YOLOv8 nesne tespit modeli ile plastik parça yüzey kusurlarının gerçek zamanlı tespit edilmesi
Real-time detection of plastic part surface defects withYOLOv8 object detection model
Yazar: MİRAÇ TUBA ÇELİK
Danışman: PROF. DR. AYTAÇ YILDIZ ; DOÇ. DR. SEHER ARSLANKAYA
Bursa Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Üretim sürecinde ürünlerdeki kusurların tespit edilmesi önemli bir konudur. Tespit 
edilemeyen kusurlu parçaların müşterilere ulaşması firma için iyi bir izlenim 
oluşturmayacağından dolayı kusurların doğru bir şekilde tespit edilmesi önem arz 
etmektedir. Çoğu firmanın bu iş için insan gücünden yararlanması pek çok sorunu da 
beraberinde getirmektedir. İnsan görüşüyle hızlı ve doğru tespitin mümkün olmaması 
nedeniyle birçok hatalı parçanın üretilmesi ve sonrasında müşteriye gönderilmesi
maliyete ve zaman kaybına neden olduğundan kusur tespitinin otomatik hale 
getirilmesi gerekmektedir. Kusurların tespit edilmesi her sektör için çok önemlidir 
ancak otomotiv sektöründe üretilen parçalarda görülen kusurların tespit edilmesi 
özellikle büyük bir önem taşımaktadır. Bu kusurlardan biri olan araç içi parçaların 
yüzeylerinde görülen kusurlar müşteri memnuniyetini büyük ölçüde etkilediğinden
dolayı üretim sırasında dikkatli olunması gerekmektedir. Bu çalışmada, otomotiv yan 
sanayi sektöründe faaliyet gösteren bir firmada üretilen plastik parçalardaki kusurların 
YOLOv8 nesne tespit modeli kullanılarak tespiti amaçlanmıştır. Çalışma toplamda üç 
aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada firmadaki plastik parçalarda görülen kusur tipleri 
pareto analizi yardımıyla değerlendirilmiş ve en çok görülen kusur tipleri olarak çizik, 
leke ve parlama seçilmiştir. Daha sonra belirlenen üç kusur tipi için veriler toplanmış 
ve ön işlemeye tabi tutulmuştur. İkinci aşamada kusurlu parça görüntüleri kullanılarak 
YOLOv8 modellerinin eğitimi yapılmıştır. Eğitim sonucunda en yüksek mAP değeri 
0,990 ile YOLOv8s modelinde, en kısa eğitim süresi ise YOLOv8n modelinde elde 
edilmiştir. En yüksek mAP değerini veren YOLOv8s modelinde parti boyutu (8, 16 
ve 32) ve öğrenme oranı (0,005, 0,01 ve 0,02 ) üzerinden hiper parametre ayarı 
yapılmıştır ve en iyi çıktıyı veren değerler ile test aşamasına geçilmiştir. Parti boyutu 
16 ve öğrenme oranı 0,01 hiperparametre değerleri en iyi sonucu verdiği için test 
aşamasında bu değerler kullanılmıştır. Üçüncü aşama olan son aşamada ise model test 
edilmiş ve mAP değeri 0,902 olarak elde edilmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlar 
incelendiğinde YOLOv8 nesne tespit algoritmasının plastik parça kusurlarını tespit 
etmede yüksek hız ve doğrulukla çalışması üretilen parçaların kalite kontrolünde insan 
faktörlü hataların önlenmesi anlamında katkı sağlayacaktır. Bu yüzden yapılan tez 
çalışmasının, özelde çalışmanın yapıldığı firmaya genelde ise kusurlarını hızlı ve 
düşük maliyetle tespit etmek isteyen diğer firmalar için bir rehber olması 
hedeflenmektedir.

Abstract:
Detecting defects in products during the production process is an important issue. It is 
important to detect defects accurately, as undetected defective parts reaching 
customers will not create a good impression for the company. The fact that most 
companies use manpower for this job brings with it many problems. Since fast and 
accurate detection is not possible with human vision, producing many defective parts 
and then sending them to the customer causes cost and time loss, defect detection must 
be automated. Detecting defects is very important for every sector, but detecting 
defects in parts produced in the automotive industry is of particular importance. Since 
one of these defects, the defects seen on the surfaces of vehicle interior parts, greatly 
affects customer satisfaction, care must be taken during production. In this study, it 
was aimed to detect defects in plastic parts produced in a company operating in the 
automotive sub-industry sector by using the YOLOv8 object detection model. The 
study consists of three stages in total. In the first stage, the defect types seen in the 
plastic parts of the company were evaluated with the help of Pareto analysis and 
scratches, stains and shine were selected as the most common defect types. Then, data 
for the three identified defect types were collected and preprocessed. In the second 
stage, YOLOv8 models were trained using defective part images. As a result of the 
training, the highest mAP value of 0.990 was obtained in the YOLOv8s model, and 
the shortest training time was obtained in the YOLOv8n model. As a result of the 
training, the highest mAP value of 0.990 was obtained in the YOLOv8s model, and 
the shortest training time was obtained in the YOLOv8n model. In the YOLOv8s 
model, which gave the highest mAP value, hyperparameter adjustment was made 
based on batch size (8, 16 and 32) and learning rate (0.005, 0.01 and 0.02), and the 
testing phase was started with the values that gave the best output. Since the 
hyperparameter values of batch size 16 and learning rate 0.01 gave the best results, 
these values were used in the testing phase. In the third stage, the last stage, the model 
was tested and the mAP value was obtained as 0.902. When the results obtained from 
the study are examined, the high speed and accuracy of the YOLOv8 object detection 
algorithm in detecting plastic part defects will contribute to the prevention of human 
factor errors in the quality control of the produced parts. Therefore, the thesis study is 
aimed to be a guide for the company in particular and for other companies in general 
that want to detect defects quickly and at low cost.