Bir Montaj Parçasının Derin Öğrenme ve Görüntü İşleme ile Tespiti

Authors : Büşra YILDIRIM, Gültekin CAGIL

Pages : 31-37

Doi:10.38016/jista.710144

View : 17 | Download : 14

Publication Date : 2020-09-22

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma; kapı, pencere ve kış bahçesi üretimi yapılan bir firmada, montaj projelerinde kullanılmakta olan aksesuarların kamera tespiti ile adedini belirlemek üzere yapılmış ve çalışmada görüntü işleme ve derin öğrenmeye dayalı nesne tespiti yöntemlerinden yararlanılmış, çalışmada Google Colab Platformu, Python Programlama Dili, OpenCV kütüphanesi kullanılmıştır. Öncelikle, ilgili parçaya ilişkin fotoğraf görüntüleri çekilip, LabelImg Grafiksel Resim Ekleme Aracı ile etiketleme işlemi yapılmış ve programdan parçanın koordinatları metin dosyası halinde elde edilmiştir. Bu çıktılar test ve eğitim verisi olarak ikiye ayrılmıştır. Bu çıktılar, Google Colab Platformuna aktarılmış, Yolo Algoritması ile eğitme işlemi yapılmış, eğitim sonunda OpenCV Kütüphanesi kullanılarak hem kameraya erişim hem de parça sayım işlemi gerçekleştirilmiştir. İlgili firma yurtdışına müşteri isteğine bağlı olarak farklı projeler ve bu projelerin yanında çeşitli aksesuar parçaları göndermektedir. Aksesuar parçalarının her biri için ayrı bir kod bulunmaktadır. İşe yeni başlayan işçiler için bu ürünleri tanımak, kodlarını ezberlemek zaman alıcı ve yorucu bir iştir. Alışma sürecinde montaj prosesinde çalışan işçi, proje mühendislerinin hazırladığı kâğıt üzerinde bulunan, oluşturulacak üründe gönderilecek aksesuarların kodlarını bilmediğinden, bunu araştırmak için ekstra bir zaman harcayacak, bazen hatalara ve verimsizliğe neden olacaktır. Çalışmada verimsizliği önlemek ve hatalardan dolayı ortaya çıkacak olan maliyetleri ortadan kaldırmak amacıyla Görüntü İşleme ve Derin Öğrenme yöntemleri kullanılmış, çalışma neticesinde uygun sonuçlara ulaşılmıştır.
Keywords : Derin Öğrenme, Görüntü İşleme, OpenCV Kütüphanesi, Google Colab Platformu, Yolo Algoritması