Gerçek Zamanlı Kusur Tespiti: LPG Tüplerinin Yüzeylerinde Kirlilikleri Tanımlama için Görüntü İşleme ve Makine Öğrenimi Teknikleri ile Yenilikçi Bir Yaklaşım

Authors : Hikmetcan Özcan, Hakan Tuğrul Gençtürk, Gülay Genç, Taha Erdem Yıldırım, Fatih Durmuş, Atakan Gürleyen

Pages : 330-340

Doi:10.35414/akufemubid.1364153

View : 100 | Download : 142

Publication Date : 2024-04-29

Article Type : Research Paper

Abstract :Kusur tespiti yapan sistemlerin tasarımındaki en büyük zorluklardan biri tasarlanan sistemin ne tür kusurlar üzerinde kullanılacağı ve hangi görüntü işleme yöntemlerini kullanacağı belirsizliğidir. Çizik çeşitleri, farklı türde yüzey aşınmaları ve gerçek zamanlı işleme ihtiyacı görüntü işleme ile yapılan kusur tespitinin önündeki zorlayıcı etmenlerden bazılarıdır. Tipik olarak, kusur analizi problemlerini ele almak için istatistiksel, spektral ve model tabanlı yaklaşımlar kullanılabilir. Model tabanlı tekniklerin güçlü bir alt kümesi olan makine öğrenimi, kusur analizinde giderek daha popüler hale gelmiştir. Bu çalışmada LPG dolum tesislerinde kullanılan LPG tüplerinin yüzeylerinde meydana gelen bozulmaların ve kusurların tespit edilmesi amaçlanmıştır. Meydana gelen bozulmalar tüplerin okunabilirliğini azalttığı gibi tüp okuma işlemlerinin doğruluğunu da azaltmaktadır bu sebeple bu bozulmaların tespit edilmesi sistemin doğruluğu açısından büyük önem taşımaktadır. Gerçek zamanlı çalışma hızına sahip olması amacıyla görüntü işleme ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılan yöntem bu yönüyle literatürdeki diğer çalışmalardan ayrılmaktadır. Yöntem, fabrika ortamında oluşturulan veri seti üzerinde uygulanmıştır. Çalışmamızda, temiz olarak tanımlanan LPG tüpleri için kirlilik oranı 2%\'den düşük bulunmuştur ve bu tüplerin doğruluk değerlerinin standart sapması ortalama 0.27\'dir. Buna karşılık, kirli olarak tanımlanan tüplerde ortalama kirlilik oranı 18% olarak tespit edilmiş ve bu tüplerin standart sapması 2.03 olarak hesaplanmıştır.
Keywords : Gerçek zamanlı kusur tespiti, Görüntü İşleme, LGP Tüpü, Makine öğrenmesi