Endüstriyel kalite güvence sisteminin geliştirilmesi ve bir bulaşık makinesi fabrikasına uygulanması
Development of an industrial quality assurance system for a dishwasher plant
Yazar: MAKARIOS RAFAT EISA AZER
Danışman: PROF. DR. SAFFET AYASUN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Günümüzün yüksek rekabetçi üretim dünyasında ürün kalitesinin sabit bir seviyede tutulması çok önemlidir. Büyük ölçekli üretim hatlarının gerektirdiği hız ve doğruluk, geleneksel manuel denetim yöntemlerinin üstesinden gelemeyeceği kadar fazladır. Sıklıkla montaj sürecinde insan hatasından kaynaklanan eksik bileşenler veya eksik destek parçaları (ahşap çıta, strafor) gibi kusurlar nakliye sırasında ürün hasarına yol açmanın yanı sıra tüketici şikayetlerine, geri çağırmalara ve şirketin itibarına da zarar verebiliyorlar.  Derin öğrenme, sofistike görüntü işleme ve açık kaynak teknolojisini kullanarak otomatik bir kalite güvence sistemi oluşturan bu çalışma, son ürünün söz konusu sorunlarını ekonomik bir maliyetle ürün üzerinde yüksek hassasiyetli kusur tespiti sağlamakla ele almayı amaçlamaktadır. Python tabanlı geliştirilen bu sistem, endüstriyel bir bilgisayara bağlı kameraları kontrol eder. YOLOv8 nesne algılama modeli, karmaşık nesneleri kesin olarak algılamanın zorluğunu gidermek için sistemine entegre edilmiştir. Model, hataların güvenilir bir şekilde ve yüksek doğruluk oranında tespit edilmesini sağlayan dikkatle seçilmiş bir veri kümesi üzerine eğitilmiştir.  Sorunlu bir ürün tespit edildiğinde, üretim hatlarına emir göndererek hattın PLC ile OPC aracılığıyla sistem arasındaki devamlı iletişim sayesinde gerçek zamanlı karar alma olanağı sağlar. Bu sayede üretimi tamamlanmış ürünlerde hatalı ürünlerin sayısı azaltılır. Çalışma kapsamında yapılan testler teknolojinin verimliliğini doğrulamaktadır ve hata tespitinde 98.5% doğruluk oranı sağlar.  Her üretim hattı günde üç adet kalite kontrolünü otomatik hale getirdiği için, işçilik masrafları önemli ölçüde azaltarak 0.22 değerinde bir ROI oranına sahip oldu.  Çalışma, özellikle karmaşık kusurlarla ilgili durumlarda endüstriyel kalite kontrolü için derin öğrenme ve açık kaynak teknolojilerinin potansiyelini vurgulamaktadır. Sistemin modüler mimarisi için yanlış montaj veya eksik parçaları tespit etme konusundaki önem, bulaşık makinesinin imalat sürecinde ek kalite kontrol yerlerine uyum sağlama potansiyeline işaret etmektedir.  Ek olarak, Tasarlanan sistemin çok yönlü olma özelliği sayesinde, bulaşık makinesi üretimi dışında daha geniş bir üretim sektörü için de çözümler sunabilmektedir ve potansiyel olarak daha yüksek kalite standartları için daha büyük bir etkiye sahiptir.

Abstract:
Maintaining a constant level of product quality is crucial in the highly competitive world of contemporary manufacturing. The speed and precision demands of manufacturing often exceed the capabilities of manual inspection processes, particularly for repetitive tasks where human error can lead to missed defects.  These defects, such as missing styrofoam or wooden support parts, can lead to product damage during transfer, costly customer complaints, recalls, and damage to the company's reputation. This work aims to address these challenges by developing an automated quality assurance system that leverages the power of deep learning, advanced image processing, and open-source technologies to deliver high-accuracy defect detection across various product models and at a budget-conscious cost. The developed Python-based system controls industrial cameras connected to an industrial PC. The YOLOv8 object detection model is integrated into the system to address the difficulty of precisely detecting complex objects. The model was trained on a carefully selected dataset, which ensured reliable defect identification.  When a problematic product is discovered, sending orders to the production lines can be made because of the seamless communication between the line's PLC and the system via OPC, which enables real-time decision-making. By doing this, the number of defective products that finish the production line is reduced. Extensive testing validates the efficacy of the technology, yielding a remarkable ROI of 0.22 and 98.5% accuracy in flaw detection.  Because every production line now automates three daily quality checks, labor expenses are significantly reduced.  The study emphasizes deep learning and open-source technologies' potential for industrial quality control, especially in situations involving complicated flaws. The system's modular architecture and emphasis on identifying misassembled or missing parts hint to great potential for adaptability to additional quality control locations in the dishwasher manufacturing process.  Furthermore, because of its versatility, it offers an appealing alternative for a wider range of production sectors than only dishwashers, potentially having a greater influence in the drive for higher quality standards.