Bilgisayarlı görü ve yapay zeka ile cam kusurlarının tespiti

YUSUF ÖZKAN / 2025 - Türkçe - Yüksek Lisans

Günümüzde artan dünya nüfusu ve buna bağlı olarak yükselen tüketim ihtiyacı, ürünlerin yalnızca üretim aşamasında değil, son kullanıcıya ulaştıktan sonraki süreçlerde de kalite ve güvenilirliğini korumasını zorunlu kılmaktadır. Bu nedenle, ürünlerin nihai kullanıcıya ulaşmadan önce veya kullanım sürecinde karşılaşılabilecek olası kusurların tespit edilmesi, kullanıcı memnuniyetinin artırılması ve olası güvenlik risklerinin önlenmesi açısından büyük önem arz etmektedir. Bu bağlamda, yapay zekâ ve bilgisayarlı görü tabanlı sistemlerin kalite kontrol süreçlerine entegrasyonu, insan kaynaklı hataları en aza indirerek hem ürün güvenliğini hem de kullanıcı deneyimini iyileştirmektedir. Bu çalışmada, cam yüzeylerde meydana gelebilecek kırık, çatlak ve çizik gibi kusurların son kullanıcıya ulaştıktan sonra da tespit edilebilmesi hedeflenmiştir. Cam; otomotiv, inşaat, beyaz eşya, kozmetik ve ambalaj gibi birçok sektörde yaygın olarak kullanılan, görsel ve yapısal bütünlüğü kritik öneme sahip bir malzemedir. Bu nedenle, kullanıcıların karşılaşabileceği kusurların hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilmesi, hem ürün güvenilirliği hem de marka itibarı açısından hayati öneme sahiptir. Çalışma kapsamında, toplam 4975 görüntüden oluşan (4065 eğitim, 463 doğrulama, 447 test) bir veri seti kullanılmış ve bu veri seti, cam yüzey kusurlarının nesne tespiti amacıyla derin öğrenme tabanlı YOLOv5, YOLOv8 ve YOLO11 modelleri ile eğitilmiştir. Modellerin performansı doğruluk, hassasiyet, F1 skoru ve mAP50 metrikleri üzerinden değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, YOLO11 modeli doğruluk, F1 skoru ve mAP50 açısından en yüksek başarıyı sergilemiştir. YOLOv8 modeli hassasiyet bakımından öne çıkarken, YOLOv5'in genel performansının diğer iki modele göre daha düşük olduğu gözlemlenmiştir. Sonuçlar, YOLO mimarilerinin cam kusurlarının son kullanıcı düzeyinde tespitinde etkili bir şekilde kullanılabileceğini ve özellikle satış sonrası kalite kontrol süreçlerinin otomatikleştirilmesinde önemli katkılar sunabileceğini ortaya koymaktadır.


In today's world, the increasing global population and corresponding rise in consumption demands have made it essential not only to ensure product quality during manufacturing but also to maintain reliability throughout the product's lifecycle, including its use by end consumers. Detecting potential defects before or during consumer use is crucial for enhancing customer satisfaction and preventing possible safety risks. In this context, the integration of artificial intelligence and computer vision-based systems into quality assurance processes significantly reduces human error, while improving both product safety and user experience. This study aims to detect surface defects such as cracks, scratches, and fractures on glass surfaces after the production stage, focusing on the products already in the hands of end users. Glass is a widely used material in various industries including automotive, construction, home appliances, cosmetics, and packaging, where visual and structural integrity is of critical importance. Therefore, accurately identifying such defects at the consumer level plays a vital role in maintaining product reliability and brand reputation. A dataset consisting of 4,975 images (4,065 for training, 463 for validation, and 447 for testing) was used in this study. The dataset was employed to train deep learning-based object detection models, specifically YOLOv5, YOLOv8, and YOLOv11, for identifying defects on glass surfaces. The models were evaluated using accuracy, precision, F1 score, and mAP50 metrics. The results demonstrated that the YOLOv11 model outperformed the others in terms of accuracy, F1 score, and mAP50, while YOLOv8 showed better performance in terms of precision. Overall, YOLOv5 exhibited lower performance compared to the other two models. These findings indicate that YOLO architectures can be effectively utilized for detecting glass defects at the consumer level and can offer significant contributions toward automating post-sale quality assurance processes.