Baskı devre kartı delim güzergahlarının meta-sezgisel algoritmalar kullanılarak optimizasyonu
Kübra Kaysal, Fatih Onur Hocaoğlu, Ahmet KaysalAfyon Kocatepe Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Mühendisliği Bölümü, AfyonkarahisarBaskılı devre kartlarının delme işleminde, işlemin en az maliyetle gerçekleştirilmesi delim güzergahının kat ettiği mesafeye bağlıdır. Bu çalışmada, delim işleminin en az maliyetle ve yüksek hızda gerçekleştirilebilmesi için bütünleşik bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemde, baskılı devre kartı üzerine yerleştirilecek elektronik devre elemanlarının konumları iki boyutlu devre görüntüsüne görüntü işleme teknikleri kullanılarak tespit edilmiştir. Böylelikle kontrol sisteminin takip edeceği en kısa delim güzergahı, gezgin satıcı problemi sorununun çözümünde Tavlama Benzetimi, Parçacık Sürü Optimizasyonu ve Karınca Kolonisi Algoritmaları kullanılmış ve performansları incelenmiştir. Elde edilen modellerin test sonuçları kıyaslandığında aynı iterasyon değerlerinde Karınca Kolonisi Algoritmasının, Tavlama Benzetimi ve Parçacık Sürü Optimizasyonu algoritmalarına göre çok daha kısa güzergâh uzunluğuna sahip olan çözümler elde ettiği gözlenmiştir.
Anahtar Kelimeler: Görüntü işleme, Tavlama benzetimi algoritması, Parçacık sürü optimizasyonu algoritması, Karıca kolonisi algoritması.Optimization of printed circuit board drilling routes using meta-heuristic algorithms
Kübra Kaysal, Fatih Onur Hocaoğlu, Ahmet KaysalAfyon Kocatepe University, Faculty Of Engineering, Department Of Electrical Engineering, AfyonkarahisarIn the drilling process of printed circuit boards, achieving the operation with the least cost depends on the distance travelled by the drilling route. In this study, an integrated method is proposed to carry out the drilling process with the least cost and high speed. In the proposed method, the positions of electronic circuit elements to be placed on the printed circuit board are detected using image processing techniques on a two-dimensional circuit image. Annealing Simulation, Particle Swarm Optimization and Ant Colony Algorithms have been used to solve the travelling salesman problem, and their performances have been examined. When comparing the test results of the obtained models, it is observed that the Ant Colony Algorithm, at the same iteration values, provides solutions with significantly shorter route lengths compared to Simulated Annealing and Particle Swarm Optimization algorithms.
Keywords: Image processing, Simulated annealing algorithm, Particle swarm optimization algorithm, Ant colony algorithm.Makale Dili: Türkçe