LCD piksel hatalarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tespiti
LCD pixel defect detecion using machine learning methods
Yazar: ASLI ÇELİK
Danışman: PROF. DR. OĞUZHAN URHAN
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Gelişen kamera ve bilgisayar teknolojilerine paralel olarak, bilgisayarla görü tabanlı yöntemlerin endüstriyel uygulamalarda kullanım sıklığı artmaktadır. Bilgisayarla görü sistemlerinin en yaygın kullanım alanlarından biri de kalite kontrol süreçleridir. Televizyon üretiminde, LCD panellerin istenen görüntü kalite standartlarını sağlamaları için kalite kontrol önemli bir süreç haline gelmiştir. Belirli bir kalite seviyesinin yakalanması için operatör denetimi ile bu işin yapılması ise öznel, yorucu ve zaman alıcı bir süreçtir. 
LCD piksel hatalarının otomatik ve operatörden bağımsız bir şekilde tespiti için birçok bilgisayarla görme tabanlı yöntem önerilmiştir. Bu yöntemler, operatör denetimine kıyasla daha verimli, nesnel ve düşük maliyetlidir. Bu tez çalışmasında LCD piksel hatalarının tespiti problemine, bir nesne tespiti problemi olarak yaklaşılmış ve makine öğrenmesi temelli üç yöntem önerilmiştir. Birinci yöntem GLCM öznitelikleri ve SVM sınıflandırıcı kullanmaktadır. İkinci yöntemde CNN sınıflandırıcı kullanılmıştır. Üçüncü yöntem ise piksel hatalarının tespiti için tümleşik, tek aşamalı, CNN tabanlı bir nesne tespit mimarisi kullanmaktadır. Nesnel bir performans değerlendirmesi için kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru ölçütleri kullanılmıştır. En iyi tespit sonuçları tümleşik ve tek aşamalı olan CNN tabanlı bir nesne tespit mimarisi kullanıldığı yöntemle elde edilmiştir. Deneysel sonuçlar önerilen yöntemin operatör denetimine alternatif olabileceği göstermektedir.

Abstract:
With respect to developing computer and camera technologies, computer vision based methods are being used increasingly in industrial applications. 
One of the most common practise of computer vision systems in industrial applications is quality control processes. Inspection of LCD panels became a critical task in television manufacturing in order to guarantee the display quality. Using manual inspection in order to maintain a quality standard is a time-consuming, subjective, tiresome task. 
Numerous methods have been proposed by researchers for automatic inspection. Such methods are relatively more efficient, objective and low-cost. In this thesis, LCD Pixel defect detection problem is considered as an object detection problem, and three machine vision-based method is proposed. First  method is based on Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) features and Support Vector Machines (SVM). Second method uses CNN classifier. Third method uses a unified one-stage CNN object detector for LCD pixel  defect detection problem. Precision, recall, and F1 score metrics are used for objective performance evaluation. The best detection results obtained by  using a CNN-based architecture which is a unified and one-stage object detector. Experimental results shows that proposed method might be an alternative to manual inspection.