AI-B IPK 4 AED
< Projeler Sayfası
Proje Adı
Otonom Hata Tespiti için AI Tabanlı Görüntü İşleme Kiti
Şirket Adı
ARÇELİK
Şirket Mentoru
Arda Merdin - Gökhan Göl
Akademik Mentor
Assoc. Prof. Emine Ülkü Sarıtaş
Asistan
İlter Onat Korkmaz
Takım Üyeleri
İrem Cansu Bilgin,
Elif Ahsen Çakmakci,
Muhammet Musa Gezer,
Ece İzmir,
Zeynep Ortahüner,
Sedat Turan
Özet
Günümüzde Arçelik fabrikalarında defolu buzdolabı ve alt bileşenlerin tespiti üretim tesislerindeki işçiler tarafından manuel olarak gerçekleştirilmektedir. Bu uygulama hata tespiti çalışanların gözlemine dayalı olarak gerçekleştirildiği için yavaş ve maliyetli bir süreçtir ve ürünlerin gözden kaçması daha olasıdır. Bu da finansal kayıplara ve üretici memnuniyetinin düşmesine neden olmaktadır. Biz bu projede, çeşitli buzdolabı üretim bandı istasyonlarında kullanılacak bir AI tabanlı otonom hata tespit modeli tasarladık ve bu modeli sahada test ettik. Algortima CNN modeli ve Tensorflow kullanılarak oluşturulmuştur. İki IMX219-77 kameraya bağlı Jetson Nano geliştirici kiti üzerinde çalıştırılmıştır.
Abstract
Detection of anomalous refrigerators and its subcomponents is currently performed by the workers manually in the refrigerator production facilities of Arcelik. Since this application is human-dependent, it is a slow and costly process and products are more likely to be overlooked which causes financial losses and decrease in customer satisfaction, too. In this project, we designed, tested and implemented an AI based autonomous error detection model which is going to be used in various stations of refrigerator production lines. The neural network model is implemented using Tensorflow and run on the Jetson Nano developer kit connected to two IMX219-77 cameras.