Derin öğrenme yaklaşımlarıyla araç kaporta boyalarının orijinallik tespiti
Originality determination of vehicle body paints with deep learning approaches
- Tez No: 960240
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAFZULLAH İŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Batman Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Otomotiv endüstrisi, yüksek kaliteli ve güvenilir araç üretiminde boyanın önemli bir rol oynadığını kabul eder. Araç kaporta boyası, sadece estetik bir unsur olmanın ötesinde, aynı zamanda aracın dış yüzeyini çevresel faktörlere karşı koruma görevini üstlenir. Bu nedenle, araç kaporta boyalarının orijinalliği ve kalitesi, hem üreticiler hem de tüketiciler için büyük önem taşır. Günümüzde, araç kaporta boyalarının orijinalliğini tespit etme işlemi genellikle araç ekspertizlerinde boya kalınlığını ölçen mikron cihazı ya da araçların kaporta ustalarının el yordamı ve deneyime dayalı yöntemlerle yapılmaktadır. Ancak, bu yöntemler hem zaman alıcıdır hem de insan hatasına açıktır. Teknolojinin hızla gelişmesiyle birlikte, otomotiv sektöründe kalite kontrol süreçlerinde daha yenilikçi ve güvenilir yöntemlere olan ihtiyaç artmaktadır. Bu bağlamda, derin öğrenme teknolojileri, araç kaporta boyalarının orijinalliğini tespit etmek için umut verici bir çözüm olarak ortaya çıkmaktadır. Derin öğrenme, büyük veri kümeleri üzerinde öğrenme yeteneği sayesinde, karmaşık desenleri ve ilişkileri tespit edebilme kapasitesine sahiptir. Görüntü işleme teknikleri ile birleştiğinde, derin öğrenme modelleri, araç kaporta boyalarının orijinalliğini ve kalitesini yüksek doğrulukla analiz edebilir. Bu tezde, derin öğrenme tabanlı bir sistemin araç kaporta boyalarının orijinalliğini tespit etmedeki etkinliği incelenmiştir. Çalışmada, araç kaporta boyalarının birincil kaynağından olup olmadığını görüntü analizleri kullanarak tespit etmek hedeflenmiştir. Bu sayede, araç kaporta boyalarının orijinallik tespitinde bilinen yöntemlere alternatif bir yaklaşım sunulması amaçlanmaktadır. Görüntü işleme ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak oluşturulan bir ESA modeli, fabrika çıkışlı boyalı ve sonradan boyanmış araçlardan alınmış toplam 2000 görüntü örnekleri üzerinde eğitilmiştir. Veri kümesi, %80-%20 eğitim ve doğrulama setlerine bölünüp ResNet50, VGG16, InceptionV3, EfficientNetB0, MobileNetV2 ESA modelleri ile test edilerek en yüksek doğruluk oranı InceptionV3 ile %98 olarak hesaplanmıştır. Bu sonuçlar, derin öğrenmenin araç boyalarının orijinalliğini tespit etmek için kullanılabilir olduğunu göstermektedir, ancak modelin doğruluğunu artırmak için daha fazla veri ve farklı model yapılarına ihtiyaç duyulabilir.
Özet (Çeviri)
The automotive industry acknowledges that paint plays a crucial role in the production of high-quality and reliable vehicles. Automotive body paint is not merely an aesthetic component but also serves the essential function of protecting the vehicle's exterior surface against environmental factors. Therefore, the originality and quality of automotive body paint hold significant importance for both manufacturers and consumers.Today, the process of detecting the originality of automotive body paint is generally performed during vehicle inspections using micron gauges that measure paint thickness, or through manual methods relying on the skill and experience of body repair experts. However, these methods are both time-consuming and prone to human error. With the rapid advancement of technology, the automotive sector faces a growing demand for more innovative and reliable methods in quality control processes.In this context, deep learning technologies have emerged as a promising solution for determining the originality of automotive body paint. Thanks to its ability to learn from large datasets, deep learning has the capacity to identify complex patterns and relationships. When combined with image processing techniques, deep learning models can analyze the originality and quality of automotive body paint with high accuracy.In this thesis, the effectiveness of a deep learning–based system in detecting the originality of automotive body paint is examined. The study aims to determine whether automotive body paint originates from its primary source through image analysis. In doing so, it seeks to provide an alternative approach to the commonly used methods for detecting paint originality.By employing image processing and deep learning methods, an ESA model was developed and trained on a dataset of 2,000 images obtained from factory-painted and repainted vehicles. The dataset was divided into 80% training and 20% validation sets, and the ESA models ResNet50, VGG16, InceptionV3, EfficientNetB0, and MobileNetV2 were tested. The highest accuracy rate, 98%, was achieved with InceptionV3. These results indicate that deep learning can be effectively used to determine the originality of automotive paint; however, larger datasets and different model architectures may be required to further improve accuracy.
Benzer Tezler
- Türkiye'de aile planlaması çalışmalarında erkeklerin önemi, hastane personeli ile fabrika işçilerinin doğum kontrol yöntemlerine karşı tutum ve davranranışlarında farklılığın araştırılması
Başlık çevirisi yok
KAMİL MALKOÇLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Demografiİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERİN KÖSEBAY
- Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri
Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”
FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL
- Tekstil boyamacılığında atık flottede boyama imkanları üzerine araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET YAKARTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KERİM DURAN
- Ön işlemenin ve askorbik asitin dondurularak depolanan yılan balıklarının (Anguilla anguilla) kalitesine etkileri
Başlık çevirisi yok
H.VOLKAN GÖKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSu Ürünleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ