Akustik verilere dayalı ark kaynağı süreçlerinde sınır bilişim ve nesnelerin interneti tabanlı gerçek zamanlı kalite tespiti
Real-time quality detection in welding processes based on acoustic data using edge computing and the internet of things
- Tez No: 1008868
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MAHMUT DURGUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Endüstriyel üretim süreçlerinde kalite kontrol faaliyetleri, ürün performansı ve üretim verimliliği açısından kritik öneme sahiptir. Özellikle kaynak süreçlerinde meydana gelen hataların erken aşamada tespit edilememesi, maliyet artışına ve üretim kayıplarına neden olmaktadır. Geleneksel kalite kontrol yöntemleri çoğunlukla işlem sonrasında gerçekleştirildiğinden, süreç içi izleme ve anlık müdahale imkânı sunmamaktadır. Geliştirilen sistemde, kaynak süreçlerinde oluşan akustik sinyallerin kullanıldığı, IoT ve Edge Computing tabanlı gerçek zamanlı bir kalite analiz sistemi geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında, kaynak işlemleri sırasında elde edilen ses verileri mikrofon sensörleri aracılığıyla toplanmış; gürültü azaltma, normalizasyon ve segmentleme gibi ön işleme adımlarından geçirilmiştir. Akustik sinyallerden zaman ve frekans alanı tabanlı özellikler ile Mel Frekans Kepstral Katsayıları (MFCC) çıkarılmıştır. Elde edilen özellikler, makine öğrenmesi / derin öğrenme tabanlı bir model kullanılarak sınıflandırılmıştır. Eğitilen model, Edge Computing ortamına entegre edilerek gerçek zamanlı çıkarım yapabilecek şekilde yapılandırılmıştır. Deneysel sonuçlar, geliştirilen sistemin farklı kaynak kalite durumlarını yüksek doğrulukla sınıflandırabildiğini ve düşük gecikme süreleri ile gerçek zamanlı çalışabildiğini göstermektedir. Ayrıca Edge Computing yaklaşımı sayesinde ağ yükünün azaltıldığı ve endüstriyel ortamlara uygun bir mimari elde edildiği görülmüştür. Bu tez çalışması, kaynak süreçlerinde akustik veriye dayalı ve Edge Computing destekli kalite analizinin uygulanabilir, güvenilir ve akıllı fabrika sistemleri için uygun bir çözüm sunduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Quality control plays a critical role in industrial manufacturing processes in terms of product performance and production efficiency. In welding processes, the inability to detect defects at an early stage may lead to increased costs and production losses. Traditional quality control methods are generally performed after the process, which limits real-time monitoring and immediate intervention. In this thesis, a real-time quality analysis system based on acoustic signals and supported by IoT and Edge Computing is proposed for welding processes. Acoustic data generated during welding operations were collected using microphone sensors and processed through preprocessing steps such as noise reduction, normalization, and segmentation. Time-domain and frequency-domain features, along with Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), were extracted from the acoustic signals. These features were classified using a machine learning / deep learning-based model. The trained model was deployed on an Edge Computing platform to enable real-time inference. Experimental results demonstrate that the proposed system can successfully classify different welding quality conditions with high accuracy while maintaining low inference latency. Moreover, the Edge Computing-based architecture reduces network load and provides a practical solution suitable for industrial environments. In conclusion, this thesis demonstrates that acoustic-based quality analysis supported by Edge Computing offers a reliable, efficient, and applicable solution for real-time quality monitoring in smart factory systems.
Benzer Tezler
- Farklı türlerdeki osilasyonlu yarı-kapantılı ses egzersizlerinin aerodinamik akustik elektroglottografik ve nazometrik parametrelere etkisi
Effect of different types of oscillatory semi-occluded voice exercises on aerodynamic, acoustic, electroglottographic and nasometric parameters
EMİNE ÜLVAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Dil ve Konuşma Terapisiİstanbul Atlas ÜniversitesiDil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN BENGİSU
- Kozmik mikrodalga ardalan ışınımının anizotropisi
The cosmic microwave background radiation anisotropy
AYHAN AY
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Astronomi ve Uzay BilimleriEge ÜniversitesiAstronomi ve Uzay Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAN KILINÇ
- Sveti Stefan kilisesi'nin ayrı işlevler için akustik açıdan değerlendirilmesi ve iyileştirme önerisi getirilmesi
Evaluation of Saint Stephen church in terms of acoustics for distinct functions and a proposal for improvement
İREM EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
MimarlıkYıldız Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET NURİ İLGÜREL
- Talaşlı imalatta sensör füzyonuna dayalı takım durumu izleme
Sensor fusion based tool condition monitoring in machining
MUSTAFA KUNTOĞLU
Doktora
Türkçe
2020
Makine MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HACI SAĞLAM
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE