Transfer öğrenmesi tekniği tabanlı derin öğrenme yöntemiyle ürün tanıma
Product recognition with deep learning method based on transfer learning technique
- Tez No: 676848
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AKIN ÖZÇİFT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Manisa Celal Bayar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 51
Özet
Üretim yapan fabrikalarda üretim esnasında makine ve robotların payı oldukça fazla olmasına rağmen, üretimde insan faktörü olmazsa olmaz sektörler mevcuttur. Üretimin herhangi bir aşamasında insan eliyle üretim söz konusu ise hatalı ürün üretilmesi kaçınılmazdır. Yine kalite testlerinin insan eliyle olması üretilen bu hatalı ürünlerin müşteriye gitmeden elenme olasılığını düşürmektedir. Hatalı ürün üretiminin minimuma indirilmesi için daha önce hatalı ve doğru ürünler ile eğitilmiş bir modelin, üretim bandı sonunda ürünlerin kontrolü için uygulanması kalite departmanında çalışan insan yükünün azalmasını ve hatalı ürünlerin tespitinin kolaylaşmasını sağlayacaktır. Yüksek başarı oranına sahip iyi bir sınıflandırma modeli oluşturmak için bu modelin birçok örnek ile eğitilmesi gerekmektedir. Yeterli sayıda etiketlenmiş veri örneği edinmek her zaman mümkün olmayabilir. Model başarımını arttırmak için yeterli sayıda veri olmadığı durumlarda transfer öğrenme modeli başarım oranını arttırdığı birçok çalışmayla literatürde gözlemlenmektedir. Bu çalışmada elektrik ve su sayacı üreten bir fabrikada üretim esnasında hatalı ürünlerin tespiti için tek bir sayaç modeli üzerinden elde edilen hatalı ve doğru ürünleri içeren veri seti oluşturulmuştur. Elde edilen veri setinde ürün sayısı düşük olduğu için transfer öğrenme yaklaşımıyla deneysel çalışma yürütülmüştür. Bu çalışmada, transfer öğrenme tekniğinden önce veri seti CNN algoritması ile eğitilmiş ve modelin başarı oranı %88 olarak tespit edilmiştir. Transfer öğrenme algoritmalarından VGG16 algoritması ile oluşturulan model %99.5 başarı oranı gösterirken ResNet50 ile %99.4 ve Xception ile %100 başarı oranları elde edilmiştir. Sonuç olarak kullanılan veri setinde transfer öğrenme algoritmalarının başarı oranı CNN algoritmasına oranla daha yüksek olduğu gözlemlenmiş ve en yüksek başarı oranına ortalama bir sürede eğitimi gerçekleştiren Xception transfer öğrenme algoritması olmuştur.
Özet (Çeviri)
Although the share of machines and robots during production is quite high in manufacturing factories, there are sectors in which the human factor is indispensable in production. If there is man-made production at any stage of production, it is inevitable to produce faulty products. Again, human-made quality tests reduce the possibility of eliminating these faulty products before they go to the customer. In order to minimize the production of faulty products, the application of a previously trained model with faulty and correct products for the control of the products at the end of the production line will reduce the human burden working in the quality department and facilitate the detection of faulty products. In order to create a good classification model with a high success rate, this model needs to be trained with many examples. It may not always be possible to obtain a sufficient number of labeled data samples. In cases where there is not enough data to increase the model performance, it is observed in the literature with many studies that the transfer learning model increases the performance rate. In this study, a data set containing faulty and correct products obtained from a counter model was created to detect faulty products during production in a factory that produces electricity and water meters. Since the number of products in the obtained data set was low, an experimental study was carried out with the transfer learning approach. In this study, before the transfer learning technique, the data set was trained with the CNN algorithm and the success rate of the model was determined as 88%. The model created with the VGG16 algorithm, one of the transfer learning algorithms, showed a 99.5% success rate, while 99.4% with ResNet50 and 100% with Xception. As a result, it was observed that the success rate of the transfer learning algorithms in the data set used was higher than the CNN algorithm, and the Xception transfer learning algorithm, which performed the training in an average time, had the highest success rate.
Benzer Tezler
- Measuring and evaluating the maintainability of microservices
Mikroservislerin sürdürülebilirliğinin ölçülmesi ve değerlendirilmesi
RAHİME YILMAZ
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA
- Classification of COVID-19 from different computed tomography image datasets with machine learning and deep learning methods
Farklı bilgisayarlı tomografi görüntü veri kümelerinden makine öğrenme ve derin öğrenme yöntemleriyle COVID-19 sınıflandırılması
FARID FUAD AL-HAJJ SAIF AL-AREQI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ZEKİ KONYAR