Derleme

Hayvan Derisinin Kusur Tespitinde Makine Öğrenmesi Tekniklerinin Kullanımı – Literatür Taraması

Cilt: 6 Sayı: 2 15 Aralık 2024
PDF İndir
EN TR

Hayvan Derisinin Kusur Tespitinde Makine Öğrenmesi Tekniklerinin Kullanımı – Literatür Taraması

Öz

Derinin insan hayatında ilk çağlardan beri var olduğu tahmin edilmektedir. Nitekim ilk başlarda sadece soğuktan ve rüzgârdan korunmak için kullanıldığı düşünülürken günümüzde deri, dayanıklılığı ve estetikliği sebebiyle moda, mobilya ve otomotiv gibi devasa sektörlerde çok geniş bir kullanım alanına sahiptir. Küresel deri pazarı her geçen yıl daha da büyümektedir. Bu durum deri üretiminde akıllı yaklaşımların önemini her geçen gün artırmaktadır. Tabakhanelerde deri ürünlerindeki yüzey kusurlarını tespit edebilmek için tecrübeli insan denetçilerin kullanılması uzun zamandır süregelen bir uygulamadır. Ancak bu yöntem, yorucu, zaman alıcı, hatalara açık ve kişinin tecrübesine göre değişkendir. Kaliteli deri ürünlerinde hata payının düşük olması ekonomik olarak ciddi öneme sahiptir. Sektördeki insan hatalarından kurtulmak ve verilen kararları nesnelleştirebilmek adına deri yüzeyindeki kusurların otomatik tespit edilebilmesi ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Bu çalışmada hayvan derisinin kusurlarını tespit edebilmek amacı ile makine öğrenmesi tekniklerini kullanan çalışmalar hakkında literatür taraması yapılmıştır. Görüntü analizi ve makine öğrenmesi yöntemleri ile deri yüzeylerindeki kusurları tespit etme yöntemlerinin detaylı bir incelemesi yapılmıştır. Bu alanda gelecekte yapılacak çalışmaları teşvik etmek amacı ile zorluklar ve gelişim evreleri sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Abdullah AB, Jawahar M, Manogaran N, Subbiah G, Seeranagan K, Balusamy B, Saravanan AC (2024). Leather Image Quality Classification and Defect Detection System using Mask Region-based Convolution Neural Network Model. International Journal of Advanced Computer Science & Applications, 15(4).
  2. Amorim WP, Pistori H, Jacinto MAC, Sudeste EP (2009). A comparative analysis of attribute reduction algorithms applied to wet-blue leather defects classification. Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2009(1):1-2.
  3. Amorim WP, Pistori H, Pereira MC, Jacinto MAC (2010). Attributes reduction applied to leather defects classification. Patterns and Images, 2010(1): 353-359.
  4. Aslam M, Khan TM, Naqvi SS, Holmes G, Naffa R (2019). On the application of automated machine vision for leather defect inspection and grading: a survey. IEEE Access, 7: 176065-176086.
  5. Bong HQ, Truong QB, Nguyen HC, Nguyen MT (2018). Vision-based inspection system for leather surface defect detection and classification. 5th NAFOSTED conference on information and computer science (NICS). Ho Chi Minh City, Vietnam.
  6. Bowman CC, Hilton PJ, Power PW, Hayes MP, Gabric RP (1996). Sheep-pelt grading using laser scanning and pattern recognition. Machine vision applications, architectures, and systems integration, SPIE, 1996(2908): 33-42.
  7. Branca A, Abbate MG, Lovergine FP, Attolico G, Distante A (1997). Leather inspection through singularities detection using wavelet transforms. Image Analysis and Processing: 9th International Conference, ICIAP’97. Florence, Italy.
  8. Branca A, Lovergine FP, Attolico G, Distante A (1997). Defect detection on leather by oriented singularities. Computer Analysis of Images and Patterns. 7th International Conference, CAIP’97. Kiel, Germany.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Bilgisayar Görüşü, Görüntü İşleme, Derin Öğrenme

Bölüm

Derleme

Erken Görünüm Tarihi

11 Aralık 2024

Yayımlanma Tarihi

15 Aralık 2024

Gönderilme Tarihi

20 Mayıs 2024

Kabul Tarihi

25 Haziran 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2024 Cilt: 6 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Ataç, H. O., Kayabaşı, A., & Aslan, M. F. (2024). Hayvan Derisinin Kusur Tespitinde Makine Öğrenmesi Tekniklerinin Kullanımı – Literatür Taraması. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Dergisi, 6(2), 58-67. https://doi.org/10.55213/kmujens.1487273
AMA
1.Ataç HO, Kayabaşı A, Aslan MF. Hayvan Derisinin Kusur Tespitinde Makine Öğrenmesi Tekniklerinin Kullanımı – Literatür Taraması. KMUJENS. 2024;6(2):58-67. doi:10.55213/kmujens.1487273
Chicago
Ataç, Hasan Onur, Ahmet Kayabaşı, ve Muhammet Fatih Aslan. 2024. “Hayvan Derisinin Kusur Tespitinde Makine Öğrenmesi Tekniklerinin Kullanımı – Literatür Taraması”. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Dergisi 6 (2): 58-67. https://doi.org/10.55213/kmujens.1487273.
EndNote
Ataç HO, Kayabaşı A, Aslan MF (01 Aralık 2024) Hayvan Derisinin Kusur Tespitinde Makine Öğrenmesi Tekniklerinin Kullanımı – Literatür Taraması. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Dergisi 6 2 58–67.
IEEE
[1]H. O. Ataç, A. Kayabaşı, ve M. F. Aslan, “Hayvan Derisinin Kusur Tespitinde Makine Öğrenmesi Tekniklerinin Kullanımı – Literatür Taraması”, KMUJENS, c. 6, sy 2, ss. 58–67, Ara. 2024, doi: 10.55213/kmujens.1487273.
ISNAD
Ataç, Hasan Onur - Kayabaşı, Ahmet - Aslan, Muhammet Fatih. “Hayvan Derisinin Kusur Tespitinde Makine Öğrenmesi Tekniklerinin Kullanımı – Literatür Taraması”. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Dergisi 6/2 (01 Aralık 2024): 58-67. https://doi.org/10.55213/kmujens.1487273.
JAMA
1.Ataç HO, Kayabaşı A, Aslan MF. Hayvan Derisinin Kusur Tespitinde Makine Öğrenmesi Tekniklerinin Kullanımı – Literatür Taraması. KMUJENS. 2024;6:58–67.
MLA
Ataç, Hasan Onur, vd. “Hayvan Derisinin Kusur Tespitinde Makine Öğrenmesi Tekniklerinin Kullanımı – Literatür Taraması”. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Dergisi, c. 6, sy 2, Aralık 2024, ss. 58-67, doi:10.55213/kmujens.1487273.
Vancouver
1.Hasan Onur Ataç, Ahmet Kayabaşı, Muhammet Fatih Aslan. Hayvan Derisinin Kusur Tespitinde Makine Öğrenmesi Tekniklerinin Kullanımı – Literatür Taraması. KMUJENS. 01 Aralık 2024;6(2):58-67. doi:10.55213/kmujens.1487273

KMUJENS’nde yayınlanan makaleler Creative Commons Atıf-Gayriticari 4.0 Uluslararası Lisansı (CC BY-NC) ile lisanslanmıştır. İçeriğin ticari amaçlı kullanımı yasaktır. Dergide yer alan makaleler, yazarına ve orijinal kaynağa atıfta bulunulduğu sürece kullanılabilir.