Geri Dön

Derin öğrenme ile yeni ürün tasarımı

New product design with deep learning

  1. Tez No: 688314
  2. Yazar: SABİHA ÜNAL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FEYZA GÜRBÜZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Derin Öğrenme, Ürün Tasarımı, Çekişmeli Üretici Ağlar, Deep Learning, Product Design, Generative Adversarial Network
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Dijitalleşmenin günümüz dünyasının her noktasına dokunması çoğu zaman endüstri ve endüstrinin geliştirilmesi amacıyla gerçekleştirilen projelerin doğurduğu fikirler ile hayata geçirilmiştir. Gerçekleştirilen projelerin birçoğunun temelinde Yapay Zekâ teknolojileri yer almaktadır. Yapay Zekâ, endüstrinin üretim, kalite, planlama gibi birçok alanında etkin faaliyetlerini gösterirken üretim öncesi tasarım konusunda da tasarımcılara destek olabilmektedir. Bu çalışma kapsamında Yapay Zekâ-Derin Öğrenme alt mimarilerinden olan Çekişmeli Üretici Ağ mimarisinin özel bir çeşidi olan Derin Evrişimli Çekişmeli Üretici Ağlar ile bir halı üretim firmasından elde edilen en çok talep edilen ürünlere ait görüntü verileri kullanılarak yeni ürün tasarımları üretilmesi amaçlanmıştır. Halı üreticisi firmadan elde edilen görüntüler ile model eğitimi gerçekleştirilmeden önce hazır bir veri seti ile Keras ve PyTorch olmak üzere iki farklı Python kütüphanesinin görüntü üretme performansları karşılaştırılmıştır. Sonuçta PyTorch Python kütüphanesinin görüntü üretmedeki performansının daha yüksek olduğu tespit edilmiş ve gerçek görüntüler ile inşa edilen model tekrarlanmıştır. Üretilen sentetik tasarımlar halı üreticisi firmaya sunulmuş ve üretim öncesi karmaşık ve stokastik bir süreç olan tasarım sürecinde tasarımcının rolünün tecrübeleri ve bilgi birikimi ile tasarım modellerine rehberlik eden bir konuma getirilmesi amaçlanmıştır.

Özet (Çeviri)

The fact that digitalization touches every aspect of today's world has often been realized with the ideas of the industry and projects carried out for the development of the industry. On the basis of many of the projects realized is located Artificial Intelligence technologies. While Artificial Intelligence shows its effective activities in many areas of the industry such as production, quality and planning, and it can also support designers in pre-production design. Within the scope of this study, it is aimed to produce new product designs by using the image data of the most demanded products obtained from a carpet manufacturing company with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, which is a special variant of the Generative Adversarial Networks architecture, which is one of the Artificial Intelligence-Deep Learning sub-architectures. Before performing the model training with the images obtained from the carpet manufacturer company, the image generation performances of a ready-made data set and two different Python libraries, Keras and PyTorch, were compared. As a result, it was determined that the performance of the PyTorch Python library in generating images was higher, and the model built with real images was repeated. The synthetic designs produced were presented to the carpet manufacturer, and it was aimed to bring the role of the designer to a position that guides the design models with designer's experience and knowledge in the design process, which is a complex and stochastic process before production.

Benzer Tezler

  1. TV ve set üstü cihaz arayüz kullanılabilirlik ölçümü

    Usability evaluation of TV and set-top box interfaces

    AYCAN PEKPAZAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇİĞDEM ALTIN GÜMÜŞSOY

  2. Aptitudes and attitudes: Human-centred pedagogies in foundation design studios

    Yetenekler ve tutumlar: Temel tasarım stüdyosunda, insan-merkezli eğitim

    DESANTILA HYSA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU

  3. Örgüt topluluklarında yeni örgüt formlarının oluşumu: Türkiye ve Avrupa bağlamında bir araştırma

    Formation of new organizational forms in organizational populations: A study in the context of Türkiye and Europe

    SENCER ÖZEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İşletmeGalatasaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NACİYE AYLİN ATAAY SAYBAŞILI

  4. Optimization the training algorithms of machine learning using GAN networks

    Çekişmeli üretici ağlar için makine öğrenmesi eğitim algoritmalarında optimizasyon

    SEDAT AKEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ROYA CHOUPANI

  5. A new approach for classifying maize crop diseases using IoT-based deep learning convolutional networks

    IoT tabanlı derin öğrenme evrimisel ağları kullanarak mısır ürün hastalıklarının sınıflandırılmasına yönelik yeni bir yaklaşım

    NABIL MUSTAFA OMAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKadir Has Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. NIMA JAFARI NAVIMIPOUR