Geri Dön

Drone Yardımı ile Tahribatsız Muayene

DRONE-ASSISTED NON-DESTRUCTIVE INSPECTION

  1. Tez No: 1021839
  2. Yazar: BERCES KURT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA SOYLAK, DOÇ. DR. OĞUZ KÖSE
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Sivil Havacılık, Aeronautical Engineering, Civil Aviation
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uçak Gövde Motor Bakım Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Hava araçlarında operasyonel güvenliğin sağlanabilmesi için bakım ve denetim süreçleri büyük önem taşımaktadır. Uçak dış yüzeylerinde oluşan boya hasarı, çatlak ve korozyon gibi kusurların erken tespit edilmesi uçuş emniyeti açısından kritik bir gerekliliktir. Geleneksel görsel inceleme yöntemleri ise zaman alıcı, maliyetli ve insan hatasına açık yapıları nedeniyle çeşitli sınırlamalara sahiptir. Bu çalışmada, uçak dış yüzeylerinde oluşan boya hasarı, çatlak ve korozyon kusurlarının otomatik tespiti amacıyla İHA tabanlı görüntüleme ve derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yöntemleri kullanılmıştır. Çalışma kapsamında DJI Air 3 kullanılarak yüksek çözünürlüklü uçak görüntüleri elde edilmiş ve oluşturulan veri setleri Roboflow platformunda etiketlenmiştir. Hem boya hasarı hem de çatlak ve korozyon hasarı veri setleri için Roboflow ortamında YOLOv11 ve YOLO26 modelleri kullanılarak eğitim süreçleri yürütülmüştür. Ayrıca Google Colab ortamında hem boya hasarı hem de çatlak ve korozyon hasarı veri setleri için YOLOv8, YOLOv11 ve YOLO26 modelleri kullanılarak eğitim, test ve video analiz işlemleri gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, YOLO tabanlı modellerin uçak yüzeylerindeki kusurların tespitinde yüksek doğruluk ve kararlılık sağladığını göstermiştir. Model performansları Precision (P), Recall (R), mean Average Precision (mAP) ve çıkarım hızı metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuç olarak önerilen İHA destekli yaklaşımın uçak bakım süreçlerinde hızlı, güvenli, temassız ve tekrarlanabilir bir inceleme yöntemi sunarak Bakım, Onarım ve Revizyon faaliyetlerinde dijitalleşme ve otomasyona katkı sağlayabileceği değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Maintenance and inspection processes are of paramount importance for ensuring operational safety in aircraft. The early detection of defects such as paint damage, cracks and corrosion on aircraft exteriors is a critical requirement for flight safety. Traditional visual inspection methods, however, have various limitations due to their time-consuming, costly and error-prone nature. In this study, UAV-based imaging and deep learning-based image processing methods were employed to automatically detect paint damage, cracks and corrosion defects on aircraft exteriors. As part of the study, high-resolution aircraft images were captured using a DJI Air 3, and the resulting datasets were annotated on the Roboflow platform. Training processes were carried out using YOLOv11 and YOLO26 models in the Roboflow environment for both paint damage and crack and corrosion damage datasets. Additionally, training, testing and video analysis processes were carried out using YOLOv8, YOLOv11 and YOLO26 models for both paint damage and crack and corrosion damage datasets within the Google Colab environment. The results obtained demonstrated that YOLO-based models provide high accuracy and reliability in the detection of defects on aircraft surfaces. Model performance was evaluated using Precision (P), Recall (R), mean Average Precision (mAP) and frame per second metrics. Consequently, it was assessed that the proposed UAV-supported approach could contribute to digitalisation and automation in Maintenance, Repair and Overhaul (MRO) activities by offering a fast, safe, contactless and repeatable inspection method within aircraft maintenance processes.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    883903

    Çelik boru kaynaklarında NDT filmlerin görüntü işleme yöntemleri ile kontrolü

    Control of NDT films in steel pipe welds with image processing methods

    MURAT MERAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErzincan Binali Yıldırım Üniversitesi

    Yapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAMİL ORMAN

  2. Tez No

    465448

    Through-the-wall microwave imaging with sampling methods

    Örnekleme yöntemleri ile duvar arkası mikrodalga görüntüleme

    SEMİH DOĞU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÇAYÖREN

  3. Tez No

    198280

    Customer driven service design: Application in inspection company

    Müşteri güdümlü hizmet tasarımı: Bir denetim şirketinde uygulama

    ELSEVER ALİYEV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Bilim ve TeknolojiMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. SERDAR YÖRÜK

  4. Tez No

    423849

    Alstom gt13d2 gaz türbinlerinde yapılan C tipi bakım çalışmalarının incelenmesi

    Investigation of alstom GT13D2 gas turbine C inspection maintenance

    BAYRAM KESKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Makine MühendisliğiTrakya Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY HACIHAFIZOĞLU

  5. Tez No

    684479

    Microwave dielectric property based classification of prostate cancer with phantom materials

    Mikrodalga dielektrik özellik bazlı fantom materyallerle prostat kanseri sınıflandırılması

    NEGAR VARSHABI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN

Geri Dön