Metal kaplamalarda oluşan yüzey hatalarının yapay zeka yöntemleri ile analizi
Analysis of surface defects on metal coatings by artificial intelligence methods
Yazar: BİLAL TEKİN
Danışman: DOÇ. DR. RAMAZAN KATIRCI
Sivas Bilim ve Teknoloji Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Savunma ve Savunma Teknolojileri = Defense and Defense Technologies
Dizin: Elektrokaplama = Electroforming ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Metal kaplama = Metal coating ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yüzeyler = Surfaces ; Çinko kaplama = Zinc coating

Özet:
Metalik kaplamalar, metallerin fiziksel özelliklerini iyileştirmek ve korozyon dayanımını artırmak için yaygın olarak kullanılmaktadır. Özellikle askeri/savunma alanlarında kullanılan silahlarda, askeri araçlarda (Tank, uçak vb.) yer alan malzemelerin sert, aşınmaya karşı dayanıklı, ısıya karşı dirençli olması gerekmektedir. Malzemeden beklenen fiziksel özelliklere göre farklı türde kaplamalar uygulanmaktadır. Dekoratif amaçlı kaplamalarda daha çok görsellik (parlaklık gibi) öne çıkarken, fonksiyonel amaçlı kaplamalarda sertlik, aşınma gibi özellikler aranmaktadır. Çinko kaplamalar hem dekoratif hem de fonksiyonel amaçlı uygulanabilmektedir. Korozyon amaçlı uygulamalarda, kaplama kalınlığının yüksek olması ve pasivasyon tabakasının uygulanması gerekmektedir. Dekoratif amaçlı uygulamalarda ise daha çok kaplama yüzeyinin parlak olması beklenmektedir. Kaplama banyosu içindeki organik katkılar, kaplama kalınlığını ve parlaklığını önemli ölçüde etkilemektedir. Kaplama yüzeyinin parlaklığını ve kalınlığını kontrol etmek için birçok organik katkı, birlikte kullanılmaktadır. Bu organik katkıların miktarını kontrol etmek oldukça zordur. Çünkü kaplama banyosu içindeki organik katkılar aletsel yöntemlerle analiz edilemez ve indirgenme/yükseltgenme reaksiyonu sebebiyle miktarları ve çeşitleri sürekli değişmektedir. Bu durum kaplama yüzeylerinde hatalara sebep olmaktadır. Bu çalışmada kaplama yüzeyinde oluşan hataları, kaplama banyosu içindeki organik katkılarla ilişkisini tespit etmek için yapay zekâ yöntemleri kullanılmıştır. İlk aşamada yüzeyde oluşan hata türleri Mask RCNN algoritması ile sınıflandırılmıştır. İkinci aşamada sınıflandırılan yüzey hatalarının organik katkılarla ilişkisini tespit etmek için makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmıştır. Rassal Orman (RO) algoritması en yüksek doğruluk değerini vermiştir. Bu yüzden RO modeli optimizasyon algoritmasında amaç fonksiyonu olarak kullanılmıştır. Kaplama banyosu yaşlandıkça banyo içindeki organik katkıların optimum değerleri sürekli değişmektedir. Son aşamada, kaplama banyosu içindeki organik katkıların miktarını en iyi durumda tutmak için NSGA-II genetik algoritması kullanılmıştır.

Abstract:
Metallic coatings are commonly used to enhance the physical properties and resist corrosion of metal materials. This is especially critical in military and defense industries, where the equipment such as tanks, aircrafts, and weapons must be strong, heat-resistant, and able to withstand wear. Different coatings are applied based on their intended purpose, with decorative coatings prioritizing appearance, while functional coatings focus on hardness and wear resistance. Zinc coatings can serve both purposes. For corrosion protection, the coating must be thick and include a passivation layer. Decorative coatings aim to have a bright surface. The brightness and thickness of the coating can be influenced by organic additives in the coating bath. However, it is challenging to control the quantity of these additives as they cannot be measured by traditional methods and their composition can change due to reduction and oxidation reactions. In this study, AI methods were used to examine the relationship between surface defects and organic additives in the coating bath. First, the Mask RCNN algorithm was used to classify the types of defects on the surface. Then, ML algorithms were applied to determine the relationship between the surface defects and organic additives, and RF was achieved the highest accuracy. Therefore, the RF model is used as the objective function in genetic algorithm. Finally, the NSGA-II genetic algorithm was used to optimize the quantity of organic additives in the coating bath, taking into account that the optimal values can change as the coating bath ages.