İnsan - endüstriyel mobil robot etkileşiminde güvenlik önlemlerinin boyutlandırılması için nesne tespit modeli geliştirme

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorAslan, Tarık
dc.contributor.authorYağımlı, Mustafa
dc.date.accessioned2024-11-27T11:53:19Z
dc.date.available2024-11-27T11:53:19Z
dc.date.issued2024
dc.departmentEnstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
dc.departmentFakülteler, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
dc.description.abstractİnsan-robot etkileşiminde, güvenlik önlemleri için geleneksel olarak tek düzey güvenlik önlemleri uygulanır ve çalışanlara ait kriterler dikkate alınmaz. Bununla birlikte nesne tespit teknolojisi kullanılarak yeni bir yöntem geliştirilebilir; koruyucu donanım kullanımı ve yetki seviyeleri gibi çalışanlara özgü kriterleri tespit edilerek insan-robot etkileşimi risk seviyesi belirlenebilir ve risk büyüklüğüne bağlı olarak farklı büyüklükte güvenlik önlemleri uygulanabilir. Bu araştırmada, YOLOv5n, YOLOv8n ve SSD MobileNet V3 nesne tespit modelleri bu amaçla geliştirilmiş ve analiz edilmiştir. Bulgular, YOLO ailesine ait mimarilerin daha hızlı çalıştığını ve daha yüksek doğruluk seviyelerine ulaştığını ortaya koymuştur. YOLOv5n algoritması GPU kullanımı ile 650 FPS hıza ve test verileriyle yapılan değerlendirme sonucunda %95,7'lik bir F1 doğruluk değerine ulaşılmıştır. Sonuçlar, nesne tespit teknolojisinin yakınlık senyörleriyle eş zamanlı olarak uygulanabilecek bir doğruluk ve hıza ulaştığını ve endüstriyel mobil robotların güvenlik önlemleri almadan önce çalışanların özelliklerini tespit edebileceğini ve riskleri derecelendirebileceğini göstermektedir. Bu durum daha güvenli çalışma ortamı oluşmasına, gereksiz önlemlerin elimine ve operasyonel verimliliğin optimize edilmesine olanak verir. Ayrıca bu yöntem, güvenli çalışma ortamların sağlanmasına yönelik olarak birçok sektörde ve alanda da uygulanabilir.
dc.description.abstractIn human -robot interaction, single -level safety measures are traditionally applied, and employee -specific criteria are not taken into account. However, a new method can be developed using object detection technology, and the risk level of human -robot interaction can be determined by identifying employeespecific criteria such as the use of protective equipment and authorization levels, and different -sized safety measures can be applied depending on the risk magnitude. In this study, YOLOv5n, YOLOv8n, and SSD MobileNet V3 object detection models were developed and analyzed for this purpose. The results show that architectures belonging to the YOLO family run faster and achieve higher levels of accuracy. The YOLOv5n algorithm achieved a speed of 650 FPS with the use of a GPU and an F1 accuracy of 95.7% as a result of the evaluation with test data. The results show that object detection technology has reached an accuracy and speed that can be applied simultaneously with proximity senors, and that industrial mobile robots can detect worker characteristics and rate risks before taking safety measures. This allows for safer working environments, eliminates unnecessary precautions, and optimizes operational efficiency. In addition, this method can be applied in many sectors and areas to provide safe working environments.
dc.description.sponsorshipIstanbul Gedik University
dc.identifier.doi10.17341/gazimmfd.1306981
dc.identifier.endpage2207
dc.identifier.issn1300-1884
dc.identifier.issn1304-4915
dc.identifier.issue4
dc.identifier.scopus2-s2.0-85195534910
dc.identifier.scopusqualityQ2
dc.identifier.startpage2197
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.17341/gazimmfd.1306981
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11501/1560
dc.identifier.volume39
dc.identifier.wosWOS:001236221100006
dc.identifier.wosqualityQ3
dc.indekslendigikaynakWeb of Science
dc.indekslendigikaynakScopus
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.institutionauthorAslan, Tarık
dc.institutionauthorYağımlı, Mustafa
dc.institutionauthorid0000-0002-6548-5294
dc.institutionauthorid0000-0003-4113-8308
dc.language.isotr
dc.publisherGazi Universitesi
dc.relation.ispartofGazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectNesne Tespiti
dc.subjectRobot Güvenliği
dc.subjectGüvenli Çalışma
dc.subjectYOLOv5n
dc.subjectSSD Mobilenet V3
dc.subjectObject Detection
dc.subjectRobot Safety
dc.subjectSafe Operation
dc.subjectSSD MobileNet V3
dc.subjectYOLOv5n
dc.titleİnsan - endüstriyel mobil robot etkileşiminde güvenlik önlemlerinin boyutlandırılması için nesne tespit modeli geliştirme
dc.title.alternativeDevelopment of object detection model for sizing safety measures in Human-Industrial mobile robot interaction
dc.typeArticle

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Tam Metin / Full Text
Boyut:
546.48 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.17 KB
Biçim:
Item-specific license agreed to upon submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Diğer Yayınlar Koleksiyonu
Mühendislik Fakültesi Koleksiyonu
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu