Havacılık sektöründe uçak yüzeyindeki hataların tespitine yönelik yapay zeka temelli bir yaklaşım
Detection of surface defects on aircraft in the aviationindustry using machine learning and yolo application
- Tez No: 887701
- Danışmanlar: PROF. DR. ALEV TAŞKIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Havacılık sektöründe uçak yüzeyindeki hata incelemesi makro ve mikro inceleme olmak üzere ikiye ayrılır. Bu çalışmada makro inceleme kısmı analiz edilmiştir. Makro incelemede teknisyen detaya girmeden hata tespiti yapmaktadır. Uçak yüzeyindeki hata, teknisyenin ayna ve fener ile uçağı incelemesi ile tespit edilmektedir. Bu tez çalışmasında amaç, uçak yüzeyindeki hataların derin öğrenme algoritmaları ile tespit edilmesidir. Bir havayolu şirketinde izin alınarak çekilmiş 800 tane uçak yüzeyinde yer alan hata fotoğrafı ve 25 dakikalık videosu veriseti olarak kullanılmıştır. Roboflow platformu kullanılarak veri seti üzerinde YOLO (You Only Look Once) algoritma formatına uygun olarak etiketleme yapılmıştır. Algoritmanın 5 farklı versiyonu için denemeler yapılmış; YOLO V5, YOLO V6, YOLO V7, YOLO V8, YOLO V9 metotları kullanılarak eğitim ve test süreçleri işletilmiştir. Google Colab platformu kullanılarak YOLO modelleri eğitilmiştir. Böylece, bu modeller ile uçak yüzeyindeki hatalar tespit edilmiştir. Modellerin performans sonuçları değerlendirilmiş ve birbiri ile kıyaslanmıştır.
Özet (Çeviri)
In the aviation industry, defect inspection on the aircraft surface is divided into two: macro and micro inspection. In this study, the macro review part was analyzed. In macro examination, the technician detects errors without going into detail. Faults on the aircraft surface are detected by the technician examining the aircraft with a mirror and flashlight. The aim of this thesis is to detect errors on the aircraft surface using deep learning algorithms. 800 error photos and 25 minutes video on the plane surface, taken with permission from an airline company, were used as a dataset. YOLO V5, YOLO V6, YOLO V7, YOLO V8, YOLO V9 deep learning methods have been trained. With these models, errors on the aircraft surface were detected. Trials were made for 5 different versions of the algorithm. The performance results of the models were evaluated and compared with each other. Using the Roboflow platform, labeling was done on the dataset in accordance with the YOLO format. YOLO models were trained using the Google Colab platform. Errors on the aircraft surface were tried to be detected with different YOLO models.
Benzer Tezler
- Numerical simulation of aircraft icing with an adaptive thermodynamic model considering ice accretion
Buz birikimini göz önüne alarak uyarlanmış bir termodinamik model ile uçakta buzlanmanın sayısal benzetimi
HADI SIYAHI
Doktora
İngilizce
2022
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET CİHAT BAYTAŞ
- Uçak bakım -onarım hangarlarında iş sağlığı ve güvenliği uygulamaları
Occupational HEALTH and safety practices in aircraft maintenance-repair hangars
HÜSEYİN USLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Halk Sağlığıİstanbul Aydın Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜLEYMAN ŞİMŞEK
- A study on optimization of a wing with fuel sloshing effects
Yakıt çalkantısı etkisine maruz kalan bir kanadın eniyilenmesi üzerine bir çalışma
TOLGA VERGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEDAT ZİYA DOĞAN
- Yüksek silisyum ve molibden içeren dökme demirlerin kutu alüminizasyonu ve yüksek sıcaklık oksidasyon davranışının incelenmesi
Pack aluminizing of high Si-Mo cast iron and investigation of high temperature oxidation behavior
FATİH KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURİ SOLAK
- Turaç insansız hava aracının yapısal modelinin hazırlanması ve analizlerinin yapılması
Structural modeling and analysis of turac unmanned air vehicle
YASİN DERELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN ORHAN KAYA