Derin öğrenme ile elektronik bileşen tespiti
Electronic component detection with deep learning
Yazar: İBRAHİM KAYA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMEL SOYLU
Samsun Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning

Özet:
Elektronik bileşenlerin tanınması, endüstriyel otomasyon, kalite kontrol ve atık yönetimi gibi çeşitli alanlarda büyük önem taşımaktadır. Üretim süreçlerini optimize etmek, ürün kalitesini artırmak ve bakım prosedürlerini iyileştirmek için elektronik bileşenlerin doğru ve verimli bir şekilde tanımlanması gerekmektedir. Bu araştırma, elektronik bileşen tanıma için yeni nesne algılama modellerinin etkinliğini değerlendirmektir. YOLO algoritmasının YOLOv5 ve YOLOv8 gibi farklı sürümleri de dahil olmak üzere çeşitli modeller üzerinde kapsamlı bir karşılaştırmalı analiz gerçekleştirilmiştir. 
Nesne tanıma modellerini değerlendirmek için, farklı boyutlarda, türlerde ve yönlerde elektronik bileşenler içeren büyük bir veri kümesi üzerinde her model için titiz bir eğitim ve ayarlama gerçekleştirilmiştir. Araştırma sonuçları, elektronik bileşen tanıma alanında her bir modelin avantaj ve dezavantajlarını kapsamlı bir şekilde ortaya koymaktadır. Bu çalışma, belirli uygulamalar için en uygun modeli arayan elektronik endüstrisi profesyonelleri için değerli bir araç sağlayarak nesne tanıma tekniklerinin anlaşılmasını geliştirmektedir.
Yapılan çalışma sonucunda YOLOv8x modeli ile 0.948 kesinlik, 0.917 mAP50, 0.828 mAP50-95 ve 0.878 F1 skoru elde edilmiştir. Ayrıca, YOLOv8m modeli kullanılarak 0.843 duyarlılık değeri elde edilmiştir. Bu başarılar, önerilen modellerin elektronik bileşen tanıma görevinde etkili olduğunu göstermektedir.

Abstract:
The recognition of electronic components is of great importance in various fields such as industrial automation, quality control and waste management. Accurate and efficient identification of electronic components is required to optimise production processes, increase product quality and improve maintenance procedures. The aim of this research was to evaluate the effectiveness of new object detection models for electronic component recognition. A comprehensive comparative analysis was performed on several models, including different versions of the YOLO algorithm, such as YOLOv5 and YOLOv8. 
To evaluate the object recognition models, rigorous training and tuning was performed for each model on a large dataset containing electronic components of different sizes, types and orientations. The research results comprehensively demonstrate the advantages and disadvantages of each model in the field of electronic component recognition. This work improves the understanding of object recognition techniques by providing a valuable tool for electronics industry professionals looking for the most appropriate model for specific applications.
As a result of the study, the YOLOv8x model achieved a precision of 0.948, mAP50 of 0.917, mAP50-95 of 0.828 and F1 score of 0.878. In addition, a sensitivity value of 0.843 was obtained using the YOLOv8m model. These results show that the proposed models are effective in the task of electronic component recognition.