Geri Dön

Makine görmesi tabanlı kalite kontrolü için özellik çıkarım yöntemlerinin geliştirilmesi

Development of new feature extraction method for machine vision based measurement and quality inspection in conveyed objects

  1. Tez No: 524605
  2. Yazar: BÜŞRA AKARSU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. KORAY ŞENER PARLAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Bu tez çalışmasında makine görmesi tabanlı endüstriyel ürünlerin kalite kontrolü için kullanılan özellik çıkarım yöntemleri üzerine bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında literatürde en çok kullanılan yöntemler araştırılmıştır. Yüzey hatalarında doku analizi yöntemlerinin daha çok kullanıldığı görülmüştür. Bu yüzden çalışma doku analizi teknikleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Kalite kontrol uygulamalarında en çok kullanılan yöntemlerden ikisi yerel ikili örüntü (LBP) ve Gri Seviye Eş-oluşum matrisleridir (GLCM) ve son dönem çalışmalarında Gabor Dalgacık Filtresi de sıklıkla kullanılmıştır. Yapılan çalışma kapsamında bu üç yöntemin iki farklı veri tabanı kullanılarak uygulama karşılaştırmaları gerçekleştirilmiştir. Bu veri tabanlarından birisi haddelenmiş çelik şeritlerin yüzey hatalarından diğer veri tabanı da kusurlu ve kusursuz kumaş görüntülerinden oluşmaktadır. Çalışmada temel yerel ikili örüntü metodunun geliştirilmesi için bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada GLCM için yeni bir özellik çıkarım yöntemi önerilmiştir. Çalışmada hem önerilen yöntemin tek başına kullanıldığında elde edilen sonuçlar hem de bölüm 3'de kullanılan özellikler ile birlikte elde edilen sonuçlar verilmiştir. Önerilen yöntemin iki veri tabanı için de iyi ayırıcı güce sahip oluğu görülmüştür. Son bölümde özellik seçim yöntemi kullanılarak doğruluk oranları yükseltilmiştir. Özellik seçimi işleminden sonra doğruluk oranlarının tüm yönler ve iki ayrı uzaklık için NEU veri tabanında %93'den, kumaş veri tabanında ise %90'dan daha iyi sonuçlar edilmiştir. Bu yüksek lisans tezi kapsamında geliştirilen çalışmalar TÜBİTAK ve T.C. Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı tarafından 0743.STZ.2014 (112D021) numaralı SAN-TEZ projesi ile desteklenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, proposed a new feature extraction method for machine vision based measurement and quality inspection in conveyed object. In the scope of the study, the most commonly used methods in the literature were investigated and find out texture analysis methods have been used frequently. So the study is based on texture analysis. Two of the most common methods used in quality control applications are local binary pattern and gray level co-occurrence matrices, and Gabor Wavelet Filter is often used in recent studies. Within the scope of the study, application of these three methods were compared using two different databases. One of these databases consists of surface defects of rolled steel strips and the other database consists of flawed and perfect fabric images. Then a study was conducted to develop the local binary pattern method. In the next section, a new feature extraction method is proposed for the GLCM method. In the study, both the results obtained when using the proposed method alone and the results obtained with the features used in Chapter 3 are given. In the last section, accuracy rates were increased by using property selection method. It was seen that the new method proposed for GLCM in feature selection process increased the accuracy rates. After the feature selection process, the accuracy rates were obtained higher than the 93% in the NEU database and 90% in the fabric database for all directions and two separate distances. The studies developed within the scope of this master thesis were supported by the SAN-TEZ project number 0743.STZ.2014 (112D021) by TUBITAK and the Ministry of Science, Industry and Technology.

Benzer Tezler

  1. Görme tabanlı kalite kontrol için yüksek performanslı endüstriyel kamera ve akıllı tanıma sisteminin geliştirilmesi

    Development of high performance industrial camera and intelligent recognition system for vision-based quality control

    MEHMET BAYĞIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET KARAKÖSE

  2. Konveyör üzerindeki nesnelerde çoklu anomali tespiti için görme tabanlı tanıma yaklaşımlarının geliştirilmesi

    Development of vision-based recognition approaches for multiple anomaly detection in objects on conveyors

    TUBA MÜEZZİNOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET KARAKÖSE

  3. Expert systems in welding

    Kaynak teknolojisi için uzman sistem uygulamaları

    ÖZGÜR POLAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. BARLAS ERYÜREK

  4. Gemi dizaynı ve inşa sürecinde karşılaşılan hataların tersine mühendislik verileriyle analizi: Balıkçı gemisi örneği

    Analysis of faults in ship design and building process with reverse engineering data: Fishing vessel example

    OZAN KÖSE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Konstrüksiyon ve İmalat Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET FATİH YILMAZ

  5. A simulation model for distribution warehouses

    Dağıtım depoları için bir simülasyon modeli

    GÜLİZAR HOYUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. WOLFGANG HÖRMANN