Yapay sinir ağları ile gömülü sistem tabanlı hatalı baskı devre kartı tespiti
Embedded system based with artificial neural networks faulty printed circuit board detection
Yazar: ŞENNUR TEKİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL BÜYÜKBIÇAKCI
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Kalite ve kontrol işlemleri esnasında insan gözüyle yapılan denetimler oldukça fazla zaman, iş gücü kaybı ve maliyetin yanında yüksek oranda başarıyla sonuçlanmamaktadır. Teknolojinin gelişmesi ile insan faktörü yerine kalite kontrol 
oranının yükseltilmesi için kontrollerde otomatik, akıllı sistemlerin kullanımı için çalışmalar yapılmaktadır. Akıllı uygulama teknolojilerinin gelişmesi ile birlikte yapay zekâ teknikleri ve görüntü işleme yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, yapay zekâ teknikleri ve görüntü işleme ile elektronik kartlarda hatalarının tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu işlemi gerçekleştirmek için birçok yöntem mevcuttur ancak tezde özgünlük olması amacı ile işlemci olarak Raspberry Pi seçilmiştir. Tasarlanan sistemde seçilen işlemci Raspberry Pi 3 ve uygun kamera modülü ile 
görüntüler alınıp, veriler depolanmıştır. Alınan veriler görüntü işleme yöntemleri ile görüntü üzerinde iyileştirmeler yapılabilmesi için sayısal hale dönüştürülmüştür. Filtreleme, threshold, histogram gibi birçok teknik kullanılarak görüntüler üzerinde iyileştirilmeler yapılmıştır. Hatasız ürün görüntüleri üzerinden özellik çıkarımı yöntemi ile elde edilen ayırt edici özellik değerleri ileri beslemeli yapay sinir ağı algoritmasında yapay sinir ağları eğitme işlemi gerçekleştirilmiştir. Eğitme işlemi sonrasında elde edilen sistem ağırlık katsayıları online ileri beslemeli tanıma 
algoritmasında kullanılarak hatalı hatasız ürün kontrolü gerçekleştirilmiştir. Tez çalışmasının bir diğer temel amacı da üretim sektörünün gelişmesine bağlı olarak artan rekabet ortamında, ürün kalite oranının artırılması, oluşabilecek hataları gidermek, hata maliyet oranını düşürmek isteyen işletmelere hizmet veren bir sistem oluşturmaktır.

Abstract:
Inspections made by human eyes during quality and control processes don't result in high success in addition to a lot of time, loss of labor and cost. With the development of technology, studies are carried out for the use of automatic and intelligent systems in controls in order to increase the quality control ratio instead of the human factor. With the development of smart application technologies, artificial intelligence techniques and image processing are widely used.
The thesis is the detection of errors in electronic boards with artificial intelligence techniques and image processing. There are many methods to perform this process, but raspberry pi was chosen as the processor for the project to be original. In the designed system, images were taken and data was stored with the selected processor raspberry pi 3 and the appropriate camera module. The received data has been digitized in order to make improvements on the image with image processing methods. Improvements have been made on the images by using many techniques such as filtering, threshold, histogram. The artificial neural networks training process was carried out in the feedforward artificial neural network algorithm for the distinctive feature values obtained by the feature extraction method from the error-free product 
images. The system weight coefficients obtained after the training process were used in the online feed-forward recognition algorithm, and faultless product control was carried out. The main purpose of the thesis is to create a system that serves businesses that want to increase the product quality rate, eliminate possible errors, and reduce the error cost rate in an increasingly competitive environment due to the development of the production sector.