BoĢluk açısı
β = Kama açısı
γ = TalaĢ açısı
θ = Kayma açısı
ġekil 4.2’deki dik kesme ile ilgili kesici takım açılarından, α kesici ağzın daha
doğrusu taban yüzünün iĢlenen parçaya sürtünmemesini β ve γ açıları da kesici ağzın
kesme iĢlemini yapabilmesini sağlar. β açısı çok küçük dolayısıyla γ açısı çok büyük ise
kesici ağız zayıflayacağından kesici takım çok çabuk zayıflayacaktır. β açısı çok büyük
γ açısı küçük ise kesici uç hantal ve küt olacağından aĢırı mukavemet ve oluĢan ısı
dolayısıyla genelde daha çabuk bozulacaktır. (IĢık, 1995)
ġekil 4.2 Kesme ve Kesici Takımları
Bu açıların değerleri kesici ve iĢlenecek parçalara göre ayrı ayrı saptanmak
durumundadır.
23
α açısının ancak sürtünmeyi önleyecek kadar büyük olması gereklidir. Genellikle
50 ile 80 arasında seçilir.
θ açısı, talaĢın kayma düzlemi ile takım hareket yönü arasındaki açıdır. Bu
açının önemi büyüktür. Çünkü θ açısı değiĢtikçe deforme olmuĢ talaĢ kalınlığı (a2) da
değiĢir. Paso derinliği sabit kabul edildiğinde θ açısı küçük ise a2 büyük, θ büyük ise a2
küçük olur. a2 talaĢ kalınlığının küçük yani talaĢın ince olması, talaĢ rijitliğinin daha az,
dolayısıyla talaĢ ile talaĢ yüzeyi arasındaki sürtünme kuvvetlerinin daha küçük olmasını
sağlar. Bu durum takım ömrünün artmasına neden olur. (Özdemir, 2006)
Deforme olmamıĢ talaĢ kalınlığı (a1), deforme olmuĢ talaĢ kalınlığı (a2) , kayma
1açısı (θ) ve talaĢ oranı (rc) arasında Ģu bağıntı vardır,
𝑎1
𝑎2
= 𝑟𝑐 𝑖𝑠𝑒 𝑡𝑔 𝜃 =
𝑟𝑐 .cos 𝛾
1− 𝑟𝑐 .sin 𝛾
(4.1)
4.3.2. Eğik kesme
Takımın kesici kenarının, kesici takım hareket yönüne göre Ф gibi bir açı
yapması durumuna eğik kesme denir (ġekil 4.3).
α + β + γ = 90°
(4.2)
bağıntısı her zaman geçerlidir. Mevcut bir takımın kesme kenarının Ф açısını hareket
yönüne göre değiĢtirmekle kesme açıları değiĢtirilebilir. Takımın Ф açısı ne kadar
büyütülürse takım tamamen aynı kaldığı halde β açısı küçülür. Bu durum dik kesmede
takımın β açısı küçültülmüĢ gibi etki yapar. (IĢık,1995)
ġekil 4.3 Eğik Kesme
24
α açısı sabit kabul edilirse β’nın Ф’ ya göre değiĢmesi ile γ açısı da değiĢecektir.
Hâlbuki talaĢ kaldırmada en karakteristik açı γ açısıdır. Bu açının değiĢimi kesme
kuvvetini, parça yüzey kalitesini ve takım ömrünü doğrudan etkileyecektir.
Ф açısının en önemli etkilerinden biriside talaĢın akma yönünü belirlemesidir.
Kesici bir takımın iĢlenen parçaya göre durumu ve kesme koĢulları;
1) Kesme açıları,
2) Eğim açıları,
ile belirlenir. Kesme olayı ile ilgili değerler tüm kesici takımlar için geçerlidir. Kesici
takımlar için kesme açılarının en uygun değerleri aĢağıdaki genel kriterler irdelenerek
belirlenir.
1) Takım ömrü,
2) Kesme kuvveti değeri ve güç tüketimi,
3) Yüzey kalitesi,
4) TalaĢ akıĢında kolaylık.
4.4.Tornada Kesme Parametreleri
Bir tornanın etkili çalıĢtırılması; kesme hızı, ilerleme miktarı ve talaĢ derinliğine
bağlıdır. Tornalama iĢleminde uygun fener hızı ve uygun ilerleme miktarı seçilmezse
çok zaman kaybedilebilir. ĠĢleme maliyeti artabilir ve yüzey kalitesi bozulabilir. Bu
nedenle iĢ parçasının devir sayısı hesaplanmalıdır. Kaba ve bitirme iĢlemi için uygun
ilerleme miktarının belirlenmesi ve parçanın iĢleme zamanının hesap edilmesi
gerekmektedir. AĢağıda bu kavramlar hakkında temel bilgilere yer verilmiĢtir.
(Özdemir, 2006)
4.4.1. Kesme hızı
Kesme hızı, sabit bir kesici takıma göre iĢ parçasının dönme hızı ile ilgili
hareketi olup parça üzerindeki bir noktadan takımın dakikada metre cinsinden aldığı yol
olarak tanımlanır. Kesme hızı V, ile gösterilir. Birimi genelde m/dk. olarak ifade edilir.
Örneğin, bir metal için kesme hızı 30 m/dk. ise kesici takımın bir dakikada iĢ parçası
çevresinden 30 m yol alması demektir. Kesme hızı ġekil 4.4’de gösterilmektedir.
Üreticiler kesme iĢleminin mümkün olduğunca çabuk yapılmasını isterler. Bu nedenle
de iĢlenecek malzeme cinsleri için doğru kesme hızları kullanılmalıdır. (Özdemir, 2006)
25
Kesme hızı çok yüksek seçilirse; kesici takım ucu hızlı aĢınarak bozulur. Kesici
takımı tekrar eski konumuna getirmek için ya bilemek ya da yeni kesici takım
hazırlamak gerekir ki bunlarda zaman kaybına yol açar ve maliyeti arttırır.
Kesme hızı çok düĢük ise kesme iĢlemi için daha çok zaman harcanır. Bunu
sonucu olarak da parça üretim miktarı düĢer. Ancak belirlenen bu hızlar; tezgâh
durumuna, iĢ parçası cinsine, sert ve yumuĢak malzeme gibi faktörlere bağlı olarak hafif
değiĢiklikler gösterebilir. Dakikadaki fener mili dönme hızını hesaplamak için
malzemenin kesme hızı ve iĢ parçasının çapı bilinmelidir. ĠĢ parçasının dönme hızı veya
tezgâhın devir sayısı iĢ parçasının dıĢ çapı ile ilgili olduğundan kesme hızı ile iliĢkisi
denklemdeki eĢitlik ile ifade edilmiĢtir.
𝑉=
𝜋.𝐷.𝑛
1000
(4.3)
Bu eĢitlikte; D: ĠĢ parçasının çapı (mm), V: Kesme hızı (m/dk.), n: ĠĢ parçasının
dakikadaki devir sayısını (dev./dk.) ve 1000 sayısı ise makine üretiminde ölçüler mm
olarak ifade edildiğinden, 1000 mm 1 m’ye eĢit olduğundan bu değerin m’ye
çevrildiğini göstermektedir. Aynı formül diğer talaĢ kaldırma iĢlemleri içinde geçerlidir.
Verilen iĢ malzemeleri için uygun olan bu kesme hızı değerlerine göre tezgâhların fener
mili devir sayısı hesaplanmalıdır.
4.4.2. Ġlerleme miktarı
Ġlerleme miktarı, iĢ parçasının her bir dönüĢünde, yani; birim zamanda takımın iĢ
ekseni boyunca hareket ettiği mesafe veya her bir pasoda kaldırılan malzeme miktarıdır.
Ġlerleme miktarı birimi genelde mm/dev. veya mm/dk. olup, f ile gösterilir. ĠĢ parçası
dönme eksenine paralel ilerleme hareketi yapar. Fakat alın tornalamada ise dik ilerleme
hareketi yapar. Ġlerleme birimi iĢleme türüne bağlı olarak her devirde mm/dev, her
çevrimde mm veya her diĢteki ilerleme mm/diĢ Ģeklinde olabilir. ġekil 4.4’de ilerleme
gösterilmiĢtir. (Özdemir, 2006)
26
ġekil 4.4 Tornalamada Kesme Hız, Ġlerleme Miktarı ve TalaĢ Derinliği
4.4.3. TalaĢ derinliği
TalaĢ derinliği, talaĢ kaldırma iĢleminde üçüncü boyutu göstermekte olup
takımın iĢ parçası içine dikey olarak daldığı mesafedir. Ġlk çapla son çap arasındaki
farkın yarısına eĢittir. TalaĢ derinliği genellikle a ile gösterilir, birimi mm’dir. BaĢka bir
ifadeyle kaldırılan malzemenin kalınlığı olup ġekil 4.4’de gösterilmiĢtir. TalaĢ derinliği
denklemdeki eĢitlik ile ifade edilmektedir. (Özdemir, 2006)
𝑎=
𝐷1 −𝐷2
2
(4.4)
Takım tezgâhıyla farklı malzemelerin talaĢ kaldırma iĢlemine tabi tutulmasında
giriĢ veri parametrelerinin belirlenmesi gereklidir. Tornalama iĢlemi için giriĢ
parametreleri; talaĢ derinliği, ilerleme miktarı ve kesme hızıdır. Devir sayısının değeri
de kesme hızının seçimine bağlıdır. Kesme hızı ise ilerleme ve talaĢ derinliği yanında
diğer birçok faktöre bağlı olup en iyi kombinasyonu belirlemek için daha fazla tecrübe
veya deney gereklidir. Uygun değerler için çizelgeler oluĢturulabilir.
Bu çizelgelerde kullanılan iĢleme parametreleri; iĢlenecek malzeme, sertlik ve
kesici takım malzemelerine göre düzenlenir. Kesme hızı ve ilerleme miktarı optimum
kesme Ģartlarını elde etmek için operatör tarafından ayarlanabilen çok önemli iki
parametredir. TalaĢ derinliği parçasının ilk boyutu ve istenen ölçüye göre tespit edilir.
Kesme hızı genelde, kesici takım ve iĢ parçası cinsine göre değiĢmekle beraber 3-600
m/dk. Civarında olup bazı durumlarda ise 3000 m/dk.’ya kadar çıkılabilir.
Kompleks Ģekilli parçalar iĢlendiği zaman kesme hızı kesilen parça çapı ile
değiĢebilir. Kesme hızı, tornalamada kesici uç boyunca sabit olarak düĢünülür. Son
27
yıllarda geliĢtirilen bilgisayar kontrollü takım tezgâhları iĢ parçası çapı değiĢtiğinde bile
tezgâh durdurulmadan fener mili hızını değiĢtirerek istenilen kesme hızı kapasitesi elde
edilebilmektedir. Her devirdeki ilerleme miktarı 0,0135 mm’ye kadar düĢebilir. Ağır
kesme Ģartlarında ise 3,5 mm’ye kadar çıkabilmektedir. TalaĢ derinliği takım
geometrisine bağlı olarak 0’dan 13,5 mm’ye veya daha fazla verilebilmektedir her
dakikada 1600 cm3’ten fazla talaĢ kaldırmak mümkündür. Ancak bu miktar çok genel
olmayıp normal olarak 160 cm3/dk talaĢ hacminin elde edilmesi oldukça hızlı
sayılmaktadır. (ġahin, 2000)
4.5.Yüzey Pürüzlülüğü
TalaĢ kaldırarak Ģekillendirme sırasında; seçilen yönteme, kesici cinsine ve
iĢleme Ģartlarında bağlı olarak fiziksel, kimyasal, ısıl faktörlerin ve kesici-iĢ parçası
arasındaki mekanik hareketlerin etkisi ile iĢlenen yüzeylerde genellikle istenmediği
halde iĢleme izleri oluĢmaktadır. Nominal yüzey çizgisinin altında ve üstünde düzensiz
sapmalar meydana getiren bu duruma yüzey pürüzlülüğü denmektedir. (ĠĢbilir, 2006)
Ġmalatı yapılan iĢ parçalarının yüzey pürüzlülüğü, elemanların yataklama ve
aĢınma özelliklerinin incelenmesi ile malzeme yorulması için son derece önemli olduğu
yapılan çalıĢmalar sonucunda elde edilmiĢtir. Yüzey kalitesinin değerlendirilmesi ve
matematiksel büyüklüklere (parametrelere) çevrilmesi için pürüzlülük değerinin
ölçülmesi gerekir. Pürüzlülük ölçümlerinin değerlendirmek maksadıyla ölçülen profilde
pürüzlülük, form ve dalgalılık sapmaları birbirinden ayrılır. Günümüzde bu ölçümleri
yeterli doğrulukla, hassasiyetle ve kısa sürede gerçekleĢtiren cihazlar; temaslı ölçüm
yapan indüktifproblu yüzey pürüzlülük cihazlarıdır. Pürüzlülük ölçümünün doğru ve
hassas yapılması ile aynı zamanda hangi pürüzlülük parametrelerinin kullanılacağının
doğru tespiti ve bunların doğru değerlendirilmesi büyük önem taĢır.
ĠĢlenmiĢ yüzeylerde, kullanılan iĢ malzemesi ve iĢleme metodu ne olursa olsun
(tornalama, frezeleme, taĢlama vb.) yüzey pürüzlülüğünün meydana gelmesi
kaçınılmazdır. ĠĢlenen malzemelerde meydana gelen yüzey pürüzlülüğü, endüstride çok
büyük önem teĢkil etmektedir. Üretici firmalar imalat sektöründeki ticari paydan
mümkün olduğu kadar fazla pay alabilmek için bu alanda çok büyük yatırımlarla
araĢtırma ve geliĢtirme faaliyetleri yapmaktadırlar. (ĠĢbilir, 2006)
TalaĢ kaldırma iĢleminin amacı, parçalara Ģekil vermenin yanında bunların
geometri, boyut ve yüzey bakımından yapım resimlerinde gösterilen toleranslar
28
dâhilinde imal etmektir. Günümüzde seri üretime geçilmesi ile birlikte standart ürünler
üretmek Ģart olmuĢtur. Bu standart ürünlerin üretilmesinde ölçü tamlıklarının yanında
yüzey kalitesi de öne çıkan etkenlerden birisidir. Malzeme bilimi, yüzey kalitesini
iyileĢtirmek için yeni malzeme arayıĢlarının sürdürmektedir. Yüzey kalitesini
iyileĢtirmek için yalnızca malzeme alanında geliĢmeler olmamaktadır.
Kesici takım malzemesi, geometrisi, takım tezgâhı, takım tutucu, soğutma sıvısı
ve iĢleme Ģekli gibi pek çok alanda geliĢmeler olmaktadır. (Tekaüt, 2008)
4.5.1. Yüzey Yapısının Özellikleri
Bir yüzey yapısının kontrolünde yorulma ömrü, yataklık etme özelliği ve aĢınma
önemli faktörlerdir. ĠĢlenen yüzeylerde dalgalılık ve pürüzlülük olmak üzere iki tip
yüzey sapması meydana gelir. Dalgalılık yüzeyin geometrik Ģeklini karakterize ederken,
pürüzlülük yüzey kalitesini tayin eder. Yüzey pürüzlülüğü standartlara göre yüzeye dik
olan bir kesitte, belirli bir numune uzunluğu boyunca, belirli bir referans profiline ve
profil ortalama çizgisine göre tayin edilir. Referans profil olarak genellikle geometrik
profil alınır. Profil ortalama çizgisinin yeri, bu çizginin üstünde ve altında kalan
alanların toplamı birbirine eĢit olacak Ģekilde belirlenir. Düz bir yüzey denildiğinde
dalgasız, pürüzsüz denildiğinde dalgalı, fakat gözle bakıldığında veya tırnakla kontrol
edildiğinde, pürüzlülükleri fark edilemeyen yüzeyler anlatılmak istenir. Doğrultu, yüzey
pürüzlerinin referans alınan bir alın yüzeyine göre durumunu belirler. Yüzey
geometrileri, iĢleme metoduna bağlı olarak değiĢir.
4.5.2. Yüzey Pürüzlülüğünün Önemli Olduğu Durumlar
Yüzey pürüzlülüğü birçok alanda önemli bir parametredir.
Bunların bazıları;
1. Sürtünmeli yataklar,
2. Korozyon ortamında çalıĢan parçalar,
3. Yuvarlanmalı yataklar,
4. BoyanmıĢ ve kaplanmıĢ yüzeyler,
5. Sızdırmazlık yüzeyleri,
6. Plastik enjeksiyon kalıp yüzeyleri,
7. Mastarlar vb.
29
4.5.3. Yüzey Kalitesini Etkileyen Faktörler
Genellikle yüzey kalitesini etkileyen faktörler Ģöyle özetlenebilir:
1. Takım tezgâhlarının yeterli rijitlikte olmaması,
2. ĠĢlenen malzemede bağlamadan dolayı oluĢan deformasyon,
3. TalaĢ akıĢının sebep olduğu bozukluk,
4. Ġlerleme hızında meydana gelen düzensizlikler,
5. ĠĢlenen malzemedeki yapı bozukluğu,
6. Kolay Ģekillendirilebilir malzemeler düĢük kesme hızlarında iĢlendiği zaman iĢlenen
malzeme yüzeyindeki yırtılmalar,
7. Tezgahın kinematik mekanizması,
8. Yataklama sisteminden kaynaklanan tezgâh hataları,
9. Takım ucu ve takım tutucunun rijit olmamasından kaynaklanan imalat hataları,
10. Kesicinin tasarımı, geometrisi ve kesme kapasitesi,
11. Takım konumlama ve bağlama hataları,
12. Takım aĢınmasından kaynaklanan hatalar,
13. ĠĢlenen malzemeden talaĢ kaldırma Ģekli,
14. Çevrenin etkisi ile oluĢan hatalar olarak sayılabilir.
Bütün talaĢ kaldırma iĢlemlerinde temel amaç iĢ parçasında istenilen geometri ve
hassas bir bitirme yüzeyi oluĢturmaktır. TalaĢ kaldırma iĢlemlerinde; istenilen geometri
ve yüzey pürüzlülüğü olmak üzere iki önemli kalite karakteristiği üzerinde
durulmaktadır. TalaĢ kaldırma iĢlemlerinde talaĢ akıĢı ve malzeme taĢınımının oldukça
karmaĢık olmasından dolayı matematiksel modellenebilmesi için çoklu değiĢkene
ihtiyaç vardır. Bu karmaĢık yapıya rağmen, kısmen yüzey pürüzlülüğünün kontrolü,
öncelikli olarak üç önemli talaĢ kaldırma değiĢkeni olan kesme hızı, ilerleme ve talaĢ
derinliği için uygun değerler seçilerek sağlanabilir. (NeĢeli, 2006)
Genel olarak, talaĢ derinliği ve ilerleme miktarının artmasıyla birlikte yüzey
pürüzlülüğü miktarı artarken, buna zıt olarak kesme hızının artmasıyla birlikte yüzey
pürüzlülük değerleri azalmaktadır.
30
4.5.4. Yüzey Pürüzlülüğü Ölçme Yöntemleri
Günümüze kadar yüzey pürüzlülüğü ölçümünde kullanılması amacıyla çok
çeĢitli yöntemler geliĢtirilmiĢtir. Bunlardan en eski ve halen kullanılan dokunma
yönteminde tırnak ucunun yüzey üzerine iĢleme yönüne dik olarak sürtünmesi iĢlemi
yapılır. Bunun yanı sıra hidrolik, pnömatik, mekanik, kapasitans, yüzey dinanometresi,
X ıĢını, optik mikroskop, kesit alma, optik yansıtma, replika (mask), elektro fiber, ıĢık
bantlı, interferans mikroskop, ksilev, levin, yaylı tip profilometre, hava mastarı gibi
yöntemler de yüzey pürüzlülüğünün ölçülmesi amacıyla kullanılmaktadır. Biz bu
çalıĢmamızda izleyici uçlu (Stylus) cihaz yöntemi kullanarak yüzey pürüzlülüğü
analizini görüntü ile karĢılaĢtırmalı olarak gerçekleĢtirdik.
Ġzleyici uçlu cihazlar, çok sivri bir izleme ucu kullanılarak ölçüm yapılan yüzey
üzerinde, yüzey düzensizliklerine çapraz yönde ve değerlendirme uzunluğu boyunca
hareket ettirilirken meydana gelen titreĢimlerin büyütülerek, hareketli bir Ģerit üzerine
kaydedilmesi veya göstergeden okunması esasına dayanmaktadır. Mekanik, pnömatik,
elektronik veya optik destekli imal edilen cihazlarda izleyici ucun yüzey üzerindeki
baskısı çok az, pürüzlülük büyütme oranı 100.000 kata kadar olabilmektedir. Ġzleyici
ucun mekanik yer değiĢtirmelerini kolayca elektrik sinyallerine dönüĢtürebilen elektrik
donanımlarda kullanılan iki çeĢit transdüser tercih edilmektedir. (Güllü ve ark., 2003)
ġekil 4.5 Ġzleyici Uç Prensibi
Pikap iğnesi gibi yüzeyde doğrusal bir hat boyunca kayıt yapan araçlar (Stylus
tipi araçlar) iĢlenmiĢ yüzeylerin pürüzlülüğünün değerlendirilmesinde basit bir yöntem
olarak
yaygınlık
göstermiĢtir.
Ġğnenin
uç
yarıçapı,
yüzeyin
değerlendirmeye imkân verecek ölçüde küçük olarak seçilmelidir.
pürüzlülüğünü
31
Ucun geometrisinin mükemmel olmayacağı ve elmas ucun dahi zamanla
aĢınacağı dikkate alınırsa, uç yarıçapına bağlı olarak sonuçların okunmasına iliĢkin
hataların çıkacağı belirtilmiĢtir. ĠĢlenmiĢ yüzeylerde oluĢan pürüzün Ģekli ve uç
yarıçapından kaynaklanan hataya örnek olarak, 60º açılı konik izleyici bir ucun,
hipotetik bir yüzeyde enine hareketi ile elde edilen temsili izinin Ģekli, ġekil 4.6’de
gösterilmiĢtir.
ġekil 4.6 Ġzleyici Uçtan Kaynaklanan Ölçme Hatası
32
5. UYGULAMA VE DEĞERLENDĠRME
Görüntü
iĢleme
ile
yüzey
pürüzlülüğünü
ölçmek
için
kullandığımız
programlama platformu Visual Studio 2010’da C# dili kullanılarak aĢağıda ayrıntılı
Ģekilde anlatılan program hazırlanmıĢtır.
5.1. Programın Ekran Görüntüleri ve Bölümleri
Hazırlanan programın ekran görüntüsü ġekil 5.1’de gösterilmiĢtir.
ġekil 5.1 Programın Ana Sayfa Görüntüsü
Dosya ĠĢlemleri: Pürüzlülüğü hesaplanacak olan görüntü bilgisayar üzerinden
seçilir, seçme iĢleminden sonra DönüĢüm ve Filtreler alanı aktifleĢir.
DönüĢüm ve Filtreler: Seçilen görüntüyü gri seviyeye dönüĢtürme iĢlemi bu
bölümden yapılır ve görüntüye filtre uygulanabilir. Bu kısımdaki seçenekler; Filtre Yok,
Median Filtresi, Mean Filtresi ve bu filtrelerin filtre boyudur.
Gri Seviye Piksel Değerlerinin Hesaplanması: Gri seviye değerlerini
hesaplama ve görüntü grafiğini çıkarma iĢlemleri buradan yapılabilir. Burada hesaplama
yapılırken mevcut olan birden fazla hesaplama Ģekillerinden biri seçilir ve kullanılacak
olan parametreler doldurulur. Bu parametrelerin giriĢi hesaplama için önem teĢkil
etmektedir. Bunlar;
33
Başlangıç y Piksel Değeri: Girdiğimiz bu değer görüntünün yatayda hesaba
hangi pikselden baĢlanacağını belirler. Örneğin buraya “100” değeri girilirse
görüntünün hesaplanmasına yatayda 100.(soldan) pikselden baĢlanır.
Kaç Piksel Üzerinden Ölçüm Yapılacak: Girdiğimiz bu değer baĢlangıç y piksel
değerinden sonra kaç piksel görüntü üzerinden sola doğru gidileceğini belirler. Örneğin
“1000” değeri yazıldığından baĢlangıç değerinden sonra sola doğru 1000 piksel
hesaplamalara dahil edilir.
Rz için min,max noktası: Görüntü üzerinden yapılan hesaplamalardan bir tanesin
de Rz pürüzlülük hesabıdır. Bu değer hesaplanırken görüntü üzerindeki kaç tane max ve
min teper değeri hesaba alınacak bu belirlenir. Bu değer “Kaç Piksel Üzerinden Ölçüm
Yapılacak” değerinden küçük olmalıdır.
x1 ve x2 yazınız: Bu gölümde giriĢi yapılacak olan x1 ve x2 değerleri seçilen
yönteme göre farklı anlamalar taĢımaktadır.
Ġki Ölçümün Ortalaması hesabında görüntü üzerinde yapılacak olan iki farklı
bölgenin hesaplamasının yatayda baĢlangıç değerlerini bildirir. Hemen yanlarında yer
alan “Hesaplanacak Satır Sayısı” parametresi ile bu baĢlangıç noktasından sonra kaç
piksellik bir alanın hesaplamaya dahil edileceği belirtilir.
Bir diğer hesaplama yöntemi de görüntünün ortalaması üzerinden yapılmasıdır.
Bu yöntemde görüntü üzerinden yapılan hesaplamanın düĢey için yazılan x1 ve x2
değerleri arasındaki gri seviye değerleri ortalaması alınarak tek bir satırmıĢ gibi
hesaplanır. Burada amaç görüntüdeki sapmaları ortalama yolu ile indirgemektir.
Varsayılan olarak görüntünün alttan ve üstten 10 pikseli hariç x1 ve x2 değerleri
otomatik olarak yazılmaktadır. Görüntünün alttan ve üstten ilk piksellerinde bozukluk
olabileceğinden bu değerler varsayılan olarak alınmamıĢtır.
Yapılan ĠĢlemler: Program üzerinde yapılan ve iĢlemi devam eden olayları
sıralar.
Orijinal Resim: Görüntünün orijinal hali küçültülmüĢ Ģekilde gösterilmektedir.
Gri Seviyeye DönüĢtürülmüĢ Resim: Görüntünün gri seviye yapılmıĢ hali
görünmektedir.
Filtre UygulanmıĢ Resim: Görüntünün filtre uygulandıktan sonraki hali
görünmektedir.
Grafik Değerleri: Görüntü üzerinde yapılan hesaplamalar sonrası ortaya çıkan
grafiğin küçük hali görünmektedir. Burada yer alan “Büyük Grafik Çıkar ve R(a), R(q),
34
R(z) Hesapla” butonu ile grafiğin büyük halini ve pürüzlülük değerlerini açılan yeni
pencerede görmek mümkün olacaktır.
5.2. Programın Bir Görüntü Seçilerek ÇalıĢtırılması
Yüzey pürüzlülüğü ölçüm yazılımı ile örnek bir görüntünün uygulamasını adım
adım açıklayalım. Ġlk adımda yüzey pürüzlülüğü analizi yapılacak görüntü “Resim Aç”
butonuna tıklanarak seçilir (ġekil 5.2).
ġekil 5.2 Görüntü Seçme Ekranı
Bir sonraki adımda seçilen görüntüyü “Resmi Gri Seviyeye DönüĢtür” butonuna
tıklayarak gri seviyeye dönüĢtürürüz (ġekil 5.3).
35
ġekil 5.3 Görüntüyü Gri Seviyeye DönüĢtürme
Ardından gri seviyeye dönüĢtürülmüĢ resme filtre uygularız. Eğer kullanıcı filtre
uygulamak istemezse “Filtre Yok” seçeneğini seçer. Burada Ortalama (Mean) ve
Ortanca (Median) Filtre seçenekleri mevcuttur. Seçim yapıldıktan sonra “Uygula”
butonuna tıklanır. FiltrelenmiĢ yüzey görüntüsü alt kısımda gösterilir (ġekil 5.4).
ġekil 5.4 Görüntüye Filtre Uygulama
36
Bir sonraki aĢamada yüzey pürüzlülüğü analizi iĢlemleri yapılmaktadır. Bu
kısımda öncelikle analiz ile ilgili parametreler belirlenir. Herhangi bir parametre değeri
girilmezse varsayılan olarak önceden belirlenmiĢ parametreler analizde uygulanır (ġekil
5.5).
ġekil 5.5 Görüntü Üzerinden Hesaplamaların Yapılması
Son adımda “Büyük Grafik Çıkar ve R(a), R(q), R(z) Hesapla” butonuna
basılarak yüzey pürüzlülüğü ölçümü yapılır. Bu aĢamada yüzey pürüzlülüğü ile ilgili
grafik, Ra, Rq, Rz değerleri yeni bir pencere açılarak gösterilir. Gösterilen bu değerler
bir önceki aĢamada seçilen parametrelere göre bulunan pürüzlülük değerleridir. Burada
Ra, Rq ve Rz ölçüm değerleri her iki bölge için ayrı ayrı ve bu iki değerin ortalaması
olarak üç Ģekilde gösterilir. Pürüzlülük grafiği seçilen bölgeye göre ayrı ayrı görülebilir.
Bunun yanı sıra seçilen bölgeleri de üst sekmeden seçerek görebiliriz. (ġekil 5.6 – 5.9)
37
ġekil 5.6 Pürüzlülük Değerleri ve Grafikler
ġekil 5.7 Grafik 1
38
ġekil 5.8 Grafik 2
ġekil 5.9 Hesaplama Yapılan Bölgeler
39
5.3. Programdan Alınan Ölçüm Sonuçlarının Değerlendirilmesi
Ölçüm sonuçlarının değerlendirilmesi sırasında çizelgede görünen değerler için
birim olarak, izleyici uçlu yöntemle yapılan ölçümlerde mikrometre (µm), program ile
yapılan ölçüm değerleri için piksel gri değeri (pgd) baz alınacaktır.
5.3.1. Kullanılan Filtrelerin Etkisi
Program ile görüntü üzerinden ölçüm yaparken görüntüye uygulayabileceğimiz
iki farklı filtre türü vardır. Bunlar ortalama ve ortanca filtreleridir. Bununla birlikte
görüntü üzerinden herhangi bir filtre kullanmadan da hesaplama yapılabilmektedir.
Aynı
bölgelere
farklı
filtreler,
farklı
bölgelere
aynı
filtreleri
uygulanarak
karĢılaĢtırmalar yapılmıĢtır (ġekil 5.10).
ġekil 5.10 Ölçüm-I (sol) ve Ölçüm-II'nin (sağ) Parametre Değerleri
5 numaralı deney yüzeyinin
yukarıdaki parametrelerle gerçekleĢtirilen
hesaplama sonuçları Çizelge 5.1’de verilmiĢtir.
Çizelge 5.1 Pürüzlülük Ölçüm Değerleri (Filtreler Ġçin)
Filtre ÇeĢidi
Filtre Yok
Filtre Yok
Median
Median
Mean
Mean
Ölçüm
I
II
I
II
I
II
Ra (pgd)
16,12
14,60
14,44
13,16
14,09
13,02
Rq (pgd)
19,90
18,09
18,14
16,38
17,57
16,15
Rz (pgd)
75,85
68,62
70,605
62,86
67,52
61,3
40
Yukarıdaki verileri incelediğimiz zaman görüyoruz ki; filtre uygulanan
hesaplama örneklerinde yüzey pürüzlülüğü ölçüm değerleri biraz daha küçük
olmaktadır. Kullanılan filtreler görüntü üzerindeki gürültüleri yok etmek için
kullanıldığından görüntüde var olan hassasiyeti azaltmıĢ olur.
Bundan dolayı filtre seçimi konusunda karar verirken elimizde ölçüm
yapacağımız yüzeydeki gürültü oranlarına bakmak gerekir. Eğer deneylerde elde
ettiğimiz görüntüler gibi gürültüsüz bir görüntü mevcut ise filtre kullanmaya gerek
yoktur. Ancak gürültülü görüntülerde filtre kullanarak gürültülerin yok edilmesi ölçüm
sırasında hata payını azaltacaktır. Çünkü filtrelenmiĢ görüntülerde pürüzlülük sonuçları
çok fazla sapma göstermemektedir. Dolayısıyla filtreleme yapmanın bir mahsuru
yoktur.
5.3.2. Hesaplama Yöntemlerinin Değerlendirmesi
Program ile görüntü üzerinden yüzey pürüzlülüğü hesabı üç Ģekilde
yapılmaktadır. Bunlar;
a) Farklı iki bölgeden alınan görüntüler üzerinden yüzey pürüzlülüğü
hesabının aritmetik ortalamasını almak (Ġzleyici uçlu yöntemde de
benzer Ģekilde iki farklı noktadan ölçüm yapılıp aritmetik ortalaması
alınmaktadır).
b) Görüntü üzerinde yataydaki tek bir satırdan yüzey pürüzlülüğü hesabı
yapmak.
c) Görüntünün tamamına ya da istenilen bir bölgesini hesaba katarak yüzey
pürüzlülüğü hesabı yapmak (Burada seçilen alanın yataydaki her
satırının düĢeydeki piksel değerlerinin aritmetik ortalaması alınır ve bu
ortalama sanki tek bir satırmıĢ gibi düĢünülerek hesaplama iĢlemleri
yapılır).
Bu çalıĢmada geliĢtirilen yazılım üzerinden girilen görüntü örnekleri yüzey
pürüzlülüğü analizine uygulanmıĢtır. KarĢılaĢtırmanın sağlıklı olması açısından tek bir
görüntü üzerinde (2. Deney 12 nolu yüzey) hesaplama yapılmıĢtır ve filtreleme
kullanılmamıĢtır. Bu aĢamada birinci hesaplama yöntemimiz için üç farklı ölçüm
yapılmıĢtır. Ġkinci yöntemde tek bir satırdan hesaplama yapıldığı için görüntü üst
bölgelerinden, orta bölgelerinde ve de alt bölgelerinden üç satır üzerinden hesaplama
yapılmıĢtır. Görüntünün ortalamasını alan hesaplama yöntemi için ise görüntünün
41
tamamına yakınının, üst yarısının ve alt yarısının ayrı ayrı hesaplamaları yapılmıĢtır.
Ölçüm sonuçları Çizelge 5.2’de görülmektedir.
Çizelge 5.2 Pürüzlülük Ölçüm Değerleri (Hesaplama Yöntemleri Ġçin)
Hesaplama
Yöntemi
Ġki Ölç. Ort.
Ġki Ölç. Ort.
Ġki Ölç. Ort.
Tek Bir Satır
Tek Bir Satır
Tek Bir Satır
Bölge Ort.
Bölge Ort.
Bölge Ort.
Ölçüm
Ra (pgd)
Rq (pgd)
Rz (pgd)
I
II
III
I
II
III
I
II
III
18,12
18,27
17,56
25,53
25,11
24,11
5,79
8,04
6,61
25,51
22,91
21,78
32,51
31,82
30,49
7,13
10,13
8,34
86,91
89,33
83,55
128,5
125,58
118,27
26,5
39,34
32,53
Yapılan ölçümler sonucunda Ģu Ģekilde bir değerlendirme yapabiliriz. Öncelikle
iki ölçümün ortalaması ve tek bir satır üzerinden yapılan hesaplama yöntemlerinde
gözlemlenen sonuçların birbirlerine yakın olduğu görülmüĢtür. Aralarındaki fark; tek
bir satır üzerinden yapılan hesaplamalarda o satırın gri seviye değerleri üzerinde hiçbir
iĢlem yapılmamasına ve iki ölçümün ortalaması hesabında ölçümlerin her biri için 100
yatay satırın düĢeydeki gri seviye değerlerinin ortalamasının hesaplanmasından
kaynaklanmaktadır. Bu ortalama hesabı da çok uç değerlerin yok olmasına zemin
hazırladığından çıkan pürüzlülük değeri tek bir satırda yapılan hesaba nazaran daha
küçüktür. Aynı mantıkla düĢünmeye devam edersek görüntünün ortalamasını alıp hesap
yapıldığında uç gri seviye değerleri indirgendiğinden karĢımıza çıkan pürüzlülük
sonuçları diğer yöntemlerde elde ettiğimiz sonuçlara nazaran daha küçük çıkmaktadır.
Tüm bu değerlendirmeleri göz önüne aldığımızda iki ölçümün ortalaması ile
pürüzlülük hesabı yapmak daha mantıklı olacaktır. Çünkü görüntünün gri seviye
değerlerinin ortalamasını aldığımızda değerler ortalama bir değere çekildiğinden birçok
farklı görüntüde ayırt edici sonuçlar almak mümkün olmayabilir. Tek bir satır üzerinden
hesaplama yaptığımızda ise tesadüfü seçilen o satırdaki gri seviye değerleri görüntünün
genel karakteristik özelliğini taĢımayabilir. Bunun için ne tek bir satırın gri seviye
değerlerinden hesap yapan ne de görüntünün ortalama gri seviye değerleri üzerinden
hesap yapan iki ölçümün ortalaması hesaplama yöntemi daha ayırt edici verilere
ulaĢmamızı sağlamaktadır.
42
5.3.3. Aynı Yüzeyin Farklı Bölgelerinden Yapılan Hesaplamalar
Deneyde yer alan iĢlenmiĢ yüzeylerden herhangi birinin program üzerinden
hesaplamaları farklı parametrelerle gerçekleĢtirilmiĢtir. Bu aĢamada ikinci deneydeki 5
numaralı yüzey kullanılmıĢtır. GeliĢtirilen yazılımda iki ölçümün ortalaması hesabında
ġekil 5.11’de gösterilen parametreler uygulanmıĢtır. Bu dört bölge için uygulanan
yüzey pürüzlülüğü ölçüm sonuçları Çizelge 5.3’de gösterilmiĢtir.
ġekil 5.11 Görüntü Bölgeleri (I-Sol Üst, II-Sağ Üst, III-Sol Alt, IV-Sağ Alt)
Çizelge 5.3 Yüzey Pürüzlülüğü Ölçüm Sonuçları
Bölge
I
II
III
IV
Ra1
(pgd)
16,86
16,86
12,14
16,6
Ra2
(pgd)
15,41
9,92
9,18
15,09
Ra
(pgd)
16,14
13,39
10,66
15,85
Rq1
(pgd)
20,90
21,03
15,20
20,62
Rq2
(pgd)
18,93
12,98
11,61
18,43
Rq
(pgd)
19,91
17,01
13,4
19,52
Rz1
(pgd)
79,97
78,58
58,87
78,13
Rz2
(pgd)
71,69
49,78
45,39
68,62
Rz
(pgd)
75,83
64,18
52,13
73,37
Buradaki ölçümleri göz önüne aldığımızda farklı bölgelerde yapılan ölçümlerin
sonuçlarının birbirlerine yakın olduğunu gözlemlemekteyiz. III numaralı bölgenin
pürüzlülük değerinin küçük çıkmasının sebebi ise Hesaplanacak Satır Sayısı
parametresinin diğerlerine göre yüksek olmasıdır. Bu değeri yüksek tutmak düĢeydeki
43
gri seviye değerlerinin ortalama bir değere yaklaĢtırdığından (indirgediğinden)
pürüzlülük değeri az çıkmaktadır. Yani uç gri seviye değerleri hesaplamada
indirgenmektedir.
5.3.4. Ġzleyici Uç Ġle Yapılan Ölçümlerle Görüntü Üzerinden Yapılan Ölçümlerin
KarĢılaĢtırması
Bu tez çalıĢmasında yapılan hesaplamaların karĢılaĢtırılmasını yapabilmek için
silindirik metal yüzeye iki deneyde toplam 36 farklı tornalama iĢlemi uygulanmıĢtır.
Tornalama iĢleminde kullanılan parametreler kesme hızı (V, m/dk), ilerleme miktarı (f,
mm/d) ve talaĢ derinliği (a, mm) Çizelge 5.4 ve Çizelge 5.5’de verilmiĢtir.
Ġzleyici uç ile alınan pürüzlülük değerlerinin görüntü üzerinden hesaplanan
pürüzlülük değerleriyle sayısal anlamda farklılık göstermesinin sebebi ölçüm
aralıklarının farklı olmasıdır. Ġzleyici uç ile yapılan ölçümde yüzey üzerindeki girinti ve
çıkıntı değerleri mikrometre seviyesinde uzunluk değerleridir. Görüntü üzerinden
yapılan pürüzlülük ölçümünde ise gri seviye değerleri bulunmaktadır. Gri seviye aralığı
0-255 arasında olduğundan girinti çıkıntı olarak tanımlayabileceğimiz aydınlık ve
karanlık piksel farklılıkları yüksek değer aralığında çıkmaktadır. Bu yüzden bu iki
çizelgenin karĢılaĢtırılmasında pürüzlülük oranına göre Ra değeri baz alınarak önce
küçükten büyüğe sıralama yapılarak ardından Ra değerleri 0-1 aralığına normalize
edilerek değerlendirilmiĢtir.
a) Yüzeylerin Pürüzlülük Değerine Göre Sıralama Sonrası KarĢılaĢtırma
Ġlk karĢılaĢtırma iĢleminde hem izleyici uçla yapılan pürüzlülük ölçüm değerleri
hem de görüntü üzerinden ölçülen pürüzlülük değerleri küçükten büyüğe sıralanmıĢ ve
bu sıralamaya göre benzerlik oranına bakılmıĢtır. Deney yüzeylerindeki pürüzlülük
değerleri öncelikle izleyici uç ile ölçülmüĢtür. Ġzleyici uç ile yapılan ölçme iĢleminin
değerleri Çizelge 5.4 ve Çizelge 5.5’de gösterilmektedir. Aynı Ģekilde aynı yüzeylerin
görüntüleri alınmıĢ ve geliĢtirilen program üzerinden yüzey pürüzlülüğü hesaplamaları
yapılmıĢtır. Bu hesaplama sonuçları da Çizelge 5.6 ve Çizelge 5.7’de gösterilmiĢtir.
44
Çizelge 5.4 Deney 1 Ġçin Ġzleyici Uç Ġle Yapılan Ölçümler
Ra (µm)
Yüzey
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
V
f (mm/d)
(m/dk)
30
0,02
30
0,035
30
0,05
40
0,02
40
0,035
40
0,05
50
0,02
50
0,035
50
0,05
30
0,02
30
0,035
30
0,05
40
0,02
40
0,035
40
0,05
50
0,02
50
0,035
50
0,05
Rz (µm)
a(mm)
1
2
Ort.
1
2
Ort.
0,06
0,06
0,06
0,06
0,06
0,06
0,06
0,06
0,06
0,04
0,04
0,04
0,04
0,04
0,04
0,04
0,04
0,04
2,55
0,75
1,22
0,92
1,55
4,77
0,25
1,12
0,34
2,28
0,58
0,57
0,98
0,41
2,03
0,62
0,9
1,81
1,99
0,87
1,65
0,77
1,23
5,47
0,24
0,99
0,2
2,13
0,35
0,75
0,86
0,66
1,97
0,55
0,91
1,45
2,27
0,81
1,435
0,845
1,39
5,12
0,245
1,055
0,27
2,205
0,465
0,66
0,92
0,535
2
0,585
0,905
1,63
14,51
4,39
7,89
5,55
6,98
24,84
1,85
5,57
2,52
16,12
3,24
4,84
6,89
3,19
16,66
3,77
6,49
10,9
12,13
4,39
9,01
4,82
6,14
24,81
1,73
5,07
1,56
14,05
2,48
5,24
6,02
3,25
13,64
3,09
5,42
11,86
13,32
4,39
8,45
5,185
6,56
24,825
1,79
5,32
2,04
15,085
2,86
5,04
6,455
3,22
15,15
3,43
5,955
11,38
Çizelge 5.5 Deney 2 Ġçin Ġzleyici Uç Ġle Yapılan Ölçümler
Ra (µm)
Deney
No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
V
(m/dk)
200
150
150
150
200
200
200
100
100
100
100
100
100
150
150
150
200
200
f (mm/d)
0,05
0,02
0,035
0,05
0,02
0,035
0,05
0,02
0,035
0,05
0,02
0,035
0,05
0,02
0,035
0,05
0,02
0,035
a(mm)
0,25
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,25
0,25
0,25
0,25
0,25
0,25
0,25
0,25
1
0,7
0,57
0,96
1,46
0,46
0,71
0,36
0,91
0,67
1,52
0,69
0,82
0,61
1,74
0,93
1,8
0,64
0,19
2
0,86
0,67
0,96
1,59
0,42
0,63
0,45
0,63
0,73
1,15
0,68
1,06
0,66
2,26
1,02
1,86
0,76
0,31
Rz (µm)
Ort.
0,78
0,62
0,96
1,525
0,44
0,67
0,405
0,77
0,7
1,335
0,685
0,94
0,635
2
0,975
1,83
0,7
0,19
1
3,92
3,49
6,15
7,65
4,43
5,21
3,12
6,06
3,92
7,23
4,47
5,93
4,61
15,42
8,1
11,85
5,35
2,05
2
4,72
3,99
7,38
8,47
3,65
5,61
4,25
4,76
4,18
5,99
4,19
6,98
4,82
19,47
7,79
11,42
5,72
3,1
Ort.
4,32
3,74
6,765
8,06
4,04
5,41
3,685
5,41
4,05
6,61
4,33
6,455
4,715
17,445
7,945
11,635
5,535
2,575
45
Çizelge 5.6 Deney 1 Ġçin Görüntü Üzerinden Hesaplanan Pürüzlük Değerleri
Yüzey
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
1
11,71
9,7
22,6
8,33
10,28
6,26
2,41
10,07
6,5
5,95
5,2
6,34
9,39
8,14
15,21
6,4
17,78
30,36
Ra (pgd)
2
17,24
14,66
17,51
7,54
13,34
9,42
4,47
15,48
10,38
13,828
8,26
8,48
20,72
11,84
20,88
10,89
14,26
22,92
Ort.
14,47
12,18
20,06
7,94
11,81
7,84
3,44
12,77
8,44
9,89
6,73
7,41
15,06
9,99
18,05
8,64
16,02
26,64
1
14,73
11,95
26,1
10,89
14,35
8,06
3,21
12,79
7,98
7,5
6,57
7,75
11,42
10,37
19,18
8,11
22,04
36,38
Rq (pgd)
2
20,14
18,15
20,24
10,17
18,55
14,07
5,67
18,71
13,04
16,64
10,44
10,27
24,33
15,4
25,37
13,49
18,85
27,9
Ort.
17,43
15,05
23,17
10,53
16,45
11,07
4,44
15,75
10,51
12,11
8,51
9,01
17,87
12,88
22,27
10,8
20,45
32,14
1
56,34
45,26
87,24
42,82
54,78
31,33
13,19
48,98
29,07
29,64
24,99
29,2
41,96
38,9
74,16
31,21
80,67
128,92
Rz (pgd)
2
71,22
66,09
67,71
38,82
73,93
53,85
21,09
68,18
47,63
58,95
39,28
37,47
83,74
56,6
92,63
49,94
69,54
98,79
Ort.
63,78
55,67
77,475
40,82
64,35
42,59
17,14
58,58
38,35
44,295
32,135
33,335
62,85
47,75
93,395
40,57
75,105
113,855
Çizelge 5.7 Deney 2 Ġçin Program Ġle Hesaplanan Pürüzlük Değerleri
Yüzey
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
1
22,45
34,19
30,01
24,11
16,79
21,68
14,52
20,19
30,09
22,24
21,01
18,24
19,79
30,92
30,25
17,99
23,12
12,22
Ra (pgd)
2
27,44
42,42
33,33
16,88
15,40
21,22
15,34
26,71
25,40
16,53
17,53
18,52
16,85
28,74
25,88
17,12
21,79
15,07
Ort.
24,94
38,30
31,67
20,49
16,09
21,45
14,93
23,45
27,75
19,38
19,27
18,38
18,32
29,83
28,07
17,55
22,45
13,65
1
28,02
41,7
36,74
29,24
20,77
26,07
17,83
25,46
36,77
26,86
25,92
22,73
25,51
37,51
36,02
22,52
29,23
15,17
Rq (pgd)
2
33,94
50,48
39,99
22,06
18,96
26,80
18,23
32,50
32,36
21,78
22,16
23,06
21,94
36,34
32,36
22,03
27,47
19,01
Ort.
30,98
46,09
38,36
25,65
19,86
26,43
18,03
28,98
34,56
24,32
24,04
22,89
23,73
36,34
34,19
22,27
28,35
17,09
1
109,44
153,01
135,08
107,32
79,53
95,49
67,3
97,1
133,01
97,9
97,91
88,21
99,33
137,42
124,2
87,51
113,41
53,53
Rz (pgd)
2
3
128,12
118,78
175,57
164,29
141,23
138,155
87,97
97,64
72,15
75,84
102,08
98,785
63,37
65,335
119,81
108,455
121,31
127,16
84,83
91,36
86,25
92,08
88,36
88,28
87,75
93,54
129,56
133,49
123,05
123,625
87,88
87,69
103,21
108,31
71,93
64,23
46
Yukarıda da belirttiğimiz gibi pürüzlülük değerlerinin sayısal açıdan birbirinden
farklı olmasının sebebi bir ölçümde mesafe değerlerinin, diğer ölçümde ise gri seviye
değerlerinin olmasıdır. Bizim için önemli olan nokta bu değerlerin tutması değil, az
pürüzlü ya da çok pürüzlü ifadelerinin kendi içinde tutmasıdır. Bunu Ģuna
benzetebiliriz: Bir ortamın sıcaklığını hem Santigrat ile hem de Fahrenhayt ile
ölçebiliriz. Bunların her ikisi de sıcaklık ölçü birimidir ve her ikisi ile aynı ortamı
ölçtüğümüzde farklı sayısal değerler elde ederiz. Ancak aynı ortam sıcaklığını belirtmiĢ
oluruz. Bu çalıĢmada da, eğer her iki değeri de kendi içinde Ra ortalama değerine göre
az pürüzlü olandan çok pürüzlü olana doğru sıralama yapacak olursak aĢağıdaki
çizelgeleri elde etmiĢ oluruz.
Çizelge 5.8 Deney 1 Ġçin Ġzleyici Uç Ölçümlerinin Sıralaması
Yüzey
7
9
11
14
16
12
2
4
17
13
8
5
3
18
15
10
1
6
1
0,25
0,34
0,58
0,41
0,62
0,57
0,75
0,92
0,9
0,98
1,12
1,55
1,22
1,81
2,03
2,28
2,55
4,77
Ra (µm)
2
0,24
0,2
0,35
0,66
0,55
0,75
0,87
0,77
0,91
0,86
0,99
1,23
1,65
1,45
1,97
2,13
1,99
5,47
Ort.
0,245
0,27
0,465
0,535
0,585
0,66
0,81
0,845
0,905
0,92
1,055
1,39
1,435
1,63
2
2,205
2,27
5,12
1
1,85
2,52
3,24
3,19
3,77
4,84
4,39
5,55
6,49
6,89
5,57
6,98
7,89
10,9
16,66
16,12
14,51
24,84
Rz (µm)
2
1,73
1,56
2,48
3,25
3,09
5,24
4,39
4,82
5,42
6,02
5,07
6,14
9,01
11,86
13,64
14,05
12,13
24,81
Ort.
1,79
2,04
2,86
3,22
3,43
5,04
4,39
5,185
5,955
6,455
5,32
6,56
8,45
11,38
15,15
15,085
13,32
24,825
47
Çizelge 5.9 Deney 2 Ġçin Ġzleyici Uç Ölçümlerinin Sıralaması
Yüzey
18
7
5
2
13
6
11
9
17
8
1
12
3
15
10
4
16
14
1
0,19
0,36
0,46
0,57
0,61
0,71
0,69
0,67
0,64
0,91
0,7
0,82
0,96
0,93
1,52
1,46
1,8
1,74
Ra (µm)
2
0,31
0,45
0,42
0,67
0,66
0,63
0,68
0,73
0,76
0,63
0,86
1,06
0,96
1,02
1,15
1,59
1,86
2,26
Ort.
0,19
0,405
0,44
0,62
0,635
0,67
0,685
0,7
0,7
0,77
0,78
0,94
0,96
0,975
1,335
1,525
1,83
2
1
2,05
3,12
4,43
3,49
4,61
5,21
4,47
3,92
5,35
6,06
3,92
5,93
6,15
8,1
7,23
7,65
11,85
15,42
Rz (µm)
2
3,1
4,25
3,65
3,99
4,82
5,61
4,19
4,18
5,72
4,76
4,72
6,98
7,38
7,79
5,99
8,47
11,42
19,47
Ort.
2,575
3,685
4,04
3,74
4,715
5,41
4,33
4,05
5,535
5,41
4,32
6,455
6,765
7,945
6,61
8,06
11,635
17,445
Çizelge 5.10 Deney 1 Ġçin Görüntü Üzerinden Ölçümlerinin Sıralaması
Yüzey
7
11
12
6
4
9
16
10
14
5
2
8
1
13
17
15
3
18
1
2,41
5,2
6,34
6,26
8,33
6,5
6,4
5,95
8,14
10,28
9,7
10,07
11,71
9,39
17,78
15,21
22,6
30,36
Ra (pgd)
2
4,47
8,26
8,48
9,42
7,54
10,38
10,89
13,828
11,84
13,34
14,66
15,48
17,24
20,72
14,26
20,88
17,51
22,92
Ort.
3,44
6,73
7,41
7,84
7,94
8,44
8,64
9,89
9,99
11,81
12,18
12,77
14,47
15,06
16,02
18,05
20,06
26,64
1
3,21
6,57
7,75
8,06
10,89
7,98
8,11
7,5
10,37
14,35
11,95
12,79
14,73
11,42
22,04
19,18
26,1
36,38
Rq (pgd)
2
5,67
10,44
10,27
14,07
10,17
13,04
13,49
16,64
15,4
18,55
18,15
18,71
20,14
24,33
18,85
25,37
20,24
27,9
Ort.
4,44
8,51
9,01
11,07
10,53
10,51
10,8
12,11
12,88
16,45
15,05
15,75
17,43
17,87
20,45
22,27
23,17
32,14
1
13,19
24,99
29,2
31,33
42,82
29,07
31,21
29,64
38,9
54,78
45,26
48,98
56,34
41,96
80,67
74,16
87,24
128,92
Rz (pgd)
2
Ort.
21,09
17,14
39,28
32,135
37,47
33,335
53,85
42,59
38,82
40,82
47,63
38,35
49,94
40,57
58,95
44,295
56,6
47,75
73,93
64,35
66,09
55,67
68,18
58,58
71,22
63,78
83,74
62,85
69,54
75,105
92,63
93,395
67,71
77,475
98,79
113,855
48
Çizelge 5.11 Deney 2 Ġçin Görüntü Üzerinden Ölçümlerinin Sıralaması
Yüzey
18
7
5
16
13
12
11
10
4
6
17
8
1
9
15
14
3
2
1
12,22
14,52
16,79
17,99
19,79
18,24
21,01
22,24
24,11
21,68
23,12
20,19
22,45
30,09
30,25
30,92
30,01
34,19
Ra (pgd)
2
15,07
15,34
15,4
17,12
16,85
18,52
17,53
16,53
16,88
21,22
21,79
26,71
27,44
25,4
25,88
28,74
33,33
42,42
Ort.
13,65
14,93
16,09
17,55
18,32
18,38
19,27
19,38
20,49
21,45
22,45
23,45
24,94
27,75
28,07
29,83
31,67
38,3
1
15,17
17,83
20,77
22,52
25,51
22,73
25,92
26,86
29,24
26,07
29,23
25,46
28,02
36,77
36,02
37,51
36,74
41,7
Rq (pgd)
2
19,01
18,23
18,96
22,03
21,94
23,06
22,16
21,78
22,06
26,8
27,47
32,5
33,94
32,36
32,36
36,34
39,99
50,48
Ort.
17,09
18,03
19,86
22,27
23,73
22,89
24,04
24,32
25,65
26,43
28,35
28,98
30,98
34,56
34,19
36,34
38,36
46,09
1
53,53
67,3
79,53
87,51
99,33
88,21
97,91
97,9
107,32
95,49
113,41
97,1
109,44
133,01
124,2
137,42
135,08
153,01
Rz (pgd)
2
3
71,93
64,23
63,37
65,335
72,15
75,84
87,88
87,69
87,75
93,54
88,36
88,28
86,25
92,08
84,83
91,36
87,97
97,64
102,08
98,785
103,21
108,31
119,81 108,455
128,12
118,78
121,31
127,16
123,05 123,625
129,56
133,49
141,23 138,155
175,57
164,29
Burada görülmektedir ki ölçümler büyük oranda tutarlılık göstermektedir. Eğer
deneylerden elde edilen ölçümlerin benzerlik oranını (BO) hesaplamak istersek,
aĢağıdaki gibi bir formülle ölçümlerimizi kıyaslayabiliriz.
𝐵𝑂 = 1 −
| 𝑌ü𝑧𝑒𝑦𝑖𝑛 İ𝑧𝑙𝑒𝑦𝑖𝑐𝑖 𝑈ç Ö𝑙çü𝑚 𝑆ı𝑟𝑎𝑠 ı − 𝑌ü𝑧𝑒𝑦𝑖𝑛 𝑃𝑟𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚 Ö𝑙çü𝑚 𝑆ı𝑟𝑎𝑠 ı |
(𝑇𝑜𝑝𝑙𝑎𝑚 𝑌ü𝑧𝑒𝑦 𝑆𝑎𝑦 ı𝑠ı)
(5.1)
Çizelge 5.12 ve Çizelge 5.13’de ölçümleri yapılan yüzeylerin pürüzlülük
sıralamalarına bakılarak hesaplanan benzerlik oranları gösterilmektedir. Her iki deneyde
de benzerlik oranları dikkate alındığı ortalama 75,5% oranında baĢarıya ulaĢıldığı
gözlenmektedir. ÇalıĢılan konu yüzey pürüzlülüğü ve mikrometre düzeyinde değerler
düĢünüldüğünde geliĢtirilen yazılımının baĢarılı olduğu görülmüĢtür.
Benzerlik oranı en düĢük olan yüzey 2. deney 2 numaralı yüzeydir ki, bu yüzey
için programda elde edilen pürüzlülük değerleri diğer yüzeylerden elde edilen değerlere
göre çok yüksek seviyede çıkmıĢtır. Bu görüntünün grafik verilerini dikkat ettiğimizde
gri seviye ortalamasına göre sapmaların çok yüksek olduğunu gözlemlemekteyiz. Bu da
görüntü üzerindeki ıĢığın görüntünün farklı yüzeylerine farklı etki etmesi ya da görüntü
alınırken sağlıklı görüntü elde edemememizden kaynaklanmaktadır.
49
Çizelge 5.12 Deney 1 Yüzeylerin Benzerlik Oranları
Yüzey
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
Ġzleyici Uç Sıra
17
7
13
8
12
18
1
11
2
16
3
6
10
4
15
5
9
14
Ortalama
Görüntü Ölçüm
Sıra
13
11
17
5
10
4
1
12
14
8
2
3
14
9
16
7
15
18
Benzerlik
oranı
0,78
0,78
0,78
0,835
0,89
0,23
1
0,945
0,34
0,56
0,945
0,835
0,78
0,725
0,945
0,89
0,67
0,78
0,761666667
Çizelge 5.13 Deney 2 Yüzeylerin Benzerlik Oranları
Yüzey
Ġzleyici Uç Sıra
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
11
4
13
16
3
6
2
10
8
15
7
12
5
18
14
17
9
1
Ortalama
Görüntü Ölçüm
Sıra
13
18
17
9
3
10
2
12
14
8
17
6
5
16
15
4
11
1
Benzerlik oranı
0,89
0,23
0,78
0,615
1
0,78
1
0,89
0,67
0,615
0,45
0,67
1
0,89
0,945
0,285
0,89
1
0,755555556
50
ġekil 5.12 – 5.14 2. deney 2 numaralı yüzey ait pürüzlülük grafikleri verilmiĢtir.
ġekil 5.12 Deney 2 Yüzey 2 Grafik-1
ġekil 5.13 Deney 2 Yüzey 2 Grafik-2
51
ġekil 5.14 Deney 2 Yüzey 2 Grafik-3
Ölçümlerde benzerlik oranı düĢük olan diğer yüzeyler için Ģöyle bir
değerlendirme yapmak mümkündür. Pürüzlülüğün boyutlarını µm ile ifade ettiğimizden
aynı yüzeylerin farklı ölçümlerinde dahi farklı sonuçlar alınmaktadır. Yapılan
ölçümlerde izleyici uç ile yapılan ölçümlerle görüntü üzerinden yapılan ölçümlerin
“aynı yüzeylerin aynı bölgelerinin ölçülmemesini” bu duruma sebep olarak dile
getirebiliriz.
Aynı zamanda aynı yüzeyin aynı yöntemle farklı ölçümlerinden farklı sonuçlar
çıktığını, izleyici uç ile yapılan ölçümlerden aĢağıdaki gibi ispatlamak mümkündür
Çizelge 5.14’de 1. deneydeki yüksek farklılık oranları olan yüzeyler gösterilmektedir.
Deney 1 ve deney 2 için ölçüm farklılık oranları da her iki yöntem için de Çizelge 5.15,
Çizelge 5.16, Çizelge 5.17 ve Çizelge 5.18’de gösterilmektedir.
Çizelge 5.14 Deney 1’de Ġzleyici Uç Ġle Yapılan Ölçümlerdeki Yüksek Farklılık Oranları
Yüzey
9
11
14
1
0,34
0,58
0,41
Ra (µm)
2
0,2
0,35
0,66
Ort.
0,27
0,465
0,535
Farklılık
Oranı %
41,17647
39,65517
37,87879
52
Çizelge 5.15 Deney 1 Ġzleyici Uç Ölçüm Farklılık Oranları
Yüzey
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
Ra (µm)
1
2
2,55
1,99
0,75
0,87
1,22
1,65
0,92
0,77
1,55
1,23
4,77
5,47
0,25
0,24
1,12
0,99
0,34
0,2
2,28
2,13
0,58
0,35
0,57
0,75
0,98
0,86
0,41
0,66
2,03
1,97
0,62
0,55
0,9
0,91
1,81
1,45
Ortalama
Ort.
2,27
0,81
1,435
0,845
1,39
5,12
0,245
1,055
0,27
2,205
0,465
0,66
0,92
0,535
2
0,585
0,905
1,63
Farklılık
Oranı %
21,96078
13,7931
26,06061
16,30435
20,64516
12,79707
4
11,60714
41,17647
6,578947
39,65517
24
12,2449
37,87879
2,955665
11,29032
1,098901
19,8895
17,9965
Çizelge 5.16 Deney 1 Görüntü Üzerinden Yapılan Ölçümlerin Farklılık Oranları
Yüzey
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
Ra (pgd)
1
2
11,71
17,24
9,7
14,66
22,6
17,51
8,33
7,54
10,28
13,34
6,26
9,42
2,41
4,47
10,07
15,48
6,5
10,38
5,95
13,828
5,2
8,26
6,34
8,48
9,39
20,72
8,14
11,84
15,21
20,88
6,4
10,89
17,78
14,26
30,36
22,92
Ortalama
Ort.
14,47
12,18
20,06
7,94
11,81
7,84
3,44
12,77
8,44
9,89
6,73
7,41
15,06
9,99
18,05
8,64
16,02
26,64
Farklılık
Oranı %
32,07657
33,83356
22,52212
9,483794
22,93853
33,54565
46,08501
34,94832
37,37958
56,97136
37,046
25,23585
54,68147
31,25
27,15517
41,23049
19,79753
24,50593
32,8159
53
Çizelge 5.17 Deney 2 Ġzleyici Uç Ölçüm Farklılık Oranları
Yüzey
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
Ra (µm)
1
2
0,7
0,86
0,57
0,67
0,96
0,96
1,46
1,59
0,46
0,42
0,71
0,63
0,36
0,45
0,91
0,63
0,67
0,73
1,52
1,15
0,69
0,68
0,82
1,06
0,61
0,66
1,74
2,26
0,93
1,02
1,8
1,86
0,64
0,76
0,19
0,31
Ortalama
Ort.
0,78
0,62
0,96
1,525
0,44
0,67
0,405
0,77
0,7
1,335
0,685
0,94
0,635
2
0,975
1,83
0,7
0,19
Farklılık
Oranı %
18,60465
14,92537
0
8,176101
8,695652
11,26761
20
30,76923
8,219178
24,34211
1,449275
22,64151
7,575758
23,00885
8,823529
3,225806
15,78947
38,70968
14,79021
Çizelge 5.18 Deney 2 Görüntü Üzerinden Yapılan Ölçümlerin Farklılık Oranları
Yüzey
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
Ra (pgd)
1
2
22,45
27,44
34,19
42,42
30,01
33,33
24,11
16,88
16,79
15,4
21,68
21,22
14,52
15,34
20,19
26,71
30,09
25,4
22,24
16,53
21,01
17,53
18,24
18,52
19,79
16,85
30,92
28,74
30,25
25,88
17,99
17,12
23,12
21,79
12,22
15,07
Ortalama
Ort.
24,94
38,3
31,67
20,49
16,09
21,45
14,93
23,45
27,75
19,38
19,27
18,38
18,32
29,83
28,07
17,55
22,45
13,65
Farklılık
Oranı %
18,18513
19,40123
9,960996
29,98756
8,278737
2,121771
5,345502
24,41033
15,58657
25,67446
16,56354
1,511879
14,85599
7,050453
14,44628
4,83602
5,752595
18,91175
13,49338
54
Yukarıda verilen çizelgelerden anlaĢıldığı üzere hem izleyici uçlu ölçüm
yönteminde hem de görüntü üzerinden yapılan ölçüm tekniğinde ölçüm hataları
oluĢmaktadır. Ġzleyici uçla ölçüm yönteminde her iki deneyde de ortalama % 15-20
arası hata payı vardır. Görüntü üzerinden yapılan pürüzlülük ölçümünde ise kullanılan
cihaza göre ölçme hatası oranı değiĢiklik göstermektedir. 1. deneyde ölçme hatası % 33’
lerde iken 2. deneyde % 13 civarındadır. Dolayısıyla ölçme sırasında oluĢabilecek hata
oranlarında kullanılacak cihazın etkisinin oldukça önemli olduğunu söyleyebiliriz.
b) Normalizason ĠĢlemi Sonrası KarĢılaĢtırma
Hem izleyici uçla hem de görüntü üzerinden ölçülen pürüzlülük değerleri 0-1
arasına normalize edilerek karĢılaĢtırma yapılmıĢtır. Normalizasyon iĢleminde Ra’nın
minimum değeri “0”, maksimum değeri “1” olacak Ģekilde aradaki değerler
hesaplanmıĢtır. Çizelge 5.19 de 1. deneyde elde edilen Ra değerleri ile bu değerlerin
normalize edilmiĢ karĢılıkları gösterilmiĢtir. Çizelge 5.20 de ise 2. deneye ait Ra
değerleri ile bu değerlerin normalize edilmiĢ karĢılıkları verilmiĢtir.
Çizelge 5.19 Normalizasyon ĠĢlemi Sonrası KarĢılaĢtırma (1. Deney)
Ġzleyici Uçla Ölçüm
Normalizasyon
Yüzey No Ra (ort)
Değeri
1
2,27
0,415384615
2
0,81
0,115897436
3
1,435
0,244102564
4
0,845
0,123076923
5
1,39
0,234871795
6
5,12
1
7
0,245
0
8
1,055
0,166153846
9
0,27
0,005128205
10
2,205
0,402051282
11
0,465
0,045128205
12
0,66
0,085128205
13
0,92
0,138461538
14
0,535
0,059487179
15
2
0,36
16
0,585
0,06974359
17
0,905
0,135384615
18
1,63
0,284102564
Görüntü Üzerinden Ölçüm
Normalizasyon
Yüzey No Ra (ort)
Değeri
1
14,47
0,475431034
2
12,18
0,376724138
3
20,06
0,71637931
4
7,94
0,193965517
5
11,81
0,360775862
6
7,84
0,189655172
7
3,44
0
8
12,77
0,402155172
9
8,44
0,215517241
10
9,89
0,278017241
11
6,73
0,141810345
12
7,41
0,17112069
13
15,06
0,500862069
14
9,99
0,282327586
15
18,05
0,629741379
16
8,64
0,224137931
17
16,02
0,542241379
18
26,64
1
Normalizasyon Farkı Ortalaması
Normalizasyon
Farkı
0,060046419
0,260826702
0,472276746
0,070888594
0,125904067
0,810344828
0
0,236001326
0,210389036
0,124034041
0,09668214
0,085992485
0,362400531
0,222840407
0,269741379
0,154394341
0,406856764
0,715897436
0,260306513
55
1. deney için her iki yöntemin Ra değerleri dikkate alınarak yapılan
normalizasyon iĢleminden sonra elde edilen ölçümler arasında 0,26 lık bir fark olduğu
görülmüĢtür. Bir baĢka deyiĢle, izleyici uçla elde edilen pürüzlülük değerleri ile görüntü
üzerinden hesaplanan pürüzlülük değerleri arasında 26% lık bir farklılık görülmektedir.
Çizelge 5.20 Normalizasyon ĠĢlemi Sonrası KarĢılaĢtırma (2. Deney)
Ġzleyici Uçla Ölçüm
Normalizasyon
Yüzey No Ra (ort)
Değeri
1
0,78
0,325966851
2
0,62
0,237569061
3
0,96
0,425414365
4
1,525
0,737569061
5
0,44
0,138121547
6
0,67
0,26519337
7
0,405
0,11878453
8
0,77
0,320441989
9
0,7
0,281767956
10
1,335
0,632596685
11
0,685
0,273480663
12
0,94
0,414364641
13
0,635
0,245856354
14
2
1
15
0,975
0,433701657
16
1,83
0,906077348
17
0,7
0,281767956
18
0,19
0
Görüntü Üzerinden Ölçüm
Normalizasyon
Yüzey No Ra (ort)
Değeri
1
24,94
0,45801217
2
38,3
1
3
31,67
0,731034483
4
20,49
0,277484787
5
16,09
0,098985801
6
21,45
0,31643002
7
14,93
0,051926978
8
23,45
0,397565923
9
27,75
0,572008114
10
19,38
0,232454361
11
19,27
0,227991886
12
18,38
0,19188641
13
18,32
0,189452333
14
29,83
0,656389452
15
28,07
0,584989858
16
17,55
0,15821501
17
22,45
0,356997972
18
13,65
0
Normalizasyon Farkı Ortalaması
Normalizasyon
Farkı
0,13204532
0,762430939
0,305620118
0,460084274
0,039135746
0,05123665
0,066857553
0,077123934
0,290240158
0,400142324
0,045488777
0,222478231
0,056404021
0,343610548
0,151288201
0,747862338
0,075230016
0
0,234848841
2. deney için her iki yöntemin Ra değerleri dikkate alınarak yapılan
normalizasyon iĢleminden sonra elde edilen ölçümler arasında 0,23 lük bir fark olduğu
görülmüĢtür. Bir baĢka deyiĢle, izleyici uçla elde edilen pürüzlülük değerleri ile görüntü
üzerinden hesaplanan pürüzlülük değerleri arasında 23% lük bir farklılık görülmektedir.
Normalizasyon iĢlemi sonrası yapılan karĢılaĢtırma iĢleminde görülmüĢtür ki,
izleyici uçla yapılan pürüzlülük değeri görüntü üzerinden ölçülen pürüzlülük değeri ile
yaklaĢık 75,5% oranında benzerlik göstermektedir. Bu sonuca göre, bir önceki
karĢılaĢtırma yönteminde sıralamaya göre hesaplanan benzerlik oranı sonuçları
desteklenmektedir.
56
6. SONUÇLAR VE ÖNERĠLER
6.1.Sonuçlar
Mekanik sistemler üzerinde çalıĢmayı etkileyen en önemli unsurlardan bir tanesi
hareket halinde ya da temas halinde bulunan aksamların pürüzlülüğüdür. Bundan dolayı
cisimler üzerindeki yüzey pürüzlülüğünün ölçülmesi ve analiz edilerek pürüzlüğü
azaltıcı önlemlerin alınması büyük önem kazanmıĢtır. Bu amaçla çeĢitli ölçüm
teknikleri kullanılmaktadır ve her tekniğin diğerine göre avantaj ve dezavantajları
mevcuttur. Bu tez çalıĢmasında kullanılan ölçüm tekniği kamera ile görüntü alınması
esasına dayanmaktadır ve temassız bir pürüzlülük ölçüm tekniği olarak diğerlerine göre
avantajlıdır. Ancak görüntünün alınması sırasında doğru netleme ve yeterli aydınlatma
gibi koĢulların sağlanması önemlidir.
ÇalıĢmada öncelikle torna ile iĢlenen yüzeyin mikroskobik görüntüsü alınmıĢtır.
Alınan görüntü yaklaĢık 4-5 mm geniĢliğe sahiptir ve yüzey pürüzlülüğüne ait detaylı
bilgi içermektedir. Ardından alınan bu görüntüye ön iĢlem uygulanmıĢtır. Ön iĢlem
aĢamasında gri seviye dönüĢümü ve filtreleme yapılabilmektedir. Filtreleme,
görüntünün
alınması
sırasında
oluĢabilecek
gürültüleri
gidermek
amacıyla
kullanılmıĢtır. ÇalıĢmada kullanılan ortalama ve ortanca filtreleri toz zerreciklerinin
oluĢturduğu beneklenmeleri giderebilmektedir. Bir sonraki aĢama olan pürüzlülük
analizinde görüntüde yer alan piksellerin gri seviye değerleri dikkate alınmıĢtır. Bu
aĢamada siyaha yaklaĢan gri seviye değerleri yüzeydeki çukurları, beyaza yaklaĢan gri
seviye değerleri yüzeyde yükseltileri ifade etmektedir. Ölçülen bu değerlerden elde
edilen grafikler üzerinden pürüzlülük analizi yapılmıĢtır. Literatürde pürüzlülük
analizinde kullanılan Ra, Rq ve Rz değerleri hesaplanarak ölçüm yapılan alandaki
yüzey pürüzlülüğü bulunmuĢtur. ÇalıĢmada geliĢtirilen yazılımda analiz yapılan bölge
veya bölgeler seçilebilecek Ģekilde dinamik yapıdadır.
Bu çalıĢmada, görüntü üzerinden elde edilen pürüzlülük değerleri, izleyici uç
olarak adlandırılan yüzey pürüzlülüğü hesabı yapan elektronik cihazdan elde edilen
yüzey pürüzlülüğü değerleri ile karĢılaĢtırması yapılmıĢtır. KarĢılaĢtırma yapılırken
görülmüĢtür ki aynı sayısal veriyi beklemek mantıklı bir davranıĢ olmayacaktır. Çünkü
izleyici uçlu cihaz mikrometrelik değer verirken, bizim geliĢtirdiğimiz yazılımdan gri
seviye değerleri (0-255 arası) alınmaktadır. Bundan dolayı mikrometrelik mesafe
değerleri ile gri seviye değerlerini aynı büyülükte beklenmemelidir. Burada önemli olan
57
nokta, pürüzlülüğe göre doğru oranda değerler elde edilip edilmediğidir. Yapılan
deneysel ölçümlerden görülmüĢtür ki, iĢlenmiĢ yüzeylerden elde edilen görüntülerden
hesaplanan değerlerle, izleyici uçlu cihazla yapılan ölçümlerin birbirlerine paralellik
göstermektedir. Yapılan benzerlik hesaplamalarına göre izleyici uç ile görüntü
üzerinden alınan pürüzlülük değerleri yaklaĢık % 75.5 oranında benzemektedir.
Daha önce bahsettiğimiz yüzey pürüzlüğü ölçüm yöntemlerindeki en ilkel
olanlarından bir tanesinin de yüzey üzerinde tırnak ucu ile temas halinde bulunup,
pürüzlülüğün hissedilmesi olduğunu dile getirmiĢtik. Görüntüsü alınan iĢlenmiĢ yüzeyin
üzerinde tırnak ile hissedilen pürüzlüğün Ģiddeti, iĢlenmiĢ yüzeyin hem görüntüsünde
hem de program aracılığıyla alınan pürüzlülük değerlerinde de paralellik gösterdiği
görülmüĢtür.
6.2. Öneriler
Hem bu değerleri karĢılaĢtırırken hem de pürüzlülük ile ilgili çalıĢmalar
yapılırken atlanılmaması gereken en önemli konu, ölçüm yapılan yüzeyin (aynı torna
parametreleri ile tornalanmıĢ) farklı bölgelerinde dahi farklı sonuçlar çıkmasıdır. Bu da
ölçümlerde kullanılan cihazların doğru bir Ģekilde uygulanıp uygulanmadığına bağlı
olarak değiĢtiğini ifade etmektedir. Aynı yüzeyin farklı bölgelerinde yapılan ölçümler
de bile farklı sonuçlar çıkabilmektedir. Bu durum hem izleyici uçlu cihazla yapılan
ölçümlerde, hem de görüntü üzerinden yapılan ölçümlerde gözlenmiĢtir. Bir diğer husus
ise aynı cihaz ile ölçüm yapılması gerekliliğidir. ÇalıĢmamızda farklı cihazlarda farklı
sonuçların alındığı gözlenmiĢtir.
Yüzey pürüzlülüğü analizinde önemli olan nokta pürüzlülüğü azaltıcı tornalama
parametrelerinin bulunmasıdır. Bu çalıĢma yüzey görüntüsü üzerinden pürüzlülük
analizinin yapılabildiğini göstermiĢtir. Temassız bir ölçüm tekniği olan bu yaklaĢım
pürüzlülük analizinde avantajlı bir konuma sahip olabilir. Tornalanan malzeme yerinden
çıkarılmadan pürüzlülük analizine tabi tutulabilir. Hatta bir ileri aĢamasında tornalama
sırasında anlık pürüzlülük analizi yapılarak tornalama parametreleri değiĢtirilebilir. Tabi
burada görüntünün çok yakından alınması gerekliliği bir dezavantajdır ancak ilerleyen
teknolojik geliĢmelerle bu zorluk aĢılabilir. Böylece daha kusursuz parça iĢleme ve daha
az maliyet gibi (hatalı ya da fazla pürüzlü parçanın iĢlenmesi esnasında iĢlemin
durdurulabilmesi vs.) faktörler elde edilmiĢ olacaktır.
58
KAYNAKLAR
AKAR O., (2006), Tarihi görüntülerin kalitesinin görüntü iĢleme teknikleri kullanılarak
artırılması, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi, Konya
AKKURT M., (1996), TalaĢ Kaldırma Yöntemleri ve Kesici Takımlar, Birsen Yayınevi,
Ġstanbul
AKKUġ H., (2010), Tornalama ĠĢlemlerinde Yüzey Pürüzlülüğünün Ġstatistiksel Ve
Yapay Zeka Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk
Üniversitesi, Konya
ASMAZ K., (2006), Görüntü ĠĢleme Ġle Ġki Boyutlu Cisimlerden Grafik Modeller Ġçin
Veri Eldesi, Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Ġstanbul
ATLI, A,V., URHAN, O., SÖNMEZ, M., Kesici, (2005), Takım AĢınmasının Görüntü
ĠĢleme Ġle Belirlenmesi, 13. IEEE Sinyal ĠĢleme ve ĠletiĢim Uygulamaları
Kurultayı Bildirileri Kitabı, Kayseri
BAYRAM B., Sayısal Görüntü ĠĢleme, Yıldız Teknik Üniversitesi, Ġstanbul,
http://www.yildiz.edu.tr/~bayram/sgi/saygi.htm, [Ziyaret Tarihi: Kasım 2012]
ÇAKIR, C., (2000), Modern TalaĢlı Ġmalat Yöntemleri, VipaĢ.A.ġ, Bursa
DHANASEKAR B., MOHAN N. K., BHADURI B., RAMAMOORTH B., (2007),
Evaluation of surface roughness based on monochromatic speckle correlation
using image processing, Indian of Techology Madras, Chennai, India
GÜLLÜ A., ÖZDEMĠR A., DEMĠR H., (2003), Yüzey pürüzlülüğü ölçme yöntemleri
ve mukayesesi, TEKNOLOJĠ, Yıl 6, (2003), Sayı 1-2, 79-92, Gazi Üniversitesi,
Teknik Eğitim Fakültesi, Ankara
59
IġIK, Y., (1995), Torna Tezgahında Kesme Kuvvetlerinin Ölçülmesi ve Analizi Ġçin Bir
Kuvvet Ölçer Tasarımı ve Ġmalatı, Yüksek Lisans Tezi, Uludağ Üniversitesi,
Bursa
ĠġBĠLĠR F., (2006), Takım ömrünün sebep-sonuç diyagramları ile açıklanması, yüzey
pürüzlülüğü ve takım ömrüne etkili faktörlerin analizi, Yüksek Lisans Tezi, Gazi
Üniversitesi, Ankara
KARAKOÇ M., (2012), Görüntü ĠĢleme, Teknolojiler ve Uygulamaları,
http://ab.org.tr/ab12/sunum/21-goruntu_isleme-Karakoc.pdf, Ege Üniversitesi Fen
Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, [Ziyaret Tarihi:
Kasım 2012]
KARTAL M. S., (2000), AlaĢımsız çeliklerin CNC torna tezgahında iĢlenmesinde
yüzey pürüzlülüğü ve takım aĢınmasının Taguchi yöntemiyle incelenmesi,
Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi, Ġstanbul
KIRAN M.B., RAMAMOORTHY B., RADHAKRISHNAN V., (1998), Manufacturing
Engineering Section, Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of
Technology, Madras.600 036, India
KUMAR R., KULASHEKAR P., DHANASEKAR B., RAMAMOORTHY B., (2004),
Application of digital image magnification for surface roughness evaluation using
machine vision, Department of Mechanical Engineering, Manufacturing
Engineering Section, Indian Institute of Technology Madras, Chennai 600 036,
India
KUġCU Ç., (2005), Antalya Aksu Bölgesi Tarım Alanlarında Expert Sınıflandırma
Yöntemi Ġle Arazi Kullanımlarının Belirlenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Yıdız
Teknik Üniversitesi, Ġstanbul
LEE B.Y., TARNG., Y.S., (2001), Surface roughness inspection by computer vision in
turning operations, Department of Mechanical Manufacture Engineering, National
Huwei Institute of Technology, Yunlin 642, Taiwan,
60
LU Chen, (2007), Study on prediction of surface quality in machining process,
Department of System Engineering of Engineering Technology, Beihang
University, Beijing, 100083, PR China
Microsoft Visual Studio [online], http://tr.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Visual_Studio,
[Ziyaret Tarihi: Aralık 2012]
MOTORCU A., (2006), Ç1050, Ç4140 ve Ç52100 çeliklerinin farklı takımlarla
iĢlenebilirliği ve modeller geliĢtirilmesi, Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi, Ankara
NEġELĠ S., (2006), Tornalamada takım geometrisi ve tırlama titreĢimlerinin yüzey
pürüzlülüğüne etkileri, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi, Konya
ÖZDEMĠR H., (2006), Tornalama ĠĢleminde Kesme Kuvveti Ölçümünde Kullanılacak
Dinamometre Tasarımı Ve Üretimi, Yüksek Lisans Tezi, Sakarya Üniversitesi,
Sakarya
TAġAN Y. C., M. B. de ROOĠJ, SCHIPPER D. J., (2004), Measurement of wear on
asperity level using image-processing techniques, Indian of Techology Madras,
Chennai, India
TURHAN H., (2008), Tornalama iĢleminde kesme parametrelerinin ve iĢ parçası
uzunluğunun geometrik toleranslara etkilerinin incelenmesi, Yüksek Lisans Tezi,
Marmara Üniversitesi, Ġstanbul
TEKAÜT Ġ., (2008), Takım tezgahlarındaki kesici takım titreĢiminin yüzey
pürüzlülüğüne etkisi, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Ankara
VERĠM V., (2005), Görüntü ĠĢleme Yöntemleri Ġle Doku Sınırlarının Belirlenmesi,
Yüksek Lisan Tezi, Gazi Üniversitesi, Ankara
YILDIRIM S., ĠNCE C., KALAYCI E., (2003), Görüntü ĠĢleme Sunusu, Ege
Üniveristesi
Bilgisayar
Mühendisliği
Bölümü,
Ġzmir,
http://yzgrafik.ege.edu.tr/~tekrei/dosyalar/sunum/gi.pdf, [Ziyaret Tarihi: Aralık
2012]
61
ZHOU J., ZHOU Q., YANG L., WU G., (2007), Acquisition and rendering of
characteristic images of the wear surfaces of running parts within machinery,
Department of Mechatronics, College of Engineering, Campus E, China
Agricultural University, 100083 Beijing, China
62
ÖZGEÇMĠġ
KĠġĠSEL BĠLGĠLER
Adı Soyadı
Uyruğu
Doğum Yeri ve Tarihi
Telefon
Faks
e-mail
:
:
:
:
:
:
Erkan HOROZOĞLU
TC
13.04.1986
0 555 287 65 90
[email protected]
EĞĠTĠM
Adı, Ġlçe, Ġl
: Selçuklu Anadolu Lisesi, Selçuklu, KONYA
Selçuk Üniversistesi, Teknik Eğitim Fakültesi
Üniversite
:
Bilgisayar Sistemeleri Öğrt., Selçuklu, KONYA
YüksekLisans :
Doktora
:
Derece
Lise
BitirmeYılı
2004
2008
Ġġ DENEYĠMLERĠ
Yıl
2008-2011
2011-
Kurum
Ġstanbul Esenyurt Halil Akkanat ÇPL
Konya Karatay 23 Nisan Egemenlik OO
YABANCI DĠLLER: Ġngilizce
Görevi
Öğretmen
Öğretmen