YOLO ALGORİTMASI İLE KALİTE KONTROL SÜREÇLERİNDE GÖRÜNTÜ İŞLEME

Authors : Semih Karamuk, Yavuz Özdemir, Mustafa Yıldırım, Gökhan Özdemir

Pages : 131-154

Doi:10.47769/izufbed.1755090

View : 124 | Download : 199

Publication Date : 2025-12-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma, çelik yüzeylerinde meydana gelen üretim kusurlarının tespiti için bilgisayarla görü ve derin öğrenme tekniklerinden faydalanarak bir kalite kontrol sistemi geliştirmeyi amaçlamaktadır. Literatürde yapılan incelemeler, YOLO algoritmasının farklı sürümlerinin çeşitli üretim hatlarında başarıyla uygulandığını göstermektedir. Bu kapsamda, Roboflow platformundan elde edilen ve etiketlenmiş görüntüler içeren bir veri kümesi kullanılarak YOLOv5 algoritması ile bir nesne tespiti modeli eğitilmiştir. Eğitim süreci boyunca elde edilen başarı metrikleri, modelin yüzey kusurlarını yüksek doğrulukla tespit edebildiğini göstermiştir. Ayrıca, elde edilen görsel çıktı ve grafikler modelin eğitim kalitesini ve başarımını desteklemektedir. Çalışma sonucunda geliştirilen modelin üretim hatlarında manuel kontrolün yerine geçebilecek düzeyde etkin olduğu ve kalite kontrol süreçlerine önemli katkılar sunabileceği görülmüştür.
Keywords : Bilgisayar Görü, Derin Öğrenme, Çelik Yüzey Kusurları, YOLOv5, Kalite Kontrol

ORIGINAL ARTICLE URL