BTÜ'den Yapay Zeka ile Döküm Hatalarına Akıllı Çözüm
Bursa Teknik Üniversitesi, TÜBİTAK destekli projeyle alüminyum döküm parçaların kalite kontrolünde yapay zeka ve robot teknolojilerini kullanacak.
BTÜ'den Yapay Zeka Alanında Yeni Başarı
Bursa Teknik Üniversitesi (BTÜ), TÜBİTAK Yapay Zeka Ekosistem Çağrısı kapsamında desteklenen 61 projeden 4’üne imza atarak yapay zeka alanındaki çalışmalarını sürdürdü. Yeni proje ile otomotiv sektöründe kullanılan yüksek basınçlı alüminyum döküm parçaların kalite kontrolü için yapay zekâ ve robot teknolojilerini bir araya getiren bir sistem geliştirilecekti.
Projenin Detayları
Bursa Teknik Üniversitesi (BTÜ), yapay zeka alanındaki çalışmalarına bir yenisini daha ekledi. TÜBİTAK 1711 - Yapay Zekâ Ekosistem Çağrısı kapsamında desteklenmeye hak kazanan ‘Yapay Zekâ Tabanlı Görüntü Analizi ile Yüksek Basınçlı Alüminyum Döküm Parçalarda Hata Tespit Sistemi’ başlıklı proje ile otomotiv sektöründe kullanılan alüminyum döküm parçaların kalite kontrol süreçlerine yönelik yapay zeka destekli bir sistem geliştirilecekti. 18 ay sürecek projenin akademik koordinasyonunu Bursa Teknik Üniversitesi Robot Teknolojileri ve Akıllı Sistemler Uygulama ve Araştırma Merkezi Müdürü ve Mekatronik Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Gökhan Gelen yürütecekti. Projede A.DÖKSAN Döküm Sanayi ve Ticaret A.Ş. müşteri kuruluş, ALTEKNA Mühendislik ve Teknoloji Ltd. Şti. ise teknoloji sağlayıcı firma olarak yer alacaktı.
Döküm Parçaları Yapay Zeka ve Robotlar Kontrol Edecek
Proje çerçevesinde otomotiv sektörü için üretilen yüksek basınçlı alüminyum döküm parçaların kalite kontrol süreçlerini daha hızlı ve güvenilir hale getirmek amacıyla yapay zeka destekli robotik bir sistem geliştirilecekti. Sistem, üretim hattındaki parçaları robot teknolojileri aracılığıyla kontrol ederek yüzeylerindeki hataları otomatik olarak tespit edecekti. Görüntü işleme teknolojileri ile yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmalarından yararlanacak sistem sayesinde, kalite kontrol süreçlerinde insan kaynaklı hataların azaltılması, üretim hızının artırılması ve ürün kalitesinin geliştirilmesi hedefleniyordu.
Yenilikçi Algoritmalar Geliştirilecek
Proje kapsamında ayrıca iki lisansüstü bursiyer öğrenci desteklenecekti. Endüstriyel robotların yüzey tarama sensör entegrasyonuna yönelik kalibrasyon çalışmaları yürütülürken, ölçüm sistemi aracılığıyla elde edilen verilerden yüzey hatalarının tespit edilmesi ve hata ayıklamaya yönelik yenilikçi algoritmalar geliştirilecekti.
Sistem Yüksek Hacimli Üretim Tesisinde Test Edilecek
ALTEKNA Mühendislik ve Teknoloji Ltd. Şti. iş birliğiyle geliştirilecek hata tespit sistemi, müşteri kuruluş A.DÖKSAN Döküm Sanayi ve Ticaret A.Ş.’nin İstanbul’da bulunan yüksek hacimli üretim tesislerinde test edilerek kullanıma alınacaktı. Proje kapsamında geliştirilecek sistemle üretim süreçlerinde verimliliğin artırılması, kalite hatalarının daha hızlı belirlenmesi ve yapay zekâ tabanlı teknolojilerin döküm sektöründe kullanımının yaygınlaştırılması amaçlanıyordu.
Rektör Çağlar: "Yapay Zeka Ekosistem Çağrısı çerçevesinde desteklenen proje sayımız 4’e ulaştı"
Proje için Prof. Dr. Gökhan Gelen’i ve paydaşları tebrik eden BTÜ Rektörü Prof. Dr. Naci Çağlar, TÜBİTAK Yapay Zeka Ekosistem Çağrısı kapsamında desteklenen bu proje ile birlikte BTÜ’nün aynı çağrı kapsamında desteklenen çalışma sayısının 4’e ulaştığını belirtti. Rektör Çağlar, üniversitenin yapay zekâ alanında yürüttüğü çalışmaların TÜBİTAK tarafından desteklenmesinin önemine dikkat çekti. Rektör Naci Çağlar, "Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı ve TÜBİTAK tarafından 2022 yılından itibaren yürütülen Yapay Zeka Ekosistem Çağrısı kapsamında destek alan toplam 61 projenin 4’ünü Bursa Teknik Üniversitesi olarak almamız büyük bir başarıdır. Yapay zeka teknolojilerini sanayinin ihtiyaçlarıyla buluşturan projelerimiz, üniversite-sanayi iş birliğinin somut çıktılarıdır. Akademisyenlerimizi ve proje paydaşlarımızı tebrik ediyor, çalışmalarında başarılar diliyorum" dedi.
-
BIST 100
13264,30%-1,82
-
DOLAR
48,78% 0,11
-
EURO
56,05% -0,07
-
GRAM ALTIN
6882,50% 1,19
-
Ç. ALTIN
10898,73% 0,00



