Container damage detection and classification using container images
Konteyner görüntülerini kullanarak hasar tespiti ve sınıflandırması
- Tez No: 567824
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TUĞKAN TUĞLULAR, DOÇ. DR. YALIN BAŞTANLAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Lojistik sektöründe, dijital dönüşüm rekabet açısından büyük önem taşımaktadır. Mevcut durumda konteyner depo giriş / çıkış işlemleri sırasında konteyner hasar tespiti lojistik personeli tarafından elle yürütülen bir süreçlerdir. Konteyner depo giriş / çıkış işlemi sırasında, hasarlı konteynerleri tespit etme işlemi lojistik personeli tarafından gerçekleştirilir ve sisteme yüklenmesi için zaman gereklidir. Bu tezin amacı hasarlı konteynerlerin tespitinin otomatik hale getirilmesidir. Bu sayede lojistik personelinin bu aşamada yaptığı hatalar ortadan kalkacak ve süreç hızlandırılacaktır. Bu tez çalışmasında, istatistiksel hasarlı / hasarsız tahmini yapmak için konteyner görüntülerini kullanarak hasarlı konteynerleri tespit eden bir makine öğrenme yöntemi önermekteyiz. Farklı yöntemler kullanarak tahminleme için en uygun yaklaşımı oluşturup hasarlı veya hasarsız olarak kabul edilen ikili bir sınıflandırma problem olarak modelledik. Yapılan çalışmalardan elde edilen sonuç, görsel sınıflandırma için tek bir en iyi yöntem olmadığını göstermektedir. Veri setinin nasıl oluşturulduğu ve katmanlı yapılarda kullanılan parametrelerin bu çalışma için en uygun modeli nasıl etkilediği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
In the logistics sector, digital transformation is of great importance in terms of competition. In the present case, container warehouse entry / exit operations are carried out manually by the logistics personnel including container damage detection. During container warehouse entry / exit process, the process of detecting damaged containers is carried out by the personnel and several minutes are required to upload to the system. The aim of this thesis is to automate detection of damaged containers. This way, the mistakes made by the personnel in this stage will be eliminated and the process will be accelerated. In this thesis, we propose a machine learning method which detects damaged containers using the container images to perform statistical damaged / undamaged estimation. We modeled the problem as a binary classification problem, which considers a container as damaged or undamaged. The result obtained from the undertaken studies shows that there is no single best method for visual classification. It is shown how the dataset was created and how the parameters used in the layered structure impact the most suitable model could be created for this study.
Benzer Tezler
- Petrol türevli 4 farklı yakıt yangınının ses dalgalarıyla söndürülmesi ve yapay zeka yöntemleriyle analizi
Extinguishing 4 different petroleum fuel fires with sound waves and analysing it with artificial intelligence methods
YAVUZ SELİM TAŞPINAR
Doktora
Türkçe
2021
Bilim ve TeknolojiSelçuk ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KÖKLÜ
- Beyaz cevher hiperintensitelerinin derin öğrenme teknikleri kullanılarak beyin manyetik rezonans görüntülerinden otomatik tespiti
Automatic detection of white matter hyperintensities using deep learning techniques on brain magnetic resonance images
GÖKHAN UÇAR
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE DANDIL
- Yapay zekâ ve sinyal işleme yöntemleri ile rulmanlarda taşlama yanığı hatasının tespiti
Detection of grinding burn defect in bearings with artificial intelligence and signal processing methods
NURDOĞAN CEYLAN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEZGİN KAÇAR
- Detection of calcium deficiency and physiological status in strawberry leaves using deep learning
Çilekteki yapraklarındaki kalsiyum eksikliği ve fizyolojik durumun derin öğrenme kullanılarak tespit edilmesi
MUHAB HARİRİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERCAN AVŞAR
- Optik koherans tomografi görüntüleri ile retinal hastalıkların evrişimsel sinir ağı kullanılarak teşhis edilmesi
Diagnosis of retinal diseases using optical coherence tomography images and convolutional neural network
HAFİZA ESRA URMAMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SABRİ KOÇER