An Intelligent visual analysis scheme for automatic disassembly processes in the recycling industry
Geri Dönüşüm Sektöründe Otomatik Sökme İşlemleri İçin Akıllı Bir Görsel Analiz Şeması
- Tez No: 989764
- Danışmanlar: PROF. DR. FLORENTIN WÖRGÖTTER, PROF. DR. BABETTE DELLEN, DR. MINIJA TAMOSIUNAITE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Georg-August-Unıversıtat Gottıngen
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Matematik ve Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, kullanım ömrü dolmuş ürünlerin geri dönüşüm rutinlerini otomatikleştirmek için görsel olarak zeki bir sökme şeması geliştirmeyi ve uygulamayı amaçlamaktadır. Yapay zeka ve bilgisayar vizyonundaki son gelişmeler, E-Atık geri dönüşüm endüstrisinde henüz kullanılmamıştır; bu tez bu eksikliği gidermektedir. Değerli metaller içerdiği bilinen sabit diskler ve grafik işlem birimleri gibi yaygın olarak bulunan bilgisayar parçalarını sökmek için son teknoloji derin öğrenme yöntemlerinin ne ölçüde ve ne şekilde akıllı ve genelleyici bir şema oluşturabileceğini soruyoruz. Tek tek bileşenlerin ve tüm sistemin doğruluğunu ve performansını değerlendirmek için ilgili metrikleri kullanarak, derin öğrenme ve bilgisayar vizyonuna dayalı yöntemlerin sökme durumunu tahmin etmek ve olası eylem yürütücüleri için gerekli görsel parametreleri çıkarmak için çok uygun olduğunu deneysel olarak gösteriyoruz. Bu çalışmanın önemi, çalışması için yalnızca kullanıma hazır sensörlere ihtiyaç duyan ve yeni ürünlerle çalışmak üzere yeniden tasarlanabilen endüstri odaklı bir şema sunmasıdır. Bu çalışma aynı zamanda, geri dönüşüm tesislerinde kullanılmak üzere tam otomatik bir sökme robotu geliştirmeyi amaçlayan Horizon 2020 projesi“IMAGINE”ın bir parçasıdır. Bu nedenle, bu tezde elde edilen ve sunulan sonuçlar IMAGINE projesinde de kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to develop and deploy a visually intelligent disassembly scheme to automate the recycling routines for end-of-life products. The recent developments in artificial intelligence and computer vision are yet to be utilized in the E-Waste recycling industry, a shortcoming this thesis addresses. We ask to what extent and in what ways state-of-the-art deep learning methods could constitute an intelligent and generalizing scheme that can be used to disassemble commonly found computer parts such as hard drives and graphical processing units, that are known to contain valuable metals. Using relevant metrics to evaluate the accuracy and performance of individual components and the entire system altogether, we empirically show that methods based on deep learning and computer vision are well suited for estimating the state of disassembly and inferring the required visual parameters for possible action executions. The significance of this study is that it introduces an industry-oriented scheme that only requires off-the-shelf sensors to operate, and can be repurposed to work with new products. The work has also been part of Horizon 2020 project“IMAGINE”, aimed to develop a fully automated disassembly robot to be used in recycling plants. Therefore, the results obtained and presented in this thesis have also been used in the IMAGINE project.
Benzer Tezler
- Yapay Zeka'nın robot görmesi üzerine uygulanması
An Application of robot vision in artificial intelligence
FUNDA PEHLİVAN
- Bulut tabanlı otonom sürüş sıstemlerınde görüntü işleme ıçın tam homomorfık şıfreleme yaklaşımı
A fully homomorphic encryption approach to image processing in cloud based autonomous driving systems
KAMRAN SAEED
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH ADAK
- Doğal dil ile SQL ve görselleştirme koduna dönüşümde büyük dil modellerinin karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of large language models for natural language to SQL and visualization code generation
BAYKAL MEHMET UÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. SEFER BADAY
- Sürdürülebilir toplu konut yerleşmesi tasarımı için Pareto genetik algoritmaya dayalı bir model önerisi: SSPM
A model for sustainable site layout design with pareto genetic algorithm: SSPM
YAZGI AKSOY
- Meme kanseri tanısı için gelişmiş yapay zeka tabanlı çok aşamalı tespit sistemi
Advanced artificial intelligence based multi-stage detection system for breast cancer diagnosis
ABDUL SAMAD
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR