Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2022 / Cilt: 37 - Sayı: 3

Görsel muayenede arama ve karar verme sürecini değerlendirmeye yönelik yeni bir yaklaşım

Pages
1535–1552
Publication Date
2022-02-28
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Eğitimin katılımcıların öğrenme stillerine uygun bir şekilde hazırlanması, eğitim önce ve sonrası için değerlendirilen zihinsel zorlanma göstergeleri arasında anlamlı bir farklılık olmasını sağlamıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Tahribatsız muayene, parça yüzeyi ya da içindeki kusurların fiziksel bir hasar vermeden belirlendiği önemli kalite kontrol araçlarından biridir.
📊
Key Findings & Data:Çalışmada görsel muayene görevleri, geometrik tasarımları ve kusur düzeyleri birbirinden farklı üç döküm parçanın muayenesi olarak tanımlanmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Eğitimin katılımcıların öğrenme stillerine uygun bir şekilde hazırlanması, eğitim önce ve sonrası için değerlendirilen zihinsel zorlanma göstergeleri arasında anlamlı bir farklılık olmasını sağlamıştır.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:25 katılımcı
⚙️Variables:Tahribatsız Muayene · Görsel Muayene · Göz Takip Teknolojisi

Özet

Tahribatsız muayene, parça yüzeyi ya da içindeki kusurların fiziksel bir hasar vermeden belirlendiği önemli kalite kontrol araçlarından biridir. Kabul-ret kararı, genellikle kalite kontrol elemanı tarafından standart prosedürler ya da deneyime bağlı olarak verilmektedir. Yanlış kararlar sonucu oluşan zaman kaybı ve maliyetleri önlemek üzere muayene eğitimi önemlidir. Bu çalışmanın temel amacı, görsel muayene işlemlerinde insan faktörlerinin önemine dikkat çekmektir. Öğrenme Stilleri Anketi, göz takip teknolojisi ve NASA-TLX Anketini kapsayan yeni bir yaklaşım önerilmektedir. Çalışmada görsel muayene görevleri, geometrik tasarımları ve kusur düzeyleri birbirinden farklı üç döküm parçanın muayenesi olarak tanımlanmıştır. Temel tahribatsız muayene eğitimi öncesi ve sonrasında gerçekleştirilen Görsel muayene deneylerinde mobil bir göz takip cihazı kullanılmıştır. 25 katılımcı için, odaklanma sayısı, odaklanma süresi ve tanımlanan alandaki odaklanma sayısına ilişkin veriler kayıt altına alınmıştır. İstatistiksel analiz sonuçları, göz takip teknoloji kullanımının muayene süresi ve doğruluğunu iyileştirmek üzere kullanılabileceğini teyit etmektedir. Eğitimin katılımcıların öğrenme stillerine uygun bir şekilde hazırlanması, eğitim önce ve sonrası için değerlendirilen zihinsel zorlanma göstergeleri arasında anlamlı bir farklılık olmasını sağlamıştır.

🔖

Cite This Article

EGE, B., ULUTAŞ, B. H. (2022). Görsel muayenede arama ve karar verme sürecini değerlendirmeye yönelik yeni bir yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 37 - Sayı: 3, 1535–1552. https://ajindex.com/articles/400540

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (16)

  1. Hellier, C., Handbook of Nondestructive Evaluation, Mcgraw-Hill, 2003
  2. Rais A.H.E., Basic human factors and nondestructive testing, The American Society for Nondestructive Testing, Inc., 14(1), 1-4, 2015
  3. Zhao, X., He, Z., Zhang, S., Liang, D., A sparse-representation based robust inspection system for hidden defects classification in casting components, Neurocomputing, 153, 1-10, 2015
  4. Tou, K., Retraint F., Cogranne R., Automatic vision system for wheel surface inspection and monitoring, Conference: ASNT Annual Conference 2017
  5. Bastian B., Jaspreeth N., Ranjith S., Jiji C., Visual inspection and characterization of external corrosion in pipelines using deep neural network, NDT and E-International, 107, 102-134, 2019
  6. Drury, C., The human factor in industrial inspection, Quality Progress, 7(12), 14-19, 1974
  7. Drury, C., Watson, J., Good practices in visual inspection, human factors in aviation maintenance-phase nine, Progress Report, FAA/Human Factors in Aviation Maintenance, 1-90, 2002
  8. See J.E., Visual Inspection: A Review of the Literature, Sandia Report, Sandia National Laboratories, New Mexico, 2012
  9. Charles R.L., Johnson T.L., Fletcher S.R., The use of job aids for visual inspection in manufacturing and maintenance, The Fourth International Conference on Through-Life Engineering Services Procedia CIRP, 38, 90-93, 2015
  10. Peters F., Stone R., Watts K., Zhong P., Clemons A., Visual inspection of casting surfaces, AFS Transactions, 121, 45-52, 2013
  11. Johnson T., Fletcher S., Baker W., Charles R., How and why we need to capture tacit knowledge in manufacturing: case studies of visual inspection, Applied Ergonomics, 74, 1-9, 2019
  12. Baudet, N., Maire, J.L., Pillet, M., The visual inspection of product surfaces, Food Quality and Preference, 27, 153-160, 2013
  13. Stallard M., Mackenzie C., Peters F., A probabilistic model to estimate visual inspection error for metal castings given different training and judgment types, environmental and human factors, and percent of defects, Journal of Manufacturing Systems, 48, 97-106, 2018
  14. Rebsamen M., Boucheix J.M., Fayol M., Quality control in the optical industry: from a work analysis of lens inspection to a training programme, an experimental case study, Applied Ergonomics, 41, 150-160, 2010
  15. Anderson R., Stone R., The use of virtual welding simulators to evaluate experienced welders, Welding Journal, 94, 389-395, 2015
  16. Ulutas B.H., Ozkan N.F., Assessing