Tekstil Ürünlerindeki Hataların Transfer Öğrenmesi Tabanlı Yaklaşımlarla Tespiti


Abstract views: 30 / PDF downloads: 29

Authors

  • Kürşat Demir Fırat Üniversitesi
  • Fatih Demir Fırat Üniversitesi

DOI:

https://doi.org/10.59287/icaens.1072

Keywords:

Tekstil Ürünleri, Transfer Öğrenmesi, Hata Tespiti

Abstract

Çoklu üretimin yapıldığı fabrikalarda üretim kalitesini artırmak birinci hedeftir. Kalite artırımı da hatasız ürün çıkarmakla mümkündür. Gün içerisinde birçok ürünün elde edildiği fabrikalarda hata tespiti yapmak için kuvvetli otomasyon sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Tekstil ürünleri de en çok hatanın yapıldığı ve bu hataların tespitinin bulunmasının zor olduğu bir alandır. Günümüzde yapay zekâ teknolojileri hata tespitleri üzerine başarılı sonuçlar vermektedir. Bu çalışmada farklı fabrikalardan alınan tekstil ürünlerindeki hatalar, görüntüler kullanılarak derin öğrenme tabanlı yaklaşımlarla otomatik olarak tespit edilmeye çalışılmıştır. Bu tespit için transfer öğrenmesi yaklaşımları kullanılmıştır. Transfer öğrenmesi yaklaşımı için 3 farklı (ResNet50, VGG16 ve MobileNetV2) ön-eğitimli popüler modelden yararlanılmıştır. Bu modeller içerisinde en başarılı sonucu %93.19 ile ResNet50 modeli vermiştir.

Author Biographies

Kürşat Demir, Fırat Üniversitesi

Mekatronik Mühendisliği / Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Fatih Demir, Fırat Üniversitesi

Elektronik ve Otomasyon Bölümü / Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Downloads

Published

2023-07-21

How to Cite

Demir, K., & Demir, F. (2023). Tekstil Ürünlerindeki Hataların Transfer Öğrenmesi Tabanlı Yaklaşımlarla Tespiti. International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences, 1(1), 646–649. https://doi.org/10.59287/icaens.1072