Mermer işlemede kalite sınıflandırması için evrişimsel sinir ağı modeli
Mermer işlemede kalite sınıflandırması için evrişimsel sinir ağı modeli
Yazar: Karaali, İdris; Eminağaoğlu, Mete
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 36 No. 1, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Evrişimsel sinir ağları,.veri artırımı,mermer resimleri,mermer kalitesi sınıflandırması,yapay öğrenme

Mermer işletmelerinin temel politikası; sürdürülebilir ve yüksek kaliteli ürünleri standartlaşmış bir yöntemle ortaya koymaktır. Farklı türdeki mermerlerin tanımlanması ve sınıflandırılması, genellikle bu alandaki uzman kişiler tarafından manuel olarak gerçekleştirilen kritik bir iştir. Bununla birlikte; mermer kalitesi sınıflandırılmasının insanlar tarafından ve manuel şekilde yapılması oldukça zaman alıcı, hatalara fazlasıyla açık, aynı zamanda da güvenilir olmayan ve öznel bir süreçtir. Bu süreci daha nesnel ve güvenilir, çok daha hızlı ve çok daha az insan müdahalesi gerektirecek şekilde otomatik hale dönüştüren bilgi teknolojilerine dayalı yaklaşımlar ve yöntemlere büyük ölçüde gereksinim vardır. Bu çalışmada; levha mermer resimlerini işleyerek altı farklı kalite tipine göre sınıflandıran bir derin öğrenme modeli geliştirilmiştir. Veri artırımı amacıyla, orijinal mermer resimlerine özgü bir görüntü ön işleme süreci gerçekleştirilmiş ve özel bir evrişimsel sinir ağı mimarisi tasarlanıp uyarlanmıştır. Mermer görselleri üzerinde bu çalışmada uygulanan özgün veri artırımı yaklaşımının, evrişimsel sinir ağı modelinin sınıflandırma başarısı ve doğruluk değerlerini çok önemli düzeyde arttırdığı gözlenmiştir. Evrişimsel sinir ağı modeli ile alternatif yapay öğrenme algoritmalarının tamamından çok daha başarılı sonuçlar elde edildiği ve mermer işlemedeki kalite kontrol uzmanlarının performanslarına yakın başarı düzeyinde sınıflandırma yapılabildiği ortaya konulmuştur.

Mermer işletmelerinin temel politikası; sürdürülebilir ve yüksek kaliteli ürünleri standartlaşmış bir yöntemle ortaya koymaktır. Farklı türdeki mermerlerin tanımlanması ve sınıflandırılması, genellikle bu alandaki uzman kişiler tarafından manuel olarak gerçekleştirilen kritik bir iştir. Bununla birlikte; mermer kalitesi sınıflandırılmasının insanlar tarafından ve manuel şekilde yapılması oldukça zaman alıcı, hatalara fazlasıyla açık, aynı zamanda da güvenilir olmayan ve öznel bir süreçtir. Bu süreci daha nesnel ve güvenilir, çok daha hızlı ve çok daha az insan müdahalesi gerektirecek şekilde otomatik hale dönüştüren bilgi teknolojilerine dayalı yaklaşımlar ve yöntemlere büyük ölçüde gereksinim vardır. Bu çalışmada; levha mermer resimlerini işleyerek altı farklı kalite tipine göre sınıflandıran bir derin öğrenme modeli geliştirilmiştir. Veri artırımı amacıyla, orijinal mermer resimlerine özgü bir görüntü ön işleme süreci gerçekleştirilmiş ve özel bir evrişimsel sinir ağı mimarisi tasarlanıp uyarlanmıştır. Mermer görselleri üzerinde bu çalışmada uygulanan özgün veri artırımı yaklaşımının, evrişimsel sinir ağı modelinin sınıflandırma başarısı ve doğruluk değerlerini çok önemli düzeyde arttırdığı gözlenmiştir. Evrişimsel sinir ağı modeli ile alternatif yapay öğrenme algoritmalarının tamamından çok daha başarılı sonuçlar elde edildiği ve mermer işlemedeki kalite kontrol uzmanlarının performanslarına yakın başarı düzeyinde sınıflandırma yapılabildiği ortaya konulmuştur.