Elektro-pnömatik Soğan Sınıflandırma Düzeneği
Transkript
Elektro-pnömatik Soğan Sınıflandırma Düzeneği
Elektro-pnömatik Soğan Sınıflandırma Düzeneği Simulatörünün Tasarlanması Caner KOÇ1, Ramazan ÖZTÜRK1, Ali İhsan ACAR1 , Osman Yaşar HOCAOĞLU1, Hossein H.A.ALIZADEH2 1 2 Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Makinaları Bölümü, Ankara Dept.of Farm Power and Machinery Faculty of Agriculture, Hamedan IRAN [email protected] Özet: Bu çalışmada; soğan toplama makinasında kullanılan parmaklı tip sınıflandırma düzeneği performansının belirlenmesine yönelik elektro-pnömatik bir simulasyon düzeneği hazırlanmıştır. Geliştirilen düzenek mekanik, elektronik, pnömatik ve yazılım kısımlarından oluşmaktadır. Geliştirilen düzenek bilgisayar destekli tasarım programları yardımıyla tasarlanarak eğimli tarla koşulları simule edilmeye çalışılmıştır. Geliştirilen simulasyon düzeneği eğim sensörlerinden gelen verilere bağlı olarak 0 ile 30 derece aralığında sağa sola (x-x’) ve aşağı yukarı (y-y’) hareket edecek şekilde tasarlanmıştır. Ayrıca eğim sensörlerinden gelen veriler eşanlı olarak bir veri algılama kartı aracılığıyla bilgisayar ortamına kaydedilebilmiştir. Denemelerde farklı büyüklüklerdeki soğanlar bir elevatör aracılığıyla sınıflandırma düzeneğine gönderilerek üç farklı büyüklükte (40mm>, 40-60 mm, 60mm≤) sınıflandırılmasına çalışılmıştır. Sonuçlar istatistiksel yöntemlerle analiz edilerek parmaklı tip soğan toplama makinası sınıflandırma düzeneğinin performansı belirlenmeye çalışılmıştır. Denemeler neticesinde sınıflandırma düzeneğinin eğimden önemli ölçüde etkilediği ve sınıflandırma kalitesinin bozulduğu sonucuna ulaşılmıştır. Anahtar kelimeler: elektro-pnömatik kontrol, otomasyon, soğan, simulasyon, CAD Design of an Electro-pneumatic Onion Sorting Simulator Mechanism Abstract: In this study; an electro-pneaumatic onion sorting simulator, similar to the sorting mechanisms used on onion harvesters, was developed. The developed simulator contains mechanic, electronic, pneaumatic and software components. The mechanism simulates the nonuniform field conditions. The developed mechanism has the ability to move the sorter between 0 and 30 degrees on x-x’ and y-y’ planes based on the tilt sensor readings. The sensor readings were recorded to a computer using a data acquisition system. An elevator was used to feed the onions in various sizes categorized into three groups (40mm>, 40-60 mm, 60mm< ) to the sorter mechanism. The results were analyzed using statistical analysis methods to determine the performance of the sorting mechanism. The results of the experiments showed that the slope of the field surface affect the quality of the Sorting. Keywords: Electro- pneumatic control, automation, onion, simulation, CAD GİRİŞ Soğan, gerek ülkemiz gerekse dünyada insan beslenmesinde son derece büyük önem taşıyan ekonomik önemi son derece yüksek olan sebzelerden birisidir. Soğan dünyada 130 dan fazla ülkede yetiştirilmektedir. Dünyada yıllık toplam soğan üretimi 55 milyon ton civarındadır. Dünyada en fazla soğan üreticisi ülke % 31.43 lük oranla Çin’dir. Bunu Hindistan % 10.22, Amerika Birleşik Devletleri % 6.38, Türkiye % 3.83, Pakistan % 2.97, Rusya % 2.84, İran % 2.80, Japonya % 2.35, Brezilya % 2.22, İspanya % 1.95 ve diğer olmak üzere sıralanmaktadır. http://www.fao.org) Ülkemizin hemen her bolgesinde soğan yetiştirilebilmektedir. Bununla birlikte üretim Trakya Bölgesi ile Balıkesir, Bursa, Bandırma, Ankara, Amasya, Çorum, Tokat, Kastamonu, Hatay ve Denizli illerinde yoğunlaşmıştır. Ülkemizde kuru soğan üretimi, toplam sebze ekilen alanlar içerisinde % 8,1’lik bir paya sahiptir. Sebzeler içerisinde üretim oranı ise % 11.6 dır. Ülkemizde yıllık yaklaşık olarak 1.750.000 ton kuru soğan ve yaklaşık 100.000 tonda yaş soğan üretilmektedir (Anonymous, 2009). Maw and Mullunix (2001) yaptıkları çalışmalarında soğanı farklı olgunlaşma dönemlerinde, farklı büyüklüklere göre hasat edip sınıflandırdıklarını belirtmişlerdir. Bu çalışmada 63.5 mm’den küçük olanlar(küçük), 63.5 mm ve 76.2 mm arasında olanlar(orta), 76.2 mm ve 88.9 mm arasında olanlar (büyük) ve 88.9 mm den büyük olanlar (aşırı büyük) olarak sınıflandırılmıştır. Tollner at al. (2005) meyve ve sebzelerin ürün kalitesinin uzun süreli korunmasının pazarlamada çok 349 önemli olduğunu belirtmişlerdir. Soğan tazeliğini ölçmek için bir paketleme tesisinde X-ray kontrol sistemi kullanmışlardır. Çalışma sonucunda, soğanın hasat esnasındaki yaralanmalardan etkilendiğini ve soğan çevresinde bu yaralanmalardan kaynaklı mantar oluştuğunu tespit etmişlerdir. Soğan hasadı ülkemizde iki aşamalı olarak yapılmaktadır. Birinci aşama soğanın tarladan sökülerek kuruması için tarlada 10 - 15 gün namlu halinde tarlada bırakılmasıdır. İkinci aşama ise tarlada kuruma amaçlı bırakılan soğanın toplanması, ve yapraklarının kesilmesi, sınıflandırılması paketlenmesi aşamasıdır. Ülkemizde, çeşitli küçük tarım makinaları imalatçıları tarafından soğan hasadının ilk aşamasını gerçekleştiren soğan sökme amaçlı makinalar üretilmektedir. Aynı şekilde soğan hasadının ikinci aşamasını gerçekleştiren soğan toplama baş kesme ve sınıflandırma işlemlerini yapan makinalar da üretilmektedir. Bu çalışmanın amacıda soğan hasadının ikinci aşamasında kullanılan soğan toplama makinası tarlalardaki sınıflandırma düzeneğinin eğimli performansını belirlemektir. Şekil 1. Denemelerin görünümü yapıldığı sistemin Denemeler için üç farklı büyüklükte kumpasla ölçülerek gruplandırılmış arpacık çeşidi soğanlar (Allium ascalonicum) kullanılmıştır (Çizelge 1). MATERYAL ve YÖNTEM Materyal Denemeler Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Makinaları Bölümü laboratuarlarında gerçekleştirilmiştir. Denemelerde eğimli araziyi simule etmek için salınımlı olarak çalışmaya uygun bir sistem geliştirilmiştir (Şekil 1). Ayrıca sistemi kumanda etmek için elektro-pnömatik kontrol ünitesi, iki adet strok boyu 300 mm olan pnömatik piston, motor gücü 1.5 HP olan kompresör, 12 V batarya, 2 adet üzerinde 12 V luk röle bulunan selenoid valf, eğim algılayıcı sensörler (potansiyometre), okunan sensör verilerinin kaydedilmesi için bir adet diz üstü bilgisayar, LabView 8.2 paket programı (education versiyonu lisanslı) ve ara bağlantı kartı (NI USB 6009) kullanılmıştır. Ayrıca soğan toplama makinası üzerinde yer alan üç farklı boyutta (40>, 40-60mm, 60 mm<) sınıflandırma işlemini gerçekleştiren elek ve soğanların eleğe ulaştırılmasını sağlayan elevatör yer almaktadır. Çizelge 1. Denemelerde kullanılan boyutları ve sayısı Boyut (mm) <40 40-60 >60 soğan Adet 108 82 61 Sensörlerin Kalibrasyonu: Sensörlerden alınan eğim verilerinin kalibrasyonu için sabit ve üzerinde açısal olarak skala değerleri olan bir düzenek kullanılmıştır (Şekil 2). Düzenekte yer alan sabit gönye üzerinde sağa sola dönü hareketi yapmaya uygun parça üzerine sensörler tek tek sabitlenerek milivolt olarak açısal dönme değerleri veri algılama kartı aracılığıyla bilgisayar ortamına kaydedilmiş ve gerçek skala değerleriyle karşılaştırılmıştır. Sensörlerden, 10 dereceden 240 dereceye kadar 24 ölçüm değeri alınmıştır. Alınan değerler gerçek açısal değerleriyle birlikte Excel programına girilerek aşağıdaki birinci dereceden denklem elde edilmiştir. Elde edilen denkleme bağlı olarak sensörlerin kalibrasyonu gerçekleştirilmiştir (Şekil 3). y 5.234 x 5,96 350 dilinde yazılmış kumanda programı akış diyagramı Şekil 5’de verilmiştir. Şekil 2. Sensör kalibrasyon düzeneği şematik görünümü Şekil 3. Gerçek sensör değerleri ve sensörden okunan değerler arasındaki ilişki Şekil 5. Kumanda programı akış diyagramı Sistemin çalışması: Deneme sonuçlarının istatistik analizi için Minitab 15 istatistik paket programında, tek yönlü tablolarda homojenlik kontrolü için kullanılan ki-kare testi kullanılmıştır. Sistem, eleğin eksenlerine mafsallı olarak yerleştirilen birer adet pnömatik silindirin eğim sensörlerinden gelen verilere bağlı olarak çalıştırılması esasına göre olmaktadır. Eleğin bağlı olduğu tabla sağa sola (x-x’) ve aşağı-yukarı (y-y’) 00 ile 300 derece arasında salınacak şekilde elektro-pnömatik olarak kumanda edilmiştir. Sistemin çalışması sırasında zamana bağlı olarak üretilen eğim verileri şekil 4’te görülmektedir. BULGULAR VE TARTIŞMA Soğan toplama makinası sınıflandırma düzeneği etkinliğinin belirlenmesine yönelik olarak geliştirilen sistemle Çizelge 1’de verilen adet ve büyüklüklerdeki soğanların karıştırılarak boyutlarına göre sınıflandırılmasına çalışılmıştır. Karıştırılan soğanlar bir elevatör aracılığı ile eleklere iletilmiştir. Denememeler 3 tekerrürlü olarak gerçekleştirilmiştir. Denemeler sonucunda çizelge 2’de verilen sınıflandırma sonuçlarına ulaşılmıştır. 35 30 Eğim (derece) 25 20 x-x' 15 y-y' 10 Çizelge 2. Denemeler sonucunda elde edilen boyuta göre sınıflandırmaya ait veriler 5 0 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 -5 Zaman (s) Boyut (mm) Şekil 4. Sistemin çalıştırılması sırasında üretilen eğim verileri Geliştirilen simulasyon sistemde, tüm sistemi denetleyen ve kumanda eden Labview programlama 351 Adet I. II. III. <40 108 85 72 67 40-60 82 112 107 93 >60 61 41 32 27 Yapılan denemeler sonucunda çapları 40 mm’den küçük olan soğan adedi 108 olmasına karşın I. denemede 85, II. Denemede 72 III. Denemede ise 67 adet soğan bu boyuta göre gruplandırılmıştır. Çapları 40-60mm arası soğan adedi 82 olmasına karşın I. denemede 112, II. Denemede 107 ve III. Denemede 93 adet soğan bu boyuta göre sınıflandırılmıştır. Çapları 60 mm den büyük çaplı soğan adedi 61 olmasına karşın I.denemede 41 adet, II.denemede 32 ve III.denemede ise 27 adet soğan istenilen büyüklüğe göre sınıflandırılmıştır. Ayrıca I. denemede 13, II. denemde 40 ve III. denemede 64 adet soğan ise elek parmakları arasına sıkışmıştır. Yapılan denemelerde sistemin, farklı büyüklükteki ve sayıdaki soğanları homojen bir biçimde sınıflandırılıp sınıflandırılamadığının araştırılması için kikare testi uygulanmıştır (Düzgüneş ve ark. 1983). Kikare testi sonucunda elde edilen veriler çizelge 3’te verilmiştir. Çizelge 3. Ki-kare testi sonuçları DENEME I. II. III. * P<0.01 SD 2 2 2 N 238 211 187 Ki-kare 22.9463 32.1593 26.4054 P 0.000* 0.000* 0.000* yüzeyine değilde sürekli yatay düzleme paralel kalmasını sağlayacak bir düzenek geliştirilmelidir. -Sınıflandırma sisteminde kullanılan parmaklı elekler, soğanların parmakların arasında sıkışması ve eğimli tarlalarda meydana gelen yığılmalardan dolayı homojen bir sınıflandırma için yeterli değildir. Denemeler sonucunda da gözlendiği gibi soğan sıkışmalarını önleyecek, tarla eğiminden etkilenmeyecek bir yapının kullanılmasının daha faydalı olacağı ön görülmektedir. LİTERATÜR LİSTESİ Anonymous, 2009. Dünyada Soğan Üretim İstatistikleri. http://www.fao.org. Erişim Tarihi: 03.04.2009 Anonymous, 2009. Türkiye’de Soğan Üretim İstatistikleri. http://www.tarimziraat.com Erişim Tarihi: 02.04.2009 Düzgüneş,O.,T.Kesici,F.Gürbüz.,1983. İstatistik Metotları I. Ankara Üniv. Ziraat Fak.Yayınları Yay. No:861,229 Maw, B.W. and Mullinix, B.G. 2001. Grade Distrubution of Sweet Onions Harvested At Different maturities. American Society of Agricultural Engineers. Vol. 17(6): 833-836. Tollner, E.W., Gitaitis, R.D., Seebold, K.W., Maw, B.W. 2005. Experiences With A Food Product X-Ray Inspection System For Classifying Onions. American Society of Agricultural Engineers. Vol. 21(5):907-912. SONUÇ VE ÖNERİLER Bu çalışmada soğan toplama makinası sınıflandırma etkinliğinin belirlenmesine yönelik olarak bir simulasyon düzeneği geliştirilmiştir. Simulasyon düzeneğinin, mekanik, pnömatik ve elektronik aksamlarının tasarımları bilgisayar destekli tasarım programlarından yararlanılarak yapılmıştır. Mekanik simulasyon için SolidWorks 2009 deneme sürümü, elektronik simulasyon için PROTEUS 7.1 deneme sürümü, pnömatik simulasyon içinse Automation Studio 5.0 programı deneme sürümleri kullanılmıştır. Geliştirilen elektro-pnömatik simulasyon düzeneği başarılı bir şekilde çalıştırılmıştır. Soğan toplama makinası etkinliğinin belirlenmesine yönelik olarak elektro-pnömatik simulatörle yapılan denemeler sonucunda elde edilen değerler ile gerçek değerler arasında çizelge 3’de verilen farklılıklar ortaya çıkmıştır. Yapılan ki-kare testi sonucunda soğan hasat makinası sınflandırma düzeneğinin homojen bir sınıflandırma yapamadığı sonucuna ulaşılmıştır. (p<0.01). Elde edilen sonuçlar ve karşılaşılan sorunlarla ilgili öneriler aşağıda sıralanmaktadır: -Mevcut durumda kullanılan soğan toplama makinası sınıflandırma düzeneğinin simulasyonlardan elde edilen sonuçlara bağlı olarak eğimli tarlalarda çalışması durumunda etkinliğinin yeterli olmadığı söylenebilir. Soğan toplama makinasının tarlada etkin bir sınıflandırma yapabilmesi için aktif olarak tarla 352