Kereste Kalite Kontrolünde Derin Öğrenme: YOLOv8 Mimarisi ile Gerçek Zamanlı Çok Sınıflı Yüzey Kusur Tespiti

Creative Commons License

Şevik U.

Düzce Üniversitesi Orman Fakültesi Ormancılık Dergisi, cilt.21, sa.2, ss.352-378, 2025 (TRDizin)

Özet

Ahşap ürünlerin kalite kontrolü, kereste endüstrisinin ekonomik sürdürülebilirliği ve son ürün güvenliği açısından kritik bir öneme sahiptir. Budak, çatlak ve reçine gibi doğal kusurlar, ahşabın mekanik özelliklerini ve estetik niteliklerini olumsuz etkileyerek ticari değerini doğrudan belirlemektedir. Yıllardır uygulanan geleneksel manuel denetim yöntemleri; insan faktörüne bağlı öznellik, yorgunluk kaynaklı tutarsızlıklar (genellikle %70-80 doğruluk), yavaşlık ve yüksek işgücü maliyeti gibi önemli dezavantajlar barındırmaktadır. Bu durum, modern kereste fabrikalarında otomatik, hızlı ve nesnel tespit sistemlerine olan ihtiyacı kaçınılmaz kılmaktadır. Bu çalışma, ahşap yüzeylerindeki budak ve diğer yaygın kusurların gerçek zamanlı, çok sınıflı tespiti için, hız ve doğruluk dengesiyle öne çıkan son teknoloji derin öğrenme modeli YOLOv8'in etkinliğini ve endüstriyel uygulanabilirliğini araştırmaktadır. Bu kapsamda, yedi farklı kusur sınıfını içeren, endüstriyel çeşitliliği yansıtan halka açık bir görüntü veri seti kullanılarak YOLOv8n (nano) modeli, transfer öğrenme yaklaşımıyla eğitilmiştir. Modelin performansı, mAP (ortalama kesinlik) gibi standart metrikler kullanılarak değerlendirilmiştir. NVIDIA A100 GPU donanımı üzerinde gerçekleştirilen testlerde, optimize edilmiş YOLOv8 modelinin mAP@50 metriğinde %89,5 gibi yüksek bir tespit doğruluğuna ulaştığı görülmüştür. Modelin rekabetçi doğruluğu ve tek aşamalı mimarisinin getirdiği yüksek işlem hızı (~625 FPS gerçek zamanlı tespit yeteneği), onu endüstriyel üretim hatlarına entegrasyon için güçlü bir aday yapmaktadır. Bu çalışma, YOLOv8 mimarisinin etkinliğini kanıtlamakta ve otomatik kereste derecelendirme ile akıllı kesim optimizasyonu için temel bir teknolojik altyapı sunmaktadır. Bu, Endüstri 4.0 vizyonu çerçevesinde akıllı kereste fabrikaları için uygun maliyetli, yüksek performanslı bir görsel denetim çözümüdür.