Derin öğrenme tabanlı görüntü sınıflandırma tekniklerinin kalite kontrol süreçlerinde uygulanması
Application of deep learning based image classification techniques in quality control processes
Yazar: ZEKİ UMUT CİNDİLOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. BAHAR ÖZYÖRÜK
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks

Özet:
Üretim sektöründe ürün kalitesi ve işletmenin genel güvenilirliği, müşteriler için büyük bir önem arz etmektedir. Birçok işletme, bu kalite ve güven gereksinimleri karşılamak için, üretim süreci boyunca çeşitli kalite kontrol yöntemlerini kullanmaktadır. Ancak, mevcut süreçler çoğunlukla manuel olarak yürütülmekte ve bu durum, insan hataları, zaman kaybı ve düşük doğruluk gibi sorunlara yol açmaktadır. Bu zorlukların üstesinden gelmek ve hataların tekrarlanmamasını sağlamak için, sürekli öğrenen otomatik kontrol sistemlerinin kurulması, günümüz çağdaş işletmeleri için vazgeçilmez hale gelmiştir. Bu tez çalışmasında, çelik yüzeyler üzerinde bulunan kusurları otomatik bir şekilde sınıflandırmak ve yerini tespit etmek amacıyla çeşitli yapay zeka tabanlı modeller geliştirilmiştir. Çalışmada 12568 adet çelik yüzey görüntüsü içeren bir veri seti kullanılarak, bu görüntülerdeki hata türlerini tespit etmek ve sınıflandırmak için Convolutional Neural Network (CNN) tabanlı bir mimari geliştirilmiştir. Geliştirilen bu mimari, sınıflandırma konusunda literatürde yaygın olarak kullanılan LeNet, AlexNet, VGG16, VGG19 ve ResNet34 gibi mimarilerle çeşitli performans metrikleri açısından karşılaştırılmıştır. Ayrıca kusurların çelik üzerindeki yerini ve boyutunu da doğru bir şekilde belirleyebilmek için segmentasyon uygulaması gerçekleştirilmiştir. Segmentasyon sürecinde U-Net tabanlı farklı modeller eğitilmiştir ve sonuçlar karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Çalışmanın sonuçları, endüstriyel kalite kontrol süreçlerinde derin öğrenmenin potansiyel uygulamalarına dair faydalı bilgiler sunmaktadır.

Abstract:
In the manufacturing sector, product quality and overall reliability of business hold significant importance for customers. Many businesses employ various quality control methods throughout the production process to meet these quality and reliability requirements. However, existing processes are predominantly carried out manually, leading to issues such as human error, time inefficiencies, and reduced accuracy. To overcome these challenges and prevent the recurrence of errors, the establishment of continuously learning automated control systems has become indispensable for contemporary businesses. In this thesis, various artificial intelligence-based models have been developed to automatically classify and locate defects on steel surfaces. Using a dataset containing 12568 steel surface images, an architecture based on Convolutional Neural Networks (CNN) was developed to detect and classify the types of defects present in these images. The developed architecture was compared with commonly used models in the literature such as LeNet, AlexNet, VGG16, VGG19, and ResNet34 in terms of various performance metrics. Additionally, a segmentation application was implemented to accurately identify the location and size of defects on the steel surfaces. Different models based on U-Net were trained in the segmentation process, and the results were presented comparatively. The outcomes of this study provide valuable insights into the potential applications of deep learning in industrial quality control processes.