Elektrik enerji iletim hatlarında güvenliğin ve sürekliliğin sağlanmasında kritik bir rol oynayan izolatörler, dış ortam koşullarına sürekli maruz kalan yapıları nedeniyle zamanla çeşitli arızalara ve hasarlara açık hale gelmektedir. Bu bileşenlerde meydana gelen kırıklar, yüzeysel hasarlar ya da atlama gibi durumlar, sistemin genel performansını olumsuz etkileyebilmekte ve ciddi arızalara yol açabilmektedir. Bu nedenle izolatörlerin durumsal takibi ve arıza tespiti, elektrik iletim altyapısının sağlıklı çalışması açısından büyük önem taşımaktadır. Geleneksel yöntemlerle yapılan görsel kontrollerin zaman alıcı ve insan hatasına açık olması, son yıllarda derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yöntemlerinin bu alanda kullanımını yaygınlaştırmıştır. Bu çalışmada, farklı derin öğrenme mimarilerine sahip nesne tespit modelleri kullanılarak, izolatör bileşenlerinin sınıflandırılması ve hasar tespiti üzerine kapsamlı bir karşılaştırmalı analiz gerçekleştirilmiştir. Çalışmada kullanılan modeller; kare başına tespit süresi, ortalama doğruluk ve diğer performans ölçütleri açısından, izolatör, iyi disk, kırık disk ve atlama yapmış disk sınıfları temelinde değerlendirilmiştir.
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Elektrik Tesisleri, Yüksek Gerilim, Elektrik Mühendisliği (Diğer) |
| Bölüm | Araştırma Makalesi |
| Yazarlar | |
| Gönderilme Tarihi | 9 Ekim 2025 |
| Kabul Tarihi | 6 Aralık 2025 |
| Yayımlanma Tarihi | 31 Ocak 2026 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2026 Cilt: 16 Sayı: 1 |
EMO BİLİMSEL DERGİ
Elektrik, Elektronik, Bilgisayar, Biyomedikal, Kontrol Mühendisliği Bilimsel Hakemli Dergisi
TMMOB ELEKTRİK MÜHENDİSLERİ ODASI
IHLAMUR SOKAK NO:10 KIZILAY/ANKARA
TEL: +90 (312) 425 32 72 (PBX) - FAKS: +90 (312) 417 38 18
bilimseldergi@emo.org.tr