EdgeAI

< Projeler Sayfası

Proje Adı
ASigMote Kartında Sinyal Analizi: Akıllı üretim sistemleri için Sensör-SSİ-Uç Yapay Zeka Platformu

Şirket Adı
Signalton

Şirket Mentoru
Dr. Nail Çadallı

Akademik Mentor
Prof. Orhan Arıkan

Asistan
Nurullah Sevim

Takım Üyeleri
Berkay Erkan, Bünyamin Kartal, Enes Burak Bilgin, Eray Özgünay, Tolga Talha Yıldız, Ufuk Keskin

Özet
Bu projede Sigmote kartı kullanılarak işlem kontrol, anomali tespiti ve konuşmacı tespiti alanlarında kullanılmak üzere 3 farklı akıllı üretim uygulaması geliştirilmesi hedeflenmektedir. Endüstriyel sensör ağları (Endüstriyel IoT) kapsamında sinyal analizi ve bilgisayarlı görü teknikleri ile dijital sinyal işleme ve yapay zeka yöntemleri kullanılacaktır. Bu uygulamalar düşük gecikme süresi ve yüksek işleme kapasitesi gerektirdiğinden, bir uç bilgi işlem platformu olan SigMote üzerinde gömülü yazılım olarak geliştirilecek ve çalıştırılacaktır. İşlem kontrol uygulamasında, konveyör bant üzerinden geçen alet ve malzemeler kamera ile algılanacak ve yapay zeka tabanlı nesne algılama algoritmaları kullanılarak sınıflandırılacaktır. Aynı zamanda, yabancı/listelenmemiş nesneler, önceden belirlenmiş bir alet/malzeme listesi kullanılarak bir servo motor yardımıyla konveyör banttan çıkarılacaktır. Anomali tespiti uygulamasında bir DC motorun ses sinyali mikrofon tarafından algılanacak ve makine öğrenmesine dayalı algoritmalar ile analiz edilecektir. Ardından sesin normal mi yoksa anormal mi olduğuna dair bir karar verilecektir. Konuşmacı tespiti uygulamasında, bir binanın veya bir üretim alanının girişindeki bir kişinin sesi, yapay zekaya dayalı konuşma tanıma algoritmaları ile analiz edilerek, kişinin kimliği belirlenecek ve girişe yetkili olanlar belirlenecek, bina/alan kullanımına izin verilecektir. Bu projede, akıllı üretimin önemli uygulama alanlarında ileri tekniklere dayalı gömülü uç bilişim çözümleri geliştirilecektir.


Abstract
In this project, using the Sigmote board, it is aimed to develop 3 different smart manufacturing applications to be utilized in the fields of process control, anomaly detection, and speaker identification. Digital signal processing and artificial intelligence methods will be used with signal analysis and computer vision techniques within the scope of industrial sensor networks (Industrial IoT). As these applications require low latency and high processing capacity, they will be developed and operated as embedded software on SigMote, an edge computing platform. In the process control application, tools and materials passing over the conveyor belt will be detected with a camera and classified using artificial intelligence-based object detection algorithms. At the same time, foreign/ unlisted objects will be ejected from the conveyor belt with the help of a servo motor using a predetermined list of tools/materials. In the anomaly detection application, the sound signal of a DC motor will be detected by a microphone and it will be analyzed with algorithms based on machine learning. Then, a decision will be made indicating if the sound is normal or abnormal. In the speaker identification application, the voice of a person at the entrance of a building or a production area will be analyzed with speech recognition algorithms based on artificial intelligence, and the identity of the person will be determined and those who are authorized to enter the building/area will be allowed. In this project, embedded edge computing solutions based on advanced techniques will be developed in important application areas of smart manufacturing.