Yapay zeka tabanlı endüstriyel görüntü işlemelede yenilikçi yaklaşımlar
Innovative approaches in artificial intelligence-based industrial image processing
- Tez No: 990919
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YAVUZ CANBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay Zekâ, Derin Öğrenme, Endüstriyel Görüntü İşleme, Kot Kumaşı Hata Tespiti, Abraj Hatası Tespiti, Artificial Intelligence, Deep Learning, Industrial Image Processing, Denim Fabric Defect Detection, Abraj Defect Detectio
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışması kapsamında, endüstriyel üretim hatlarında kalite kontrol süreçlerinin verimliliğini artırmak amacıyla yapay zekâ ve derin öğrenme tabanlı yenilikçi yaklaşımlar sunulmaktadır. Çalışmada yapay zekâ destekli görüntü işleme ile kot kumaşlarında hata tespiti ve iplik bobinlerinde abraj hatası tespiti olmak üzere iki temel problem ele alınmıştır. Kot kumaşında hata tespiti bölümünde dokuz farklı derin öğrenme modeli detaylı olarak analiz edilerek karşılaştırılmıştır. Bu kapsamda, ViT (Vision Transformer) mimarisinin dikkat mekanizması ile GRU (Gated Recurrent Unit) mimarisinin zamansal özellik çıkarma kabiliyetini birleştiren özgün bir hibrit ViT-GRU modeli önerilmiştir. Yapılan deneyler sonucunda önerilen hibrit model, %99,07 doğruluk ile en yüksek başarıyı sergilemiştir. Abraj hatası tespiti bölümünde ise, UV ışıklar altında çekilmiş görüntülerden oluşturulan özgün bir iplik bobini veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan veri seti üzerinde sekiz farklı model eğitilmiştir. Elde edilen sonuçların hız ve performansları karşılaştırılmış ve genel performans değerlendirmesinde Xception en etkili çözümü sunmuştur. Çalışmada elde edilen veriler, endüstriyel üretim hatlarında kalite kontrol süreçlerinin iyileştirilmesinde yapay zekânın etkinliğini gözler önüne sermiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis presents innovative approaches based on artificial intelligence and deep learning to enhance the efficiency of quality control processes in industrial production lines. The study addresses two main problems: defect detection in denim fabrics using AI-supported image processing and detection of yarn bobbin defects. In the denim fabric defect detection section, nine different deep learning models were analyzed and compared in detail. In this context, an original hybrid ViT-GRU model was proposed, combining the attention mechanism of the ViT (Vision Transformer) architecture with the temporal feature extraction capability of the GRU (Gated Recurrent Unit) architecture. As a result of the experiments, the proposed hybrid model demonstrated the highest success with 99.07% accuracy. In the warp error detection section, a unique yarn bobbin dataset was created from images taken under UV light. Eight different models were trained on the created dataset. The speeds and performances of the obtained results were compared, and Xception offered the most effective solution in the overall performance evaluation. The data obtained in the study demonstrated the effectiveness of artificial intelligence in improving quality control processes in industrial production lines.
Benzer Tezler
- Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems
Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması
AYKUT BEKE
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Yeni bir .net tabanlı scada editör yazılımı geliştirilmesi
Development a new .net based scada editor software
ALİ ALAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET KARACA
- Design, modelling and control of a nano quadrotor withmicrocontroller based vision system for object tracking
Nesne takibi için bir nano dört rotorlu helikopterin tasarımı, modellenmesi ve mikrodenetleyici tabanlı görüntü sistemi ile kontrolü
MUSTAFA ENES KIRMACI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN
PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Improved fuzzy logic based edge detection method on clinical images
Klinik görüntülerde bulanık mantık temelli iyileştirilmiş kenar tespit yöntemi
MURAT MERT ÇELEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU
- Endüstriyel makinalarda yapay zeka görüntü işleme tabanlı iş kazası davranışlarını önlemeye yönelik sistem tasarımı
System design for preventing work accident behaviors based on artificial intelligence image processing in industrial machines
SİNAN YÜKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RIFAT HACIOĞLU