Kalite kontrolde yapay sinir ağlarının denetimsiz kullanımı üzerine bir deneme : lokal ve seyrek darbeli sinir ağı

Abstract

Eko-verimlilik ve eko-etkinlik açısından sürdürülebilir bir ekonominingerçekleştirilebilmesi yeni endüstriyel metotların geliştirilmesiyle mümkündür. Üretimsüreçlerinde karşılaşılan kusurlar, kaynakların ürüne dönüşmesini engeller ve ürün kalitesinidüşürerek ürünün yaşam ömrünü kısaltır. Eko-verimli bir üretim süreci kaynaklardantamamen faydalanmalıdır. Uzman denetimine erişimin mümkün olduğu süreçlerde kalitekontrol yüksek bir doğrulukla uygulanabilse de karmaşık üretim süreçlerinde veya uzmandenetimine erişimin mümkün olmadığı süreçlerde yeni bir kalite kontrol metoduna ihtiyaçduyulmaktadır. Bu çalışma kapsamında 3. nesil darbeli sinir ağları kullanılarak denetimsizeğitilebilen bir kalite kontrol metodu tanıtılmıştır. Oluşturulan ağın, tekstil sektöründen alınankusurlu ürün görsel verilerini denetimsiz bir şekilde tanımlayabildiği ve sınıflandırabildiğigözlemlenmiştir.

Performing sustainable economy in terms of eco-efficiency and eco-effectiveness ispossible with development of new industrial methods. Defects encountered in manufacturingprocesses hinders processing resource into product and shorten product life span due toreduced product quality. An eco-efficient manufacturing process should be completely benefitfrom resources. Even quality control can be done in high accuracy when its possible to accessto supervision of expert, a new quality control method is needed in complex manufacturingprocesses or in processes where access to supervision of expert is not possible. In the scope ofthis research, a quality control method that can be trainable in unsupervised manner which isusing 3. generation spiking neural network was introduced. Introduced network's capability ofdescribing and classifying defective product data images, that taken from textile industry, wasobserved.