Ürün testi ve sınıflamasında yapay sinirsel ağ yaklaşımı
A Neural network based approach for product testing and classification
- Tez No: 114417
- Danışmanlar: DOÇ. DR. A. SERMET ANAGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2001
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
IV ÖZET Ev eşyalarında ürünün kalitesi, doğrudan müşteri tatminini etkilediğinden birinci derecede önemlidir. Bütün üretim sistemlerinde, bileşenler ve yarı mamuller üretim aşamasında test edilirler. Ancak genel olarak ürün kalitesinin daha güvenli belirlenmesinde, örnekleme yöntemiyle, bitmiş ürünlerin de son bir kontrolden geçmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, bir beyaz eşya üreticisinin, bitmiş ürünleri test eden sistemi üzerinde çalışılmıştır. Test sisteminde ürünler bir örnekleme mantığı ile seçilmekte ve operatörler tarafından test için hazırlanmaktadır. Her ürün için güç tüketimi ve bir kaç noktadaki sıcaklık değişimleri, değişken test sürelerinde otomatik olarak toplanmakta ve elde edilen veriler, ürünlerin özelliklerine göre gösterdikleri davranışlar açısından sınıflandırılmaktadır. Halen mevcut olan ve operatörlerce yapılmakta olan değerlendirme sistematiğini, hem daha etkin hem de otomatik hale getirmek için, yapay sinir ağı tabanlı bir sistem geliştirilmiştir. Bu çalışmada geliştirilen yapay sinir ağı tabanlı sistem, şu anda, hatalı ürünü sağlam olandan %95 doğrulukla ayırabilmekte ve problemli ürünleri de sinir ağı çıktılarının değerlendirilmesi sonucunda, hata türlerine göre belirli gruplara ayırabilmektedir. Anahtar Kelimeler : Yapay sinirsel ağ, Geriyayılım algoritması, Ürün sınıflaması, Test sistemleri, Desen tanıma
Özet (Çeviri)
SUMMARY For household appliances, product quality is of utmost importance since it directly effects customer satisfaction. In most production systems, components and semi-finished products are tested during manufacturing. However, a final check is necessary for a sampled group of products for deriving a general understanding of the product quality. In this study, a household manufacturer's pre-packaging finished product test system has been studied. Based on current system, the products are prepared for testing by operators and the test system accepts products that are sampled by certain rules. For every product, power consumption and temperature changes at several different points are automatically obtained for various test durations and the data are evaluated by the operators to classify the products regarding to their properties. In order to make the current operator-lead evaluation system more effective and independent of human beings, an artificial neural network based algorithm was developed to evaluate the products' test data and make decisions regarding to the products' characteristics in on-line mode. Currently the neural network is able to differantiate the normal products from the defective ones with the accuracy of 95%, and the most importantly, the system proposed is succesfully classify the defective products into appropriate groups based on the types of the failures. Keywords : Artificial neural network, Backpropagation algorithm, Product classification, Test systems, Pattern recognition.
Benzer Tezler
- The role of oxidative stress factors in the pathophysiology of Ocular Rosacea, analysis of tears and other materials
Oküler Rosacea patofizyolojisinde oksidatif stres faktörlerinin rolü, gözyaşı ve diğer materyallerin analizi
NİLÜFER YEŞİLIRMAK
Doktora
İngilizce
2023
BiyokimyaGazi ÜniversitesiTıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NESLİHAN BUKAN
PROF. DR. JEAN-LOUIS BOURGES
- Product recognition and counting in retail stores using computer vision
Bilgisayarla görme yöntemlerini kullanarak perakende mağazalarında ürün tanınma ve sayma
MUHANAD HAMEED ARIF AL GBURI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK
- Metastatik ürotelyal kanserlerde sağkalımla ilişkili prognostik faktörlerin belirlenmesi
Prognostic Factors for Predicting Survival of Patients with Metastatic Urothelial Cancer
SEVİNÇ BALLI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
OnkolojiAnkara Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL ÜRÜN
- Farklı özellikteki evsel atıklardan biyolojik kurutma yöntemi ile yakıt nitelikli ürün elde edilmesi
Production of quality solid fuel from different waste composition by biological drying process
MUTALA MOHAMMED
Doktora
Türkçe
2018
Çevre MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYKAN KARADEMİR
- Avrupa Birliği sürecinde Türk imalat sanayi rekabet gücünün analizi
Turkish manufacturing process of the European Union analysis of competitiveness
BUĞRA KAYGISIZ