Diş İmplantların Gerçek Zamanlı Yüzey Açısı Ölçümü

Diş implantları ve ilgili ürün ailesi çene sağlığı için çok önemlidir. Dental implantlar genellikle titanyum malzemelerden üretilir. Titanyum esaslı alaşımlar yüksek mekanik mukavemete sahip olduklarından, bu ürünlerin kalite kontrolü, CNC bazlı biyomateryal üretim süreçlerinde ortaya çıkabilecek olası kusurlu ürünleri önlemek için önemlidir. Ek olarak, bu parçalar görsel olarak kontrol edilmesi neredeyse imkansız olan yüksek sayıda üretilir. Yapay görme, otomatik üretimdeki insan kaynaklı hataları önler. Sunulan sistem, görüntü işleme yöntemlerini kullanarak dental ürünler için uzunluk ve açı kusurlarını tespit etmektedir. Bu çalışmanın özgün yönü, makine görmesine dayalı gerçek zamanlı dental implant hatalı ürün tespiti sistemi tasarımı geliştirilmesidir. Gri ölçekli görüntülerde titanyum dental ürünün saptanması için Gauss bulanıklaştırma filtresi ve Otsu eşiği kullanılmıştır. Ürün hattını tespit etmek için önceden işlenmiş görüntülere ortalama hataların karesini içeren doğrusal regresyon modeli uygulanmıştır. İki çizgi arasındaki açı ise, trigonometrik yöntemlerle hesaplanır. Sunulan algoritmanın sonucu olarak uzunluk ve açı ölçümleri için sırasıyla maksimum 0.0015 mm ve 0.013° mutlak sapmalar gözlenmiştir. Dental implantlar için sunulan ölçüm algoritmaları, bu hızlı algoritmaların seri üretim hatları için uygun sonuçlar verdiğini göstermektedir.

Real Time Surface Angle Measurement of Dental Implants

Dental implants and related product family are very important for jaw health. Dental implants are generally produced by titaniummaterials. Since titanium based alloys have high mechanical strength, quality control of these products is important to preventpossible defective products that may arise during CNC based biomaterial production processes. In addition, these parts are producedby a high number which are almost impossible to control visually. Machine vision prevents of human based errors in automatedproduction. Presented system detects length and angle defects for dental products using image processing methods. The state of art ofthis work is developing machine vision based real time dental implant defection system design. Gaussian blur filtering and Otsuthresholding were used for detecting the titanium dental product in gray scaled images. Root mean squared linear regression model isapplied to preprocessed images to detect the line of the product. The angle between the two lines is also calculated by trigonometricmethods. As the result of the presented algorithm, maximum 0.0015 mm and 0.013° absolute deviations are observed for length andangle measurements, respectively. Presented measurement algorithms for dental implants show that these fast algorithms give feasibleresults for mass production lines.

___

  • [1] Sing, S. L., An, J., Yeong, W. Y., & Wiria, F. E. (2016). Laser and electron‐beam powder‐bed additive manufacturing of metallic implants: A review on processes, materials and designs. Journal of Orthopaedic Research, 34(3), 369-385.
  • [2] Park, J. W., Park, K. B., & Suh, J. Y. (2007). Effects of calcium ion incorporation on bone healing of Ti6Al4V alloy implants in rabbit tibiae. Biomaterials, 28(22), 3306-3313.
  • [3] Pattanayak, D. K., Fukuda, A., Matsushita, T., Takemoto, M., Fujibayashi, S., Sasaki, K., ... & Kokubo, T. (2011). Bioactive Ti metal analogous to human cancellous bone: fabrication by selective laser melting and chemical treatments. Acta Biomaterialia, 7(3), 1398-1406.
  • [4] Abe, F., Costa Santos, E., Kitamura, Y., Osakada, K., & Shiomi, M. (2003). Influence of forming conditions on the titanium model in rapid prototyping with the selective laser melting process. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, 217(1), 119-126.
  • [5] Atzlesberger, J., Zagar, B. G., Cihal, R., Brummayer, M., & Reisinger, P. (2013). Sub-surface defect detection in a steel sheet. Measurement Science and Technology, 24(8), 084003.
  • [6] Li, Q., & Ren, S. (2012). A visual detection system for rail surface defects. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 42(6), 1531-1542.
  • [7] Ng, T. W. (2007). Optical inspection of ball bearing defects. Measurement Science and Technology, 18(9), N73.
  • [8] Yuzhen, M., Xuan, S., Guoping, L., & Xinjua, W. (2013, May). Surface defect detection based on capacitive probe for bearing ball. In 2013 25th Chinese Control and Decision Conference (CCDC) (pp. 2037-2040). IEEE.
  • [9] Fischer, H., Karaca, F., & Marx, R. (2002). Detection of microscopic cracks in dental ceramic materials by fluorescent penetrant method. Journal of Biomedical Materials Research: An Official Journal of The Society for Biomaterials, The Japanese Society for Biomaterials, and The Australian Society for Biomaterials and the Korean Society for Biomaterials, 61(1), 153-158.
  • [10]Kim, R. W., Kim, H. S., Choe, H. C., Son, M. K., & Chung, C. H. (2011). Microscopic analysis of fractured dental implant surface after clinical UseR. Procedia Engineering, 10, 1955-1960.
  • [11]Brief, J., Edinger, D., Hassfeld, S., & Eggers, G. (2005). Accuracy of image‐guided implantology. Clinical Oral Implants Research, 16(4), 495-501.
  • [12] Flusser, J., Farokhi, S., Höschl, C., Suk, T., Zitová, B., & Pedone, M. (2015). Recognition of images degraded by Gaussian blur. IEEE transactions on Image Processing, 25(2), 790-806.
  • [13]T. Y. Goh, S. N. Basah, H. Yazid, M. J. Aziz Safar, and F. S. Ahmad Saad, “Performance analysis of image thresholding: Otsu technique,” Meas. J. Int. Meas. Confed., vol. 114, pp. 298–307, Jan. 2018.
  • [14]Goh, T. Y., Basah, S. N., Yazid, H., Safar, M. J. A., & Saad, F. S. A. (2018). Performance analysis of image thresholding: Otsu technique. Measurement, 114, 298-307.
  • [15]Haddad, R. A., & Akansu, A. N. (1991). A class of fast Gaussian binomial filters for speech and image processing. IEEE Transactions on Signal Processing, 39(3), 723-727.
  • [16]Lin, H. D. (2007). Computer-aided visual inspection of surface defects in ceramic capacitor chips. Journal of Materials Processing Technology, 189(1-3), 19-25.
  • [17]Yuan, X. C., Wu, L. S., & Peng, Q. (2015). An improved Otsu method using the weighted object variance for defect detection. Applied Surface Science, 349, 472-484.
  • [18]He, Z., & Sun, L. (2015). Surface defect detection method for glass substrate using improved Otsu segmentation. Applied optics, 54(33), 9823-9830.
  • [19]Otsu, N. (1979). A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 9(1), 62-66.
  • [20] Han, Y., Wu, Y., Cao, D., & Yun, P. (2017). Defect detection on button surfaces with the weighted least-squares model. Frontiers of Optoelectronics, 10(2), 151-159.
  • [21] Liang, Z., Cao, S., & Tan, Y. (2019, April). Defect detection and recognition based on ADABOOT-SVM integrated model. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1187, No. 4, p. 042025). IOP Publishing.
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 2013
  • Yayıncı: Osman Sağdıç
Sayıdaki Diğer Makaleler

Rüzgar ve Dalga İkliminin Modellenmesi: Gökçeada Örneği

Asu İNAN, Kağan CEBE, Alper ANKARA

Alanya Birliği Metamorfitlerinin Stratigrafik ve Petrografik Karekteristikleri ve Sugözü Karışığında (Orta Nap) Porfiroblast - Foliasyon İlişkileri, Anamur-Mersin-Türkiye

Fuat IŞIK, Ahmad Omid AFZALI, Selma DELİKAN, Kerim KOÇAK, Arif DELİKAN, Gürsel KANSUN, Alican ÖZTÜRK

Parkinson Hastalığının Teşhisinde YSA Destekli Karar Sistemi Başarımı

Uğur FİDAN, Neşe ÖZKAN YILMAZ

Damar İçi Stentlerde Malzeme Seçiminin ve Tasarımının Restenoz ve Diğer Stent Kaynaklı Problemlere Etkileri, Stentlerin Ekonomideki Yeri (Bir Genel Derleme)

Gülşen AKDOĞAN, Ömer Burak İSTANBULLU

Çok Antenli Bilişsel Radyolarda GLRD Tabanlı Spektrum Algılama

Fatih Yavuz ILGIN, Meryem YARAR, Cebrail ÇİFLİKLİ

Varsayılan Mod ve Fronto Parietal Ağlarında Fonksiyonel Bağlanabilirlik ile Cinsiyet Farklılıklarının İncelenmesi

Semra İÇER, İrem ACER

Sıralı Kontrol; Giriş Şekillendirme (Input Shaping) ve PID Kontrolü Bir Araya Getiren Yeni Bir Kontrol Yöntemi

Onur ÖRNEK, H. Ali ERTAŞ

Makine Öğrenmesi ile Tam Kan Sayımı Değerlerinden İntihar Tahmini

Berna ARI, Ali ARI, Abdulkadir ŞENGÜR

Özelleştirilmiş Uygunluk Fonksiyonu Tabanlı Su Döngüsü Algoritması ile PID Parametrelerinin Optimizasyonu

Murat FURAT, Harun GÜR

İki Linkli Manipülatör için Genetik Algoritma ile Yapay Sinir Ağı Tabanlı Kayan Kipli Kontrolcü

Melikcan ÖLGÜN, Umut TİLKİ