Yapay zeka tabanlı araç koltuğu tanıma sisteminin geliştirilmesi

Motorlu taşıtların tasarlandığı, üretildiği ve pazarlanarak satıldığı iş alanına otomotiv sektörü denilmektedir. Sektörün yaklaşık %70'inde otomobil imalatları yer almaktadır. Otomobili oluşturan bir çok parça bulunmaktadır. Motor, tekerlek, metal gövde ve kapılar, koltuk, plastik paneller gibi yaklaşık 5.000 parçadan oluşur. Her parçayı imal eden yan sanayiler de sektörde önemli role sahiptir. Bu çalışmada, koltuk üreten bir yan sanayi firmasındaki bir araç modeline ait koltuk tipleri incelenmiştir. Otomotiv sektöründe, senelik yaklaşık 300.000 adet sadece bir modele ait araç üretimi gerçekleşmektedir. Her bir aracın ön sırasında bir adet sürücü koltuğu ve bir adet yolcu koltuğu olmak üzere, toplam iki adet koltuk bulunmaktadır. Koltukların kumaş tiplerine göre ayırım yapıldığında, altı farklı model bulunmaktadır. Koltuk üreten yan sanayi firmalarında, senelik her model için ortalama 600.000 adet koltuk imalatı gerçekleşmektedir. Derin öğrenme temelli bilgisayar görüsü teknolojisinin gelişmesiyle birlikte üretilen koltukların modellerine göre otomatik tanımlanması, stoklanması için uygulama ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Yüksek stok maliyetleri, hatalı üretim ve etiket, otomotiv firmalarının en büyük problemleri arasındadır. Endüstri 4.0 ile birlikte akıllı makineler sayesinde akıllı üretimler ve kontroller yapılabilmektedir. Hızlı, yüksek doğruluk oranı ve düşük maliyetler ile yüksek maliyetli problemlerden uzaklaşılmıştır. Yapay zeka teknolojilerinin kullanıldığı akıllı makineler sayesinde, akıllı üretim teknolojileri geliştirilmiştir. Yüksek çözünürlüklü kameralar, hassasiyeti yüksek algılayıcı sensörler, otomasyon taşıyıcı sistemler ile üretilen ürünler daha hızlı ve doğru olmaktadır. Bu çalışmada, otomobil modeline ait farklı versiyon koltuklarını üreten bir otomotiv yan sanayi firmasında, stok alanı ve üretim öncesi ile sonrası koltuk modellerinin otomatik ayrılması amaçlanmıştır. Bu çalışmada daha önce üretim alanlarında ve stok bölgelerinde konumlandırılmış olan araba koltukları kullanılarak otomatik nesne (koltuk) tespitinin yapılması için yapay zeka yönteminden yararlanılmıştır. Koltuk tiplerine göre eğitim ve test verileri oluşturulmuştur. Her bir koltuğa ait modelin fotoğrafları farklı ortamlarda çekilmiştir. Fotoğraflar model tipine göre tek tek etiketlenerek, test ve eğitim verileri oluşturulmuştur. Faster R-CNN, RetineNEt ve EfficientDet modelleri ile yapılan eğitmler sonucunda, Tensorflow Faster R-CNN modelinde yüksek oranda test sonuçları elde edilmiştir.