Cam ürünlerdeki hataların görüntü işleme vederin öğrenme yöntemleriyle kalite kontrolü
Quality control of faults in glass products by imageprocessing and deep learning methods
- Tez No: 742647
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FİLİZ SARI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Cam, Görüntü bölütleme, Görüntü işleme, Kalite kontrol, Makine öğrenmesi, Pikseller, Glass, Image segmentation, Image processing, Quality control, Machine learning, Pixels
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Aksaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gıda sektöründe sıklıkla tercih edilen cam ürünlerin imalatında kalite kontrolü geleneksel olarak uzman işçiler tarafından göz ile kontrol edilerek yapılmaktadır. Bu süreç insana dayalı olarak ilerlediği için hata payı kaçınılmaz olmuştur. Üretimin ilk aşamasında yapılacak bir entegrasyonun diğer safhalarındaki kalite kontrol sürecini hafifletmiş ve hata payını indirgemiş olacaktır. Bu çalışmada, çeşitli görüntü işleme teknikleri kullanılarak cam ürünlerin kalite kontrolünün bilgisayar destekli bir sistem aracılığı ile yapılması hedeflenmiştir. Piksel bazlı görüntü bölütleme, doğrusal regresyon, çok katmanlı sinir ağı, makine öğrenimi bir arada kullanılmıştır. Baştürk Cam firmasından tez çalışmasına özel deneysel olarak üretilip bize temin edilen cam ürünler üzerindeki hataların ayrıştırma ve test işlemleri gerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntemlerin doğru sınıflandırma oranları tatminkâr düzeyde bulunmuş ve gelecek çalışmalar için önerilerde bulunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Quality control in the production of glass products, which are frequently preferred in the food sector, is traditionally carried out by expert workers by visual inspection. Since this process progresses based on people, the margin of error has been inevitable. An integration to be made in the first stage of production will ease the quality control process in other stages and reduce the margin of error. In this study, it is aimed to control the quality of glass products by using a computer-aided system using various image processing techniques. Pixel-based image segmentation, linear regression, multi-layer neural network, machine learning are used together. Separation and testing of defects on glass products supplied by Baştürk Cam company were carried out. The correct classification rates of the proposed methods were found to be satisfactory and suggestions were made for future studies.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile tekstil tipi tanım
Fabric classification by using deep learning
GÖKHAN GÜRGEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Görüntü işleme teknikleri ile cam ürünlerde hata tespiti
Defect detection in glass products using image processingtechniques
ÇETİN CEM BÜKÜCÜ
Doktora
Türkçe
2021
Tokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Otomotiv aydınlatma sektöründe optik tasarım ve analizlerin iyileştirilmesi için renkli PMMA plakaların üretimi ve optik karakterizasyonu
Production and optical characterization of colored PMMA plates to improve optical design and analysis in the automotive lighting industry
MEHMET FATİH ATAŞALAN
- Züccaciye camı üretim verimliliğinde doğru refrakter malzeme seçiminin etkileri
Effects of right refractory material selection on tableware glass production effiency
BEYZA KURŞUNLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Kütahya Dumlupınar ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Influence of water-cement, polymer-cement and fiber-cement ratios on properties of fiber reinfroced mortars
Su-çimento, polimer-çimento ve fiber-çimento oranlarının fiber takviyeli harçlara etkisi
ARDA ÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
İstanbul Teknik ÜniversitesiPolimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...