TÜBİTAK 2209-B: Ambalajlı Gıdalarda Görsel Kusur Tespiti
Ambalaj yırtığı, etiket baskı hatası, sızıntı ve deformasyonu piksel düzeyinde tespit eden, ambalajlı gıda üretimi için derin öğrenme tabanlı kalite kontrol sistemi.
- Tür
- Araştırma projesi
- Dönem
- Nisan 2025 - Haziran 2026
- Rol
- Baş araştırmacı
- Teknolojiler
- Python, PyTorch, YOLOv11, FastAPI, Next.js, Docker
Ambalajlı gıda üretiminde ambalaj yırtığı, etiket baskı hatası, sızıntı ve deformasyon tespit eden kalite kontrol sistemi. Projeyi Nisan 2025'teki TÜBİTAK onayından Haziran 2026'daki tamamlanışına kadar baş araştırmacı olarak yürüttüm.
YOLOv11 segmentasyon modeli kusurları piksel düzeyinde işaretliyor, oran tabanlı puanlama algoritması her sonucu sayısal kalite skoruna çeviriyor. Model 100 epoch sonunda %94,78 sınıflandırma doğruluğuna ulaştı.
Sistem FastAPI arka uç, Next.js gösterge paneli ve Docker Compose üzerinde çalışıyor. Sonuçlar uluslararası bir kongrede tam metin bildiri olarak yayımlandı.
Öne çıkanlar
- Projeyi TÜBİTAK onayından tamamlanmasına kadar baş araştırmacı olarak yürüttüm.
- YOLOv11 segmentasyon modeliyle kusurları piksel düzeyinde tespit eden derin öğrenme tabanlı kalite kontrol sistemi geliştirdim.
- Oran tabanlı puanlama algoritmasıyla sayısal kalite skoru atadım; model 100 epoch sonunda %94,78 sınıflandırma doğruluğuna ulaştı.
- FastAPI arka ucu, Next.js gösterge paneli ve Docker Compose ile ölçeklenebilir bir mimari kurdum.
- Sonuçları uluslararası bir kongrede tam metin bildiri olarak yayımladım.