Derin öğrenme teknikleri ile anomali içeren metal somunların hata tespit ve sınıflandırılması
Fault detection and classification of metal nuts containing anomaly by deep learning techniques
Yazar: HASAN GÖKKAYA
Danışman: DOÇ. DR. CAN AYDIN
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
Bilişim ve iletişim sistemlerinde meydana gelen hızlı değişimler ve gelişimler, teknolojinin temas ettiği her alanda ani bir paradigma değişimine neden olmuştur. Bu paradigma değişimi eş zamanlı olarak endüstriyel alanda da kendisini hissettirmiş, sektörün ihtiyaçları doğrultusunda karşılığını bulmuş ve sektörün içinde Endüstri 4.0 olarak vücut bulmuştur. 4'üncü Sanayi Devrimi olarak anılan bu paradigma, içerisinde yer alan nesnelerin interneti kavramıyla birlikte birbirleriyle anlık iletişim halinde olan modern otomasyon sistemlerini, üretim teknolojilerini ve nihayetinde de akıllı endüstriyel sistemleri hayata geçirmiştir. Ortaya çıkan akıllı iletişim ağında, paylaşılan verilerin raporlaştırılıp analiz edilmesi, maliyet-etkin bir biçimde yönetilebilmesi ve verimli iş modellerinin geliştirilmesi işletmeler için büyük önem arz etmektedir. Bu süreç, endüstriyel işletmelerin iş süreçlerini akıllı sistemler ile entegre ederek geleceğe uyumlu modern otomasyon ve üretim birimlerine dönüştürmesini zorunlu kılmaktadır.

Bilgisayarla görü uygulamaları, bu anlamda çağı yakalayan ve geleceğe uzanan çözümlerin başında gelmektedir. Otomasyon ve üretim sürecinden geçen işletmeler, makine öğrenmesi gibi teknikleri belirli operasyonlarına entegre etmeye başlamışlardır. Üretim süreci, endüstriyel işletmelerin hammadde kullanımı, kalite kontrol ve işletme verimliliği gibi ana başlıkları ile bir düğüm noktası oluşturduğu için özellikle bu entegrasyonda önem arz etmektedir.  Bu çalışma, endüstriyel alanda, hatalı ürünleri tespit etmek ve üretim verimliliğini optimize etmek için kullanılan akıllı bir yaklaşım önermektedir.

Bu çalışmanın amacı, vida ve somun üreten endüstriyel işletmelerde bilgisayarla görü ile insan faktörünün yerini alarak, üretim esnasında meydana gelen hatalı ürünleri tespit eden ve ayrıştırılmasını sağlayan, hata sebebinin belirlenmesine yardımcı olan, hata oranının düşürülmesine ve kalitenin artırılmasına katkıda bulunan, hammadde kullanımını optimize eden, üretim verimliliğini artıran ve sürecin maliyet-etkin bir şekilde işlemesini sağlayan derin öğrenmeye dayalı bir bilgisayarla görü uygulaması geliştirmektir. Bilgisayarla görü uygulaması tasarlanırken Python, OpenCV, Tensorflow Object Detection API, Tensorboard, GoogleColab, Visual Studio Code yazılım ve frameworkleri kullanılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Anomali, Hata, Bilgisayarla Görü, Derin Öğrenme, Nesne Tespit, Sınıflandırma

Abstract:
Rapid changes and developments in information and communication systems have caused a sudden paradigm shift in every field connected with technology. This paradigm shift made its presence felt simultaneously in the industrial field, has found its place in accordance with the needs of the sector and embodied as Industry 4.0 within the sector. This paradigm, known as the 4th Industrial Revolution, with the help of concept of the IoT, has implemented modern automation systems, production technologies and intelligent industrial systems, which are in instant communication with each other. In this smart communication network, reporting, analysis and cost-effective management of shared data and development of efficient business models are of great importance for enterprises. This process requires industrial enterprises to transform their business processes, into modern automation and production units that are compatible with the future by integrating business processes with intelligent systems.

In this sense, computer vision applications are the leading solutions that capture the age and extend to the future. Businesses that have gone through automation and production processes have begun to integrate techniques such as machine learning into their specific operations. The production process is particularly important in this integration since it forms a joint point with the main headings of industrial enterprises such as raw material usage, quality control and operational efficiency. This study proposes an intelligent approach used to detect faulty products and optimize production efficiency in the industrial area.

The aim of this study is to develop a business intelligence application that detects and separates the defective products that occur during production, helps to determine the cause of the error, contributes to the reduction of the error rate and increase the quality, optimizes the use of raw materials, increases production efficiency and ensures low cost operation of the process by replacing the human factor with computer vision in industrial enterprises producing screws and nuts. Software and frameworks used to design this computer vision application are Python, OpenCV, Tensorflow Object Detection API, Tensorboard, GoogleColab, and Visual Studio Code.

Keywords: Anomaly, Fault, Computer Vision, Deep Learning, Object Detection, Classification