Hava araçları bakım ve imalatında gerçek zamanlı nesne tanıma ve makine öğrenim tabanlı hata azaltımı
Real-time object recognition and machine learning based error reduction in aircraft maintenance and manufacturing
- Tez No: 996107
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇAĞATAY BERKE ERDAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Sivil Havacılık, Computer Engineering and Computer Science and Control, Civil Aviation
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri ve Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Savunma Elektroniği ve Yazılım Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Görüntü işleme ve derin öğrenme teknolojileri, günümüzde birçok uygulamada karşımıza çıkmaktadır. Sivil alanda olduğu kadar, askeri alanlarda da kullanımı yaygın olmakla birlikte, her geçen gün hemen her alanda görüntü işleme ve derin öğrenme teknolojileri uygulama alanı bulmaktadır. Sivil ya da askeri alanda büyüyen bakım ve imalat aşamalarında da bu teknolojiden yararlanılmaktadır. Ek olarak havacılık kalite ve hatasız çalışma en önemli konulardandır. Hatasız olarak gerçekleştirilen bakım ve üretim hedefi en çok dikkat edilen konuların başında yer almaktadır. Bu tezde, havacılık alanında, uçak, helikopter vb. hava araçlarının imalat ve bakımlarında kullanılmak üzere özel nesne tanımlama ve derin öğrenme teknolojilerinin bir arada kullanıldığı, zaman ve iş gücü kazandıracak bir sistem üzerine çalışma yapılacaktır. Bu çalışmada, görüntü işleme ve derin öğrenme algoritmalarından en yaygını olan YOLO'nun özelleştirilmesi ile özel nesne tespitlerinin yapılması hedeflenmiştir. Bu tespit ile bakım veya imalatlarda süre kayıplarını en aza indirecek şekilde; söküm, takım, bakım vb. işlem adımları ile ilgili bakım dokümanlarına erişim ve stok kontrolü gibi bilgilere hızlı erişim sağlanması amaçlanmaktadır. Kalite ve hatasız çalışma alanında ise bir bakım kuruluşuna ait hata bilgileri lineer regrasyon ve makine öğrenmesi ile hatanın azaltılması hedeflenmiştir.
Özet (Çeviri)
Image processing and deep learning technologies are used in many applications today. Image processing and deep learning technologies find application in almost every field every day, with their widespread use in military fields as well as civilian fields. This technology is also utilized in the growing maintenance and manufacturing phases in civilian or military fields. In addition, aviation quality and error-free operation are among the most important issues. The goal of error-free maintenance and production is one of the most important issues. In this thesis, a study will be carried out on a system that will save time and labor by using a combination of special object recognition and deep learning technologies to be used in the manufacturing and maintenance of aircraft, helicopters, etc. in the field of aviation. In this study, it is aimed to detect special objects by evolving YOLO, the most common image processing and deep learning algorithms. With this detection, it is aimed to provide fast access to information such as access to maintenance documents and stock control related to process steps such as disassembly, tooling, maintenance, etc. in a way to minimize time losses in maintenance or manufacturing. In the field of quality and error-free operation, it is aimed to reduce the error information of a maintenance organization by linear regression and machine learning.
Benzer Tezler
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Ege ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Statik elektrikle yüklenmiş sıvı ilacın pamuk ilaçlamasında etkinliğinin belirlenmesi üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
ALİ BAYAT
- Ülkemizdeki çeşitli büyüklükteki yerleşim merkezlerinde uygulanabilecek kültür yapısı planlama modeli
The Planning model of the cultural building which applicable at different size of settlement center
MUSTAFA İNCESAKAL
- Çekirdeksiz kuru üzümde uygulanan politikanın Ege Bölgesinde üretim ve üretici açısından sonuçlarının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
GÜVEN ÖZERİN