Endüstriyel üretim hatlarında az sayıda veri ile öğrenebilen görüntü işleme teknolojisi ile kusurlu ürün tespiti
Defected product detection in industrial assembly lines using image processing technology with limited data
Yazar: ALİ AKYOL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKAY SARAÇOĞLU
Haliç Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Geçmişten günümüze, sanayi devriminin başlangıcıyla seri üretim hatları her sektör için farklı şekilde geliştirilmiştir. Seri üretime geçilmesiyle, mekanik ve teknik hatalar sebebiyle bu hatlarda üretilen tüm ürünlerin hatasız çıkması mümkün olmamaktadır. Bu sebeple kalite kontrol süreçleri içinde farklı çözümler üretilmeye çalışılmıştır. Geleneksel olarak, üretim hatlarındaki hata tespiti insan gözlemciler tarafından yapılmaktadır. Bu yöntem, yüksek dikkat gerektiren ve yorucu bir iş olup, hataya açık bir süreçtir. Ayrıca, bu yöntemle hataların tespiti zaman alıcı ve maliyetli olabilir. Yapay zeka (AI) teknolojilerinin yükselişiyle birlikte, hata tespiti için yeni çözümler geliştirilmeye başlanmıştır. Yapay zeka tabanlı sistemler, hızlı ve doğru hata tespitiyle ön plana çıkmaktadır. Ancak, mevcut AI sistemlerinin etkin bir şekilde çalışabilmesi için büyük miktarda veri gerekmektedir. Dahası, özellikle az veri bulunan veya sürekli değişen üretim ortamlarında, bu sistemlerin performansı düşmektedir. Bunun sonucu olarak az veri ile anomali tespiti ayrı bir çalışma alanı haline gelmiştir. 
Bu çalışmada 400 hatasız ve 10 anomali içeren, metal içecek kutularıyla veri seti oluşturulmuştur. Yöntem olarak RD4AD ve RegAD modelleriyle birlikte YOLOv8 segmentasyon modeli ve RegAD'nin birleştirildiği hibrit model kullanılmıştır. Veri seti içindeki resimler üzerinde herhangi bir ön işlem gerçekleştirilmemiştir. Bu çalışmada önerilen hibrit model, YOLOv8 segmentaston modeli anomali içeren resimler üzerinde 50 dönem eğitilmiş ve RegAD için 8 atışlık yöntem kullanılarak veri seti üzerinde sonuçlar ölçülmüştür. 
Sonuç olarak  bu çalışmada önerilen hibrit modelin özelleştirilmiş veri seti üzerinde diğer yöntemlere göre %10'dan fazla bir oranda daha semantik bir başarı gösterdiği görülmüştür.

Abstract:
From past to present, with the beginning of the industrial revolution, mass production lines have been developed differently for each sector. With the introduction of mass production, it is not possible for all products produced on these lines to be defect-free due to mechanical and technical errors. For this reason, different solutions have been tried to be produced within the quality control processes. Traditionally, defect detection on production lines is done by human observers. This method is a tiring job that requires high attention and is a process prone to errors. Additionally, detecting errors using this method can be time-consuming and costly. With the rise of artificial intelligence (AI) technologies, new solutions have begun to be developed for error detection. Artificial intelligence-based systems stand out with fast and accurate error detection. However, current AI systems require large amounts of data to work effectively. Moreover, the performance of these systems decreases, especially in production environments where little data is available or constantly changing. As a result, anomaly detection with little data has become a separate field of study.
In this study, a data set was created with 400 error-free metal beverage cans and 10 anomalies. As a method, a hybrid model combining the YOLOv8 segmentation model and RegAD along with the RD4AD and RegAD models was used. No pre-processing was performed on the images in the data set. The hybrid model proposed in this study, the YOLOv8 segmentation model, was trained on images containing anomalies for 50 periods and the results were measured on the data set using the 8-shot method for RegAD.
As a result, it was observed that the hybrid model proposed in this study showed more than 10% more semantic success than other methods on our customized data set.