Alüminyum iletkenlerin yüzeyindeki hataların derin öğrenme modelleri ile gerçek zamanlı tespiti
Real-time detection of defects on the surface of aluminum conductors with deep learning models
Yazar: TUGBA BAKTIR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
ALÜMİNYUM İLETKENLERİN YÜZEYİNDEKİ HATALARIN DERİN ÖĞRENME MODELLERİ İLE GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ

Tugba BAKTIR

Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Yüksek Lisans Tezi, Ocak 2025
Danışman: Dr. Öğr. Üyesi Tayyip ÖZCAN

ÖZET
Kalite kontrol, ürün veya hizmetlerin belirlenen kalite standartlarına uygunluğunu sağlamak amacıyla gerçekleştirilen sistematik bir süreçtir. Bu süreç, her aşamada kaliteyi koruyarak hataları en aza indirmeyi ve kullanıcıya en yüksek değeri sunmayı hedefler. Bu tez çalışmasında, alüminyum iletkenlerin üretim sürecinde kalite kontrolünün yapay zeka yöntemleri ile gerçekleştirilebilirliği incelenmiştir. Günümüzde, endüstriyel kalite kontrol alanında yapay zeka, görüntü işleme ve bilgisayarla görü gibi teknolojiler geniş bir uygulama alanı bulmaktadır. Bu çalışmalarda sıklıkla derin öğrenme tabanlı evrişimli sinir ağları(CNN) kullanılmaktadır. CNN tabanlı algoritmalar, görüntü sınıflandırma, nesne tespiti ve yüz tanıma gibi karmaşık problemleri etkin ve verimli bir şekilde çözme imkânı sunmaktadır. Bu bağlamda bu tez çalışmasının temel amacı, derin öğrenme yöntemleri kullanarak endüstriyel ortamda üretilen alüminyum iletkenler üzerindeki çeşitli hataların tespit edilmesidir. Alüminyum iletkenlerdeki hatalar çok çeşitli ve spesifik olup, hata tespiti işlemi kablo üretimi yapan bir fabrikadan alınan hatalar üzerinde test edilmiştir. Bu amaç doğrultusunda, alüminyum iletkenlere ait görsellerden oluşan bir veri seti oluşturulmuş ve görseller etiketlenmiştir. Çalışmada, CNN tabanlı algoritmalardan Faster R-CNN ve YOLO modelleri kullanılarak model eğitimi gerçekleştirilmiştir. Modellerin performansı bilgisayar ortamında karşılaştırılmış ve en iyi sonuç veren model seçilmiştir. Seçilen model, imal edilen prototip üzerinde gerçek zamanlı test edilerek sistemin doğruluğu ve etkinliği gözlemlenmiştir. Bu çalışma, alüminyum iletken üretiminde kalite kontrol sürecine önemli katkılar sağlamıştır.
Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Derin öğrenme, Evrişimli sinir ağı, Yapay sinir ağı, Görüntü işleme, Kalite kontrol, Kusur tespiti.

Abstract:
REAL-TIME DETECTION OF DEFECTS ON THE SURFACE OF ALUMINUM CONDUCTORS WITH DEEP LEARNING MODELS

Tugba BAKTIR

Erciyes University, Graduate School of Natural and Applied Sciences
Master Thesis, January 2025
Supervisor: Assoc. Dr. Tayyip ÖZCAN

ABSTRACT

Quality control is a systematic process carried out to ensure that products or services comply with specified quality standards. This process aims to minimize errors and provide the highest value to the user by maintaining quality at every stage. In this thesis, the feasibility of performing quality control in the production process of aluminum conductors with artificial intelligence methods is examined. Nowadays, technologies such as artificial intelligence, image processing and computer vision find a wide range of applications in the field of industrial quality control. Deep learning based convolutional neural networks (CNN) are frequently used in these studies. CNN-based algorithms offer the opportunity to solve complex problems such as image classification, object detection and face recognition effectively and efficiently. In this context, the main objective of this thesis is to detect various defects in industrially produced aluminum conductors using deep learning methods. The defects in aluminum conductors are very diverse and specific, and the defect detection process was tested on defects from a cable manufacturing factory. For this purpose, a dataset of images of aluminum conductors was created and the images were labeled. In the study, model training was performed using CNN-based algorithms Faster R-CNN and YOLO models. The performance of the models was compared in the computer environment and the model with the best results was selected. The selected model was tested in real time on the manufactured prototype and the accuracy and efficiency of the system were observed. This study has made significant contributions to the quality control process in aluminum conductor production. 
Keywords: Artificial intelligence, Deep learning, Convolutional neural network, Artificial neural network, Image processing, Quality control, Defect detection.