İNSAN-ROBOT ETKİLEŞİMİNİ KULLANARAK YAPAY ZEKÂ TEMELLİ KENDİNİ PROGRAMLAYABİLİR ENDÜSTRİ 4.0'A UYUMLU ROBOT YAZILIMLARININ GELİŞTİRİLMESİ

Abstract

Ülkemizde üretim yapmakta olan birçok firma, robotlarla birlikte üretim yapmaya temkinli yaklaşmaktadırlar. Bunun başlıca sebepleri; işlemlere ait robot programlarının sürekli yeniden kalibre edilmesi/oluşturulması ve robotik alanda bilgi sahibi olan kalifiye eleman sayısının az olmasıdır. Endüstri 4.0'a geçiş ancak robotik uygulamaların artması ile mümkün olacaktır. Robotik alanda uzman olmayan kişilerin, kendini programlayabilen akıllı robotlar ile çalışabilmelerini sağlamak bu geçişi hızlandırmanın başında düşünülebilir. Bu amaç doğrultusunda; konuşma tabanlı insan-robot etkileşimi (İRE) kullanarak bir endüstriyel robotun delme, toparlama, sıralama ve temizleme gibi endüstriyel işlemleri gerçekleştiren bir robot yazılımı geliştirilmiştir. Türkçe kelime özelliklerini sınıflandırmak için evrişimli sinir ağı (ESA) geliştirilmiştir. Bu ESA geleneksel sınıflandırma algoritmaları ile karşılaştırılmıştır ve %90.37 kelime doğruluk oranı ile en iyi sonuç elde edilmiştir. Görme tabanlı İRE bölümünde, operatörün el hareketlerini ve işaret parmağı konumunu algılayarak kaynak veya contalama işlemi yapan bir robot yazılımı geliştirilmiştir. Geliştirilen bu yazılımda, önceden eğitilmiş ESA yapıları ile oluşturulan ESA mimarisi, sınıflandırma ve konumlandırma işlemini yapmaktadır. En iyi test kayıp fonksiyon değeri 0.0051 ile Xception yapısı üretmiştir. Ayrıca, İRE çalışmalarında ön plana çıkan bir diğer konu insan güvenliğinin sağlanmasıdır ve insan güvenliğini sağlayan ek bir yazılım geliştirilmiştir. Geliştirilen yazılımın görme ve dokunma bölümlerinde mutlak doğrulukla çalışabilen iki ESA yapısı tasarlanarak insan güveliği garanti altına alınmıştır. Yürütülen bu tez ile İRE kullanarak yapay zekâ temelli kendini programlayabilen robot yazılımları geliştirilmiş ve endüstriyel bir robot üzerinde başarılı bir şekilde uygulanmıştır. Anahtar Kelimeler: Evrişimli sinir ağları (ESA), Endüstri 4.0, Güvenlik, İnsan-robot etkileşimi, Konuşma Tanıma, Sınıflandırma ve konumlandırma.Many manufacturing companies in our country are cautious about manufacturing with robots. The main reasons for this are; continuous recalibrating/forming of processes robot programs and existing of few qualified personnel in the field of robotics. The switching to Industry 4.0 will only be possible with the increase of robotic applications. Ensuring that non-experts in robotics can work with intelligent robots that can program themselves can be considered at the beginning of accelerating this transition. For this purpose, a robot software that realized industrial processes such as drilling, picking, aligning, and cleaning was developed using human-robot interaction (HRI) based on speech. A convolutional neural network (CNN) was designed to classify Turkish word features. This CNN was compared with conventional classifying algorithms and the best result with word accuracy rate of 90.37% was obtained. In the vision-based HRI section, robot software that realized welding and sealing was developed by perceiving the operator's hand gesture and forefinger tip position. In developed software, CNN architecture that formed with pre-trained CNN structure was performed classification and localization process. Xception structure was generated the best result of loss function with 0.0051. Also, another important topic of HRI is human safety and a software was developed to enable human safety. Human safety was guaranteed by designing two CNN structure that can perform absolute accuracy in vision and touch that are developed software parts. Robot software that can program itself based on artificial intelligence using HRI was developed and successfully applied to an industrial robot with this thesis. Keywords: Convolutional neural network (CNN), Industry 4.0, Safety, Human-robot interaction, Speech recognition, Classification and localization