Metal plaka yüzey kusurlarının derin öğrenme ile tespiti
Detection of metal plate surface defects using deep learning
Yazar: CAN TUNCER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMİL KÖZKURT ; DOÇ. DR. SERHAT KILIÇARSLAN
Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering ; Metalurji Mühendisliği = Metallurgical Engineering
Dizin: Bilgisayarlı görüntüleme = Computer imaging ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Endüstriyel imalat proseslerinde işlenmek üzere demir-çelik ana sanayii üreticilerinden tedarik edilen metal plakaların yüzeylerinde oluşan kusurların tespiti, ilgili plakanın güvenlik, ömür, bakım maliyeti gibi değerlerinin tahmininde önemli yer tutmaktadır. Geleneksel yöntemlerle bu kusurların tespiti için kalite kontrol personeli elle ve gözle tespitler ve sınıflandırmalar yapmaktadır. Bu işlem personel kaynaklı hatalara, ihmallere veya tespit edilmesi zor olan kusurların gözden kaçması nedeniyle metal plakaların sonraki proseslere hatalı olarak aktarılması gibi sorunlara neden olabilmektedir. Bilgisayarlı görü ve derin öğrenme uygulamalarının endüstri alanında yer bulmasıyla metal plaka yüzey kusurlarının ileri teknolojik düzeyde daha düşük hata oranıyla, daha hızlı ve etkin şekilde tespit edilmesi ve sınıflandırılması mümkün hale gelmiştir. Bu çalışmada metal plaka yüzey kusurlarının tespiti için NEU Metal Surface Defects Dataset kullanılarak Python ortamında TensorFlow kütüphanesinden faydalanarak özgün bir derin öğrenme modeli oluşturulmuş, aynı zamanda öğrenme aktarımı yöntemiyle önceden eğitilmiş hazır modellerden olan başta %99,52 doğruluk oranıyla MobileNet modeli yanında, DenseNet121 ve ResNet50 modelleri kullanılarak elde edilen eğitim sonuçları, %89 doğruluk oranına sahip özgün modelle mukayese edilmiştir. Akabinde geliştirilen özgünmodelin gerçek şartlarda test edilmesi için Nvidia Jetson Nano ve Kamera kullanarak endüstriyel uygulama amaçlı bir cihaz prototipi geliştirilmiştir.

Abstract:
In industrial manufacturing processes, detection of defects on the surfaces of metal plates supplied from iron and steel main industry manufacturers to be processed has an important place in estimating the values of the relevant plate such as safety, life, maintenance cost. To detect these defects using traditional methods, quality control personnel make manual and visual detection and classification. This process may cause problems such as incorrect transfer of metal plates to subsequent processes due to personnel errors, negligence, or overlooked defects that are difficult to detect. With the computer vision and deep learning applications finding a place in the industry, it has become possible to detect and classify metal plate surface defects more quickly and effectively with a lower error rate at an advanced technological level. In this study, an original deep learning model was created by using the TensorFlow library in the Python environment using the NEU Metal Surface Defects Dataset for the detection of metal plate surface defects, and at the same time, the training results obtained using the MobileNet model with 99.52% accuracy rate, as well as the DenseNet121 and ResNet50 models, which are pre-trained models with the transfer learning method, were compared with the original model with 89% accuracy rate. Subsequently, a device prototype for industrial application was developed using Nvidia Jetson Nano and Camera to test the original model in real conditions.