LCD piksel hatalarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tespiti

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ASLI ÇELİK

Danışman: Oğuzhan Urhan

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Gelişen kamera ve bilgisayar teknolojilerine paralel olarak, bilgisayarla görü tabanlı yöntemlerin endüstriyel uygulamalarda kullanım sıklığı artmaktadır. Bilgisayarla görü sistemlerinin en yaygın kullanım alanlarından biri de kalite kontrol süreçleridir. Televizyon üretiminde, LCD panellerin istenen görüntü kalite standartlarını sağlamaları için kalite kontrol önemli bir süreç haline gelmiştir. Belirli bir kalite seviyesinin yakalanması için operatör denetimi ile bu işin yapılması ise öznel, yorucu ve zaman alıcı bir süreçtir. LCD piksel hatalarının otomatik ve operatörden bağımsız bir şekilde tespiti için birçok bilgisayarla görme tabanlı yöntem önerilmiştir. Bu yöntemler, operatör denetimine kıyasla daha verimli, nesnel ve düşük maliyetlidir. Bu tez çalışmasında LCD piksel hatalarının tespiti problemine, bir nesne tespiti problemi olarak yaklaşılmış ve makine öğrenmesi temelli üç yöntem önerilmiştir. Birinci yöntem GLCM öznitelikleri ve SVM sınıflandırıcı kullanmaktadır. İkinci yöntemde CNN sınıflandırıcı kullanılmıştır. Üçüncü yöntem ise piksel hatalarının tespiti için tümleşik, tek aşamalı, CNN tabanlı bir nesne tespit mimarisi kullanmaktadır. Nesnel bir performans değerlendirmesi için kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru ölçütleri kullanılmıştır. En iyi tespit sonuçları tümleşik ve tek aşamalı olan CNN tabanlı bir nesne tespit mimarisi kullanıldığı yöntemle elde edilmiştir. Deneysel sonuçlar önerilen yöntemin operatör denetimine alternatif olabileceği göstermektedir.