Sac şekillendirmede makine öğrenmesi ile boyut kontrolü
Dimensional control in sheet metal forming using machine learning
Yazar: MEHMET CAN BÜYÜKDÖĞERLİOĞLU
Danışman: PROF. DR. HAYDAR LİVATYALI
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Bu yüksek lisans tezinde busbar terminali imalatındaki levha bükme işlemleri sonrasında mastar kullanılarak el ile yapılan malzeme cinsi ve boyut kontrolü işlemlerinin görüntü işleme ve makine öğrenmesi yöntemleri ile gerçekleştirilmesi amaçlanmaktadır. Mevcut manüel yöntem yavaş ve maliyetli olup, ürün doğruluğunu ve kalitesini düşük bir verimlilikte sağlamaktadır. Cu-ETP bakır ve EN AW-1350 alüminyum alaşımlarından lamaların kalıpta bükme işlemi sonrasında boyutlarını kontrol etmek için görüntü tabanlı ölçümlerini kullanan bir makine öğrenmesi yaklaşımı önerilmektedir. Önerilen yaklaşımı uygulamak üzere malzeme türü, kalıp form tipi (bükme açısı), parça uzunluğu, parça genişliği ve levha kalınlığı kontrol edilen değişkenler olarak seçilmiştir. Bu durumda otuz iki (25) varyasyon olup her birinden 100'er adet olmak üzere 3200 örneğin 2 kamera ile toplamda 6400 görüntüsü işlenmiştir. Sistemde yatay durumdaki parçaya göre üst kamera ile parça uzunluğu, parça genişliği ve malzeme türü, yan kamera ile ise form tipi (bükme açısı), malzeme türü ve levha kalınlığı kontrol edilmektedir. Tamamı üzerinde etiketleme işlemi yapılan veri seti %80'i eğitim %20'u test olacak şekilde ikiye bölünmüştür. Başarımlarını karşılaştırmak üzere denetimli makine öğrenmesi algoritmalarından gradyan artırma (GB), destek vektör makinesi (SVM), rastgele ormanı (RF), karar ağacı (DT), Naive (saf) Bayes ve K-en yakın komşu algoritmaları; denetimsiz olarak da K-ortalamalar algoritması seçilmiştir. Başarı ölçütleri olarak doğruluk (accuracy), kesinlik (precision), duyarlılık (recall) ve F1-skoru kullanılmıştır.
Sonuçlar, gradyan artırma (GB) ve destek vektör makinelerinin (SVM) hesaplama verimliliği ile karmaşık görüntü verilerini işleme yeteneklerinde en iyi performansı gösterdiğini ortaya koymuştur. Örneğin, parça genişliği sınıflandırmasında gradyan artırma %97 doğruluk ve %92 F1 skoru elde etmiştir. Malzeme türü sınıflandırmasında %95 doğruluk ve %92 F1 skoru ile yine en başarılı yöntem olmuştur. Destek vektör makineleri, özellikle form tipi sınıflandırmasında %90 doğruluk ve %88 F1 skoru ile gradyan artırmaya yakın bir başarı göstermiştir. Rastgele orman algoritması da genelde %88 doğruluk ve %86 F1 skoru ile üçüncü sırada yer almıştır. Daha basit yöntemler, örneğin KNN ve Naive Bayes, daha düşük doğruluk ve F1 skorları ile sınırlı performans sergilemiştir.
Sonuç olarak, karmaşık ve çok boyutlu veri setlerinde yüksek performanslı görüntü işleme çözümleri için gradyan artırma ve destek vektör makinesi gibi yöntemler önerilmektedir.
Anahtar Kelimeler: Sac Metal Büküm, boyut kontrolü, görüntü işleme, makine öğrenmesi, gerçek zamanlı izleme, ürün kalitesi, üretim verimliliği.

Abstract:
This master's thesis aims to implement material type and dimensional control operations, traditionally performed manually using gauges after the sheet metal bending processes in busbar terminal manufacturing, through image processing and machine learning methods. The current method is slow and costly, providing low efficiency in ensuring product accuracy and quality. The machine learning approach employing image-based measurements is proposed for dimensional control after the bending process of Cu-ETP copper and EN AW-1350 aluminum alloy sheets. To implement the proposed approach, variables such as material type, die form type (bending angle), part length, part width, and sheet thickness were selected. This resulted in a total of 32 (25) variations, with 100 samples from each variation, amounting to 3200 samples. With two cameras, a total of 6400 images were processed. In the test system, the top camera inspects part length, part width, and material type. Simultaneously, the side camera checks the bending angle (die form type), material type, and sheet thickness based on the part's position. The labeled dataset was split into training and testing subsets in an 80%-20% ratio. For performance comparison, supervised machine learning algorithms including Gradient Boosting (GB), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Decision Tree (DT), Naive Bayes, and K-Nearest Neighbors (KNN) were applied. The unsupervised K-means algorithm was also evaluated. Accuracy, precision, recall, and F1-score were used as performance metrics. 
The results demonstrated that gradient boosting (GB) and support vector machines (SVM) achieved the best performance in terms of computational efficiency and the ability to process complex image data. For instance, in the classification of part width, gradient boosting achieved 97% accuracy and a 92% F1-score. Similarly, in material type classification, it achieved 95% accuracy and a 92% F1-score, making it the most successful method. Support vector machines, particularly in form type classification, achieved 90% accuracy and an 88% F1-score, closely following gradient boosting. Random forest generally ranked third, with an accuracy of 88% and an F1-score of 86%. Simpler methods, such as KNN and Naive Bayes, exhibited lower accuracy and F1-scores, delivering limited performance.
In conclusion, gradient boosting and support vector machines are recommended for high-performance image processing solutions, especially when dealing with complex and high-dimensional datasets.
Keywords: Sheet metal bending, dimensional control, image processing, machine learning, real-time monitoring, product quality, production efficiency