BİLDİRİLER

BİLDİRİ DETAY

Eray OĞUL
PRESLENEN PARÇALARDA KAMERA VE YAPAY ZEKA İLE YIRTIK TESPİTİ
 
Endüstriyel üretim süreçlerindeki yırtıklar, parça dayanıklılığı ve performansı üzerinde ciddi etkiler yaratan kritik sorunlardan biridir. Bu olumsuz durum, parçaların sadece dayanıklılığını düşürmekle kalmaz, aynı zamanda parçaların tamamen kullanılamaz hale gelmesine de neden olabilir. Manuel yırtık tespiti, özellikle büyük ve karmaşık üretim hatlarında hem zaman alıcı hem de hata potansiyeli yüksek bir süreçtir. Bu durum, üretim maliyetlerinin artmasına ve kalite sorunlarının ortaya çıkmasına zemin hazırlayabilir. Proje kapsamında geliştirilecek olan otomatik yırtık tespiti yazılımı, endüstriyel süreçlerdeki bu sorunları önleyerek üretim süreçlerini daha etkin ve güvenilir hale getirmeyi amaçlamaktadır. OpenCV ve Python tabanlı bu yazılım, derin öğrenme algoritmalarını kullanarak farklı parça tipleri ve otomotiv endüstrisine özgü yırtık varyasyonları üzerinde eğitilecektir. Bu şekilde, yırtıkların erken tespiti sayesinde hem üretim maliyetleri düşecek hem de otomotiv parçalarının kalitesi artacaktır. Projenin odak noktalarından biri, otomotiv endüstrisinin spesifik gereksinimlerini karşılamak üzere tasarlanmış bir yazılım geliştirmektir. OpenCV ve Python'un güçlü bir kombinasyonu, görüntü işleme ve analizinde üst düzey performans sağlayarak çeşitli parça tipleri ve yırtık varyasyonları üzerinde hassas tespitler gerçekleştirebilecektir. Bu proje, endüstriyel üretimdeki verimliliği artırmayı ve otomotiv parça üretimindeki kalite standartlarını yükseltmeyi hedeflemektedir. Otomatik yırtık tespiti yazılımının başarılı bir şekilde uygulanması, üretim süreçlerindeki insan hatalarını minimize edecek ve hızlı bir tespit ile önlem alma imkanı sağlayarak üretim hatlarının kesintisiz çalışmasını sağlayacaktır. Böylece, endüstriyel üretimde maliyet tasarrufu ve kalite artışı elde edilerek, sektörde rekabet avantajı elde etmek mümkün olacaktır.

Anahtar Kelimeler: Yırtık Tespiti, Endüstriyel Kalite Kontrol, Otomotiv, Python, Derin Öğrenme, Üretim Kalitesi, Yapay Zeka



 


Keywords: