Kaynak robotlarında şablon eşleştirme algoritmasının kullanılması

Akıllı kaynak teknolojisi için görüş tabanlı dikiş takibi ve kaynak şeklinin tipinin belirlenmesi anahtar teknolojilerden biridir. Robotik uygulamalardaki en büyük zorluk; görsel sensörlerin kapasitesi ve sinyal işleme algoritmalarının hesaplama maliyetiyle sınırlanan dinamik bir ortamla etkileşimdir. Amaç kaynak sürecini hızlandırmak ve maliyeti düşürmektir. Kaynak işlemi, işlem hızını artırmak için operatörler yerine görüntü sensörleri ve çeşitli görüntü işleme algoritmaları kullanılarak hızlandırılmaktadır. Bununla birlikte, kaynak uygulaması sırasında çoğu görüntü işleme algoritmasının uyarlanabilirliği ve sağlamlığı yetersiz kalmaktadır. Bu çalışmada, özellik çıkarımı ve nesne tanıma için olay odaklı bir somutlaştırılmış sistem, robotik uygulamalarda yeni ve verimli bir duyusal yaklaşım olarak tasarlanmıştır. Nesne tanıma için ek bilgiler kullanılarak eşleşen olay özelliği geliştirilmiştir. Bu çalışmada, robotun gerçekleştirdiği kaynak işleminden sonra hangi kaynak türünün işleme daha yakın olduğuna karar vermek amaçlanmaktadır. Böylece kaynak tipine göre parametre seçimleri ve sonuçların işlenmesi kolaylaştırılmış ve kaynağın kaliteli bir şekilde yapılıp yapılmadığı kontrol edilmiştir. Test sonuçları, algoritmanın çoklu tipik kaynak dikişleri için iyi bir uyarlanabilirlik sağladığını göstermektedir.