Gerceklestirilmistir Otomatik
Nowadays, computer-based production processes are used by removing the human factor for bring the cost, speed and efficiency to the best point. With real-time and camera control systems, quality control processes required can be done more accurately and reliably. In this study, a two-stage automatic error detection system has been developed to make the visual quality control process faster and efficient. In the first part of the thesis, the process of perceiving the image more accurately by making the camera-dependent sensor, lens and lighting selections is discussed. Wherefore the sensor is the most important factor for the camera, the sensor has been selected considering the minimum error size that can be caught depending on the working distance. Lens selection was made by calculating various parameters according to the sensor, working distance and applied field of view. Lighting selection was made depending on the object surface and working distance. After the selections, the most ideal communication interface for the fault detection system was determined and the mechanical parts of the test setup were prepared. In the second part of the thesis, the quality control process and appropriate image processing methods to be used for automatic detection of errors are examined. Before determining the appropriate methods, the detected object was transformed from RGB (Red, Green, Blue) to HSL (Hue, Saturation, Luminance). In the study, it is aimed to develop an automatic error control system that can be used industrially and to determine appropriate image processing techniques. The quality control process is based on logo identification, a pattern matching technique on the sample piece tested. Using LabVIEW and related image processing tools, these methods were implemented as a real-time automatic error detection software. With the developed software, different errors such as diameter control, pass-fail control, optical character recognition, barcode reading, pattern control and edge control, which are frequently encountered in industrial applications, can be detected automatically. Then, pyramid matching and low inconsistency sampling algorithms, among the pattern matching techniques tested for the system, were compared in terms of time under the same accuracy values. After this process, the detection and amount of physical defects such as scratches in the production process were made by histogram matching normalization. After detecting the surface deformation, the QR (Quick Response) code of the model 2 type was read. Then, detection of holes on the image, geometric matching and measurement of their diameters were made using an edge-based algorithm. Optical Character Recognition (OCR) was performed after detecting the holes and measuring the diameter. A training set was created for the optical character recognition process, and the recognition process was performed in auto linear mode based on the training set data. Finally, edge detection was done using the simple edge detection method and Hough transform. The data obtained on a machined piece of metal are given in the test results. In the tests carried out, it was observed that the problem of determining the threshold value in the methods used caused problems in the detection of the error. For this reason, "ANN-Based Threshold Value Determination Method" has been proposed, in which the threshold values can be determined adaptively by using the data obtained from the tests using an artificial neural network (ANN). The most effective parameters of the algorithm, which gives better results in terms of time, have been optimized by using an intelligent method, ANN. Levenberg-Marquardt (LM), scaled conjugate gradient (SCG) and Bayesian regularization (BR) algorithms were compared in determining the threshold values and the algorithm providing the optimum value was selected. The most efficient parameters of low inconsistency sampling were trained with ANN using Matlab. According to the results, it is seen that the proposed method gives stable results for real time applications.
GENEL BİLGİ
Bir aile şirketi olan firmamız , senesinde , Mustafa Saka'nın Karabük'te kurmuş olduğu küçük bir torna atölyesi ile Türkiye sanayisindeki yerini almıştır.
Kısa bir süre sonra , senesinde , oniki kişinin çalıştığı küçük bir sıcak haddede inşaat demiri üretimine başlanmıştır.
senesinde ki ölümünden sonra Mustafa Saka Varisleri adı altında yönetilmeye başlanan firma , senesinde Anonim Şirket'e dönüştürülmüş ve
SAKA Demir Çelik Sanayi Ve Ticaret A.Ş. adını almıştır.
- -Sektördeki ihtiyaçlara göre , devamlı yenilik ve yatırım peşinde olan firmamız daha geniş bir alana taşınmıştır.
- - Sıcak haddenin yanısıra soğuk çekme ünitesi de faaliyete geçmiştir.
- - İmalat çeliği ürünlerinin üretimine başlanılmıştır.
- - Mevcut üretim yöntemi terk edilerek kumlama makineleri kullanılmaya başlanılmıştır.
- - Kesme ve taşlamaların tüm üniteleri devreye alınmıştır.
- - Kabuk soyma ve doğrultma - parlatma ünitesi devreye alınmıştır.
- - Üretim alanını genişletmek için inşa edilen ek bina kullanıma açılmıştır.
- - Kalite kontrol birimimiz kurulmuş ve ISO kalite güvence sistemi ile ürün kalitemiz üst seviyeye çıkarılmıştır.
- - Sıcak hadde tesisimizin ilk ünitesi olan 4 ezme grubu ilave edilmiştir.
- - Yeni yatırımlar kapsamında , mevcut kapasitenin artırılması amacıyla ikinci ek bina kullanıma açılmıştır. Tam otomatik ve kumlamalı ince kesit kangal çekme makinesi ile ince soğuk çekme ürünlerinin üretimine başlanılmıştır
- - Yeni mamul çeşitleri (sıcak ve soğuk lama vs.), hammadde çap yükseltme, doğalgaz ve ocak otomasyon sistemleri,kalite ve kapasite artırımları gerçekleştirilmiştir.
- - Tam otomatik ve kumlamalı kalın kesit kangal çekme makinesi ile çatlak kontrollü otomat ve diğer ürünlerin üretimine başlanılmıştır.
- - Sıcak hadde tesisimizin platform kısmı modernize edilmiştir.
- - Özel kesilmiş , pah kırılmış , doğrultma - parlatma veya altıköşe doğrultmadan geçmiş yuvarlaklar (miller) ve altıköşelerin üretimine başlanılmıştır.
- - Yeni kontinü grupları ile diğer ilave ve otomasyon sistemleri devreye alındı. Böylece daha kapasiteli , kaliteli , çeşitli , seri ve teknolojik üretime geçilmiş oldu.
- - Kalite kontrol ve laboratuvar için ilave yatırımlar yapıldı.
- - İlave olarak yeni taşlama makinaları alındı.
- - Barkot sistemine geçildi
- - Sıcak ve Soğuk hadde yatırım ve modernizasyonlarına devam edildi.
- - Mevcut depolarımızda revizyon ve genişleme çalışmaları yapıldı.
- - İlave olarak yeni depomuz yapıldı.
- - Atölye için ilave makina ve ekipman yatırımları yapıldı.
Türkiye’de Bilişim Hukuku
Teknolojinin her geçen gün ilerlemesiyle, her geçen gün farklı suç türleri ortaya çıkarmaktadır. Bu kapsamda değişime ve gelişime en açık olan suçu ise bilişim suçları oluşturmaktadır. Globalleşen dünyada yeni bir teknolojik gelişme bütün dünyaya yayılmaktadır. Bunun sonucunda da ülkemizde de gelişen teknolojiye bağlı olarak yeni bilişim suçları ortaya çıkmaktadır.
Ülkemizde de bilişim suçlarına yonelik tek bir kanun yoktur. Onun yerine mevcut kanunlara bilişim suçlarıyla ilgili hükümler eklenmiştir.
Türkiye'de bilişim alanında gerçekleştirilen yasal düzenlemeler, genel olarak AB direktifleri ile uyumlu olacak şekilde hazırlanmıştır. Bilişim suçları, her suçun kendi alanına ilişkin düzenlemeler içermektedir.
Bilişim suçlarına yonelik Türkiye'de ilk yasal metin, sayılı Türk Ceza Kanununa yılında eklenen “…bilgileri otomatik işleme tabi tutan sistem…” ibaresidir. Bundan sonra ortaya çıkan ihtiyaçlar neticesince bir çok kanuna bilişim ile ilgili hükümler eklenmiştir.
Bilişim suçları ile ilgili en kapsamlı düzenleme sayılı Türk Ceza Kanununda yer almaktadır.
Türk Ceza Kanununun onuncu bolümünde bilişim alanında suçlar başlığı altında bilişim sistemine girme, sistemi engelleme, bozma, verileri yok etme veya değiştirme ile banka ve kredi kartlarının kotüye kullanılması konularında düzenleme getirmiştir.
Türk Ceza Kanununun ve maddelerinde n bilişim suçları düzenlene müstakilen düzenlenmiştir. Şimdi de bu üç maddeyi biraz daha detaylı irdeleyecek olursak:
Bilişim Sistemine Girme Suçu
Türk Ceza Kanununun maddesi, “(1) Bir bilişim sisteminin bütününe veya bir kısmına, hukuka aykırı olarak giren veya orada kalmaya devam eden kimseye bir yıla kadar hapis veya adli para cezası verilir. (2) Yukarıdaki fıkrada tanımlanan fiillerin bedeli karşılığı yararlanılabilen sistemler hakkında işlenmesi halinde, verilecek ceza yarı oranına kadar indirilir. (3) Bu fiil nedeniyle sistemin içerdiği veriler yok olur veya değişirse, altı aydan iki yıla kadar hapis cezasına hükmolunur.” hükmüne amirdir.
TCK maddesi ile bir bilişim sisteminin bütününe ve bir kısmına hukuka aykırı, olarak girilmesi ve orada kalmaya devam edilmesi suç olarak düzenlenmiştir. Verilerin ele geçirilmesi şartı aranmaksızın bilişim sistemine hukuka aykırı olarak girilmesi ve bu suretle bilişim sisteminin güvenliğinin ihlal edilmesi suç, haline getirilmiştir.
TCK düzenlenmesi ile, Avrupa Konseyi Siber Suç Sozleşmesinin “Kanunsuz Erişim” başlıklı 2. maddesindeki “Her bir taraf devlet bir bilgisayar sisteminin her hangi bir bolümüne haksız ve kasıtlı olarak erişilmesini suç kapsamına almak için gerekli kanuni düzenlemeyi yapmalı, gerekli onlemleri almalıdır.” düzenlemesine paralellik sağlanmıştır.
Korunan hukuki değer bilişim sisteminin güvenliğinin sağlanmasıdır. Bunun yanında bilişim sisteminin kullanıcısı ve bu sistemden, yararlanan kişilerin farklı türden kişisel yararları da korunmaktadır.
Suçun maddi unsurunu bilişim sistemi oluşturmaktadır. Bu suçun oluşması için bilişim sistemine hukuka, aykırı olarak girilmesi ve orada kalmaya devam edilmesi gerekmektedir. İki eyleminde beraber aynı anda gerçekleşmesiyle suç oluşmaktadır.
Bu suçun oluşması için genel kast yeterlidir. Suçun faili herkes olabilir. Herkes suçun mağduru olabilir, gerçek veya tüzel kişiler olabilir.
Sistemi Engelleme, Bozma Verileri Yok Etme Veya Değiştirme
Türk Ceza Kanununun maddesi,
“(1) Bir bilişim sisteminin işleyişini engelleyen veya bozan kişi bir yıldan beş yıla kadar hapis cezası ile cezalandırılır.
(2) Bir bilişim sistemindeki verileri bozan, yok eden, değiştiren veya erişilmez kılan, sisteme veri yerleştiren var olan verileri başka bir yere gonderen kişi altı aydan üç yıla kadar hapis cezası ile cezalandırılır.
(3) Bu fiille bir banka veya kredi kurumuna ya da bir kamu kurum veya kuruluşun ait bilişim sistemi üzerinde işlenmesi halinde verilecek ceza yarı oranında artırılır.
(4) Yukarıdaki fıkralarda tanımlanan fiillerin işlenmesi suretiyle kişinin kendisinin veya başkasının yararına haksız bir çıkar sağlamasının başka bir suç oluşturmaması halinde iki yıldan altı aya kadar hapis ve beşbin güne kadar adli para cezasına hükmolunur.” hükmünü amirdir.
Bu suç tipiyle Avrupa Siber Suç Sozleşmesinin 4. maddesinde ongorülen “verilere müdahale” ve 5. maddesinde ongorülen “sistemlere müdahale” düzenlemelerine paralellik sağlanmaya çalışılmıştır.
Maddenin gerekçesinde de yer verildiği üzere sistemlere zarar verme suç haline getirilmiştir. Bilişim sistemlerinde yer alan verilerin ya da programların kısmen veya tamamen tahrip edilmesi değiştirilmesi işlevlerinin üzerinde oynanması olağan işleyişinin engellenmesi erişimin kısıtlanması gibi eylemler genel olarak bilişim sistemlerine karşı mala zarar verme suçları olarak düzenlenmiştir.
İşleyişi engellenen veya bozulan bilişim sistemi veya bilişim sisteminde bulunmasına karşılık bozulan yok edilen değiştirilen veya erişilmez kılınan ya da sisteme yerleştirilen başka bir yere gonderilen veriler suçun konusunu oluşturur.
Bilişim sisteminde sistemin engellenilmesi işleyişinin bozulması, verilerin yok edilmesi, verilerin değişilmesi ve erişilmez kılınması gibi eylemler suçun maddi unsurlarıdır.
Suçun faili herkes olabilir. Mağdur bilişim sisteminin maliki zilyedi, bilişim sistemi üzerinde tasarruf yetkisi olan kişi olabilir.
Banka Veya Kredi Kartlarının Kotüye Kullanılması
Türk Ceza Kanununun maddesi,
“(1) Değişikmd) Başkasına ait bir banka veya kredi kartını her ne suretle olursa olsun ele geçiren veya elinde bulunduran kimse kartı sahibinin veya kartın kendisine verilmesi gereken kişinin rızası olmaksızın bunu kullanarak veya kullandırtarak kendisine veya başkasına yarar sağlarsa, üç yıldan altı aya kadar hapis cezası ve beş bin güne kadar adli para cezası ile cezalandırılır.
(2) Başkalarına ait banka hesaplarıyla ilişkilendirilerek sahte banka veya kredi kartı üreten, satan, devreden, satın alan veya kabul eden kişi üç yıldan yedi yıla kadar hapis ve on bin güne kadar adli para cezası ile cezalandırılır.
(3) Sahte oluşturulan veya üzerinde sahtecilik yapılan bir banka veya kredi kartını kullanmak suretiyle kendisine veya başkasına yarar sağlayan kişi, fiil daha ağır cezayı gerektiren başka bir suç oluşturmadığı takdirde, dort yıldan sekiz yıla kadar hapis ve beş bin güne kadar adli para cezası ile cezalandırılır.
(4) Birinci fıkrada yer alan suçun. a- Haklarında ayrılık kararı verilmemiş eşlerden birisinin. b- Üstsoy veya altsoyunun veya bu derecede kayın hısımlarından birinin veya evlat edinen veya evlatlığın. c- Aynı konutta beraber yaşayan kardeşlerden birinin zararına olarak işlenmesi halinde, ilgili akraba hakkında cezaya hükmolunmaz.
(5) (Ek Fırka: /md) Birinci Fıkra kapsamına giren fiillerle ilgili olarak bu kanunun malvarlığına karşı suçlara ilişkin etkin pişmanlık hükümleri uygulanır.” hükmünü amirdir.
madde de banka ve kredi kartlarının kotüye kullanılması eylemleri bağımsız bir suç tipi olarak düzenlenmiştir. Kredi kartı veya banka kartıyla gerçekleştirilen her türkü hukuka aykırı yarar sağlama eyleminin bu suç tipini oluşturmaktadır.
Madde gerekçesinde açıklandığı üzere banka veya kredi kartlarının hukuka aykırı olarak kullanılması suretiyle bankaların veya kredi sahiplerinin zarara sokulması, bu yolla çıkar sağlanmasının onlenmesidir.
Maddede tanımlanan suçlar genel kastla işlenebilir. Fail için ozel bir ozellik aranmamış, suçun faili herhangi bir kimse olabilir. Bu suç tipinin mağdur açısından bir ozellik gostermemektedir. Herkes mağdur olabilir.
Diğer taraftan, Türk Ceza Kanununda; haberleşmenin engellenmesi, hakaret, haberleşmenin gizliliğinin ihlali, kişiler arasındaki konuşmaların dinlenmesi ve kayda alınması, ozel hayatın gizliliğini ihlal, kişisel verilerin kaydedilmesi, verilerin hukuka aykırı olarak verilmesi veya ele geçirilmesi, verileri yok etmeme, nitelikli hırsızlık ve dolandırıcılıkta bilişim sistemlerinin kullanılması, uyuşturucu ve uyarıcı madde kullanımının kolaylaştırılması, suç işleme amacıyla orgüt kurma, müstehcenlik, goreve ilişkin sırları açıklama, iftira, halkı askerlikten soğutma ve kanunlara uymamaya tahrik başlıklarında düzenlemeler yapılmıştır.
Künye
Demez, M. (). Ergenlerde kendine zarar verme davranışı ile olumsuz otomatik düşünceler arasındaki ilişkinin incelenmesi. Hasan Kalyoncu Üniversitesi.Özet
Kendine zarar verme davranışı (KZVD), ölüm amacı olmaksızın kişinin kendi bedeninde kasıtlı olarak hasar oluşturmasıyla tanımlanan bir durumdur. Son yıllarda kendine zarar verme davranışı ergenler arasında önemli bir sağlık problemi haline gelmiştir. Kendine zarar verme davranışının olumsuz otomatik düşüncelerle olan ilişkisi yeterince araştırılmamıştır. Bu araştırma kendine zarar verme davranışı ile olumsuz otomatik düşünceler arasındaki ilişkinin incelenmesi amacıyla ; Eğitim Öğretim yılında Malatya İlinde iki farklı ilçede öğrenim gören 9,10, sınıf öğrencilerine uygulanmıştır. Çalışmaya KZVD gösteren ergen (lise öğrencisi) dahil edilmiştir. Kendine zarar verme davranışı ile olumsuz otomatik düşünceler arasındaki ilişkiyi araştırmayı amaçlayan bu tez çalışması korelasyonel bir desenle oluşturulmuştur. Katılımcılar Kendine Zarar Verme Davranışını Değerlendirme Ölçeği, Otomatik Düşünceler Ölçeği ve araştırmacı tarafından hazırlanan Kişisel Bilgi Formu kullanılarak değerlendirilmiştir. Araştırmada ergenlerde kendine zarar verme davranışı ile olumsuz otomatik düşünceler arasında anlamlı bir ilişki olup olmadığı Pearson Moment Çarpım Korelasyonu yöntemiyle analiz edilmiştir. Kendine zarar verme davranışı ve olumsuz otomatik düşünce düzeyleri, diğer bağımsız değişkenler olan cinsiyet, birliktelik, güven ve şiddet ile anlamlı düzeyde farklılaşıp farklılaşmadığının tespitinde Bağımsız Gruplar T testi, okul türü, sınıf, başarı, kardeş sayısı, baba eğitim, anne eğitim, gelir ve arkadaş değişkenleri için Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA), farkın kaynağını anlamak için ise LSD Post Hoc Testi kullanılmıştır. Araştırmada anlamlılık düzeyi kabul edilmiş ve analizler SPSS programı ile gerçekleştirilmiştir. Araştırmanın sonucunda; lise öğrencilerinde kendine zarar verme davranışı ile olumsuz otomatik düşünceler arasında pozitif yönde ve istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunmuştur. Kendine zarar verme davranışı ile okul türü, sınıf düzeyi, başarı ve anne baba birlikteliği arasında anlamlı farklılık görüldüğü ; cinsiyet, kardeş sayısı, anne/baba eğitim düzeyi, gelir, arkadaş, güven ve aile içi şiddet değişkenleri açısından anlamlı bir farklılık göstermediği bulunmuştur. Otomatik düşünceler ile cinsiyet, okul türü, başarı, arkadaş, güven ve aile içi şiddet değişkenleri açısından anlamlı farklılık görülürken ; sınıf düzeyi, kardeş sayısı, anne/baba eğitim düzeyi, birliktelik ve gelir düzeyi değişkeni açısından anlamlı bir farklılık göstermediği bulunmuştur.