Machine learning-based defect classification and parameter recommendation for injection molding quality control
Makine öğrenmesi tabanlı enjeksiyon kalıplama kalite kontrolü için hata sınıflandırması ve parametre önerisi
- Tez No: 1019745
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERİNÇ ALBEY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Engineering Sciences, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kalite problemleri, Karar destek sistemleri, Makine öğrenmesi, Plastik enjeksiyon kalıpları, Quality problems, Decision support systems, Machine learning, Plastic injection molds
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Plastik enjeksiyon kalıplama, nominal çalışma koşullarından sapmaların yüzey ve yapısal hatalara yol açtığı, parametre hassasiyeti yüksek bir üretim sürecidir. Geleneksel kalite kontrolü birincil izleme sinyali olarak makine parametrelerini kullanmakta; ancak bu parametreler komuta edilen giriş değerlerini yansıtmakta ve malzeme, çevre ile takım aşınmasından kaynaklanan değişkenliği yakalayamamaktadır. Bu tez, kalıp içinde ölçülen kavite basıncı ve sıcaklık verilerini kullanarak makine parametrelerine dayalı izlemeden sensör tabanlı kalite kontrole geçişi araştırmaktadır. Kasıtlı parametre değişimleriyle beş hata sınıfı (eksik enjeksiyon, çapak, birleşme yeri izi, yanma izi ve çökme izi) üretilmiş, sentetik veri artırımı yapılmaksızın bir veri seti elde edilmiştir. İki aşamalı bir sınıflandırma hattı geliştirilmiş; ikili sınıflandırıcı uygun ve hatalı döngüleri ayırt etmekte, bağımsız sınıflandırıcılar ise hata tipini belirlemektedir. Karşılaştırmalı değerlendirme, sensör türevli özelliklerin makine parametrelerini belirgin biçimde geride bıraktığını ve birleşik veri kümesiyle eşit ya da yakın performans sergilediğini doğrulamakta; bu bulgu, sensör özelliklerinin nihai hatta tek girdi olarak seçilmesini gerekçelendirmektedir. K-En Yakın Komşu tabanlı parametre öneri modülü ise hata tahminlerini makine parametreleri uzayında düzeltme önerilerine dönüştürerek sensör tabanlı tespit ile parametre tabanlı düzeltme arasında tam bir karar destek döngüsü oluşturmaktadır.
Özet (Çeviri)
Plastic injection molding is a highly parameter-sensitive manufacturing process in which deviations from nominal operating conditions produce surface and structural defects. Conventional quality control relies on machine parameters as the primary monitoring signal; however, these represent commanded inputs rather than the actual thermomechanical state inside the mold cavity, leaving process variability from material batch differences, environmental conditions, and tooling wear undetected. This thesis investigates the transition from machine parameter-based monitoring to sensor-based quality control using cavity pressure and temperature measurements captured inside the mold. A controlled Design of Experiments was conducted to generate five defect classes (short shot, flash, weld line, burn mark, and sink mark) through deliberate parameter variation, producing a real experimental dataset. A two-stage classification pipeline was developed in which a binary classifier distinguishes conforming from defective cycles and a set of independent classifiers identify the specific defect type. A comparative evaluation confirms that sensor-derived features substantially outperform machine parameter logs and match or closely approach the combined feature set, validating the sensor-based transition and justifying sensor features as the sole input to the deployed pipeline. A K-Nearest Neighbours parameter suggestion module then translates defective predictions into corrective recommendations, operating in machine parameter space to form a complete loop between sensor-based detection and parameter-based correction.
Benzer Tezler
- A sensor-driven machine learning pipeline and llm-based decision support agent for plastic injection molding quality control
Plastik enjeksiyon kalıplama kalite kontrolü için sensör tabanlı makine öğrenmesi hattı ve llm tabanlı karar destek ajanı
EYYÜB BATUHAN ÜNAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiVeri Bilimi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERİNÇ ALBEY
- Etkin sorgu önerileri için kullanıcı sorgularının görev tabanlı yönetilmesi
Task based management of user queries for effective query suggestions
NURULLAH ATEŞ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
- Cihaz sensörleri ile insan aktivitelerine dayalı makine öğrenmesi
Machine learning based on human activities with device sensors
MUHAMMED YUSUF UYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNA APAK
- Benek gürültüsü gidermeye dayalı veri artırma ile derin ağlarda radar hedef sınıflandırma
Despeckling based data augmentation approach in deep learning based radar target classification
ŞAKİR HÜDAİ MERT CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- Öznitelik tabanlı oltalama tespit sistemlerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile değerlendirmesi
Evaluation of attribute based phishing detection systems with machine learning methods
SELAHATTİN ALİYAZICIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ZEYNEP GÜRKAŞ AYDIN
DR. ÖĞR. ÜYESİ EBU YUSUF GÜVEN