Yıl: 2022 Cilt: 37 Sayı: 3 Sayfa Aralığı: 1535 - 1552 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.17341/gazimmfd.874708 İndeks Tarihi: 29-07-2022

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

Öz:
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.
Anahtar Kelime: Tahribatsız Muayene Görsel Muayene NASA-TLX Göz Takip Teknolojisi

A novel approach to assess search and decision-making process in visual inspection

Öz:
Non-Destructive testing (NDT) is one of the important tools where the defects on the surface or inside the material/parts are detected without any physical damage. The acceptance/rejection decision is given by the quality control staff based on standard procedures or experiences. The defect searching and decision-making process in inspection training is crucial to save time and costs. A comprehensive and well-prepared theoretical training may not always ensure control accuracy and reduce mistakes resulting from subjectivity. Main purpose of this study is to attract attention to the importance of human factors in visual inspection. A novel approach is proposed that comprises a Learning Styles Questionnaire, using the eye tracking technology, and the NASA-TLX to assess cognitive workload. The pilot study was examining three casted parts with different defect density levels and geometrical designs. The number of fixations, fixation duration, and number of fixations were recorded by mobile eye-tracker for the 23 participants. Statistical analysis results confirmed that use of eye tracker technology has a potential to reduce visual inspection training time and improve testing accuracy. The cognitive stress indicator before and after the basic NDT training was determined as significantly different based on the training type that considers the learning styles.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • 1. Hellier, C., Handbook of Nondestructive Evaluation, Mcgraw-Hill, 2003.
  • 2. Kumar, S., Mahto, D., Recent Trends in Industrial and Other Engineering Applications of Non-Destructive Testing: A Review, International Journal of Scientific & Engineering Research, 4 (9), 183-195, 2013.
  • 3. Dwivedia, S.K., Vishwakarmab, M., Sonic, A., Advances and Research on Non-Destructive Testing: A Review, Materials Today: Proceedings, 5, 3690-3698, 2018.
  • 4. Gholizadeh, S., A review of non-destructive testing methods of composite materials, Procedia Structural Integrity 1, 50-57, 2016.
  • 5. Wang, B., Zhong, S., Lee, T., Fancey, K.S., Mi, J., Nondestructive testing and evaluation of composite materials/ structures: A state-of-the-art review, Advances in Mechanical Engineering, 12 (4), 1-28, 2020.
  • 6. Helal, J., Sofi, M., Mendis, P., Non-Destructive Testing of Concrete: A Review of Methods, Electronic Journal of Structural Engineering 14 (1), 9, 2015.
  • 7. Sozen L., Yurdakul M., Ic Y.T., Determination of periodic inspection time in pressurized equipment exposed to fatigue by estimating the probability of fracture, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 36 (4), 1977-1992, 2021.
  • 8. Rais, A.H.E., Basic human factors and nondestructive testing, The American Society for Nondestructive Testing, Inc., 14 (1), 1-4, 2015.
  • 9. See, J.E., Colin G., Drury, C.G., Speed, A., Williams A., Khalandi N., The Role of Visual Inspection in the 21st Century, Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society 2017 Annual Meeting, 262-266, 2017.
  • 10. Jiang, X., Gramopadhye, A.K., Melloy, B.J., Theoretical issues in the design of visual inspection systems, Theoretical Issues in Ergonomics Science, 5 (3), 232-247, 2004.
  • 11. Drury, C., The human factor in industrial inspection, Quality Progress, 7 (12), 14-19, 1974.
  • 12. Drury, C., Watson, J., Good practices in visual inspection, human factors in aviation maintenancephase nine, Progress Report, FAA/Human Factors in Aviation Maintenance, 1-90, 2002.
  • 13. See, J.E., Visual Inspection: A Review of the Literature, Sandia Report, Sandia National Laboratories, New Mexico, 2012.
  • 14. 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.
  • 15. Peters, F., Stone, R., Watts, K., Zhong, P., Clemons, A., Visual inspection of casting surfaces, AFS Transactions, 121, 45-52, 2013.
  • 16. 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.
  • 17. Baudet, N., Maire, J.L., Pillet, M., The visual inspection of product surfaces, Food Quality and Preference, 27, 153-160, 2013.
  • 18. 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.
  • 19. 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.
  • 20. Anderson, R., Stone, R., The use of virtual welding simulators to evaluate experienced welders, Welding Journal, 94, 389-395, 2015.
  • 21. 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.
  • 22. Tou, K., Retraint, F., Cogranne, R., Automatic vision system for wheel surface inspection and monitoring, Conference: ASNT Annual Conference 2017.
  • 23. Bastian, B., Jaspreeth, N., Ranjith, S., Jiji, C., Visual inspection and characterization of external corrosion in pipelines using deep neural network, NDT and EInternational, 107, 102-134, 2019.
  • 24. Ulutas, B.H., Ozkan, N.F., Assessing visual control activities in ceramic tile surface defect detection: an eyetracking study, International Journal of Intelligent Engineering Information, 5 (4), 342-351, 2017.
  • 25. Khasawneh, M., Kaewkuekool, S., Bowling, S., Desai, R., Jiang, X., Duchowski, A., Gramopadhye, A., The Effects of Eye Movements on Visual Inspection Performance, Technical Report, Clemson University, 2003.
  • 26. Ulutas, B.H., Ozkan, N.F., Michalski R., Application of hidden Markov models to eye tracking data analysis of visual quality inspection operations, Central European Journal of Operations Research, 28, 761-777, 2020.
  • 27. Young, M.S., Brookhuis, K.A., Wickens, C.D., Hancock, P.A., State of science: mental workload in ergonomics, Ergonomics, 58 (1), 1-17, 2015.
  • 28. Hart, S.G., Staveland, L.E., Development of NASATLX (Task Load Index): Results of Empirical and Theoretical Research, In Human Mental Workload, edited by P. A. Hancock and N. Meshkati, 139-183, Amsterdam: Elsevier, 1988.
  • 29. https://humansystems.arc.nasa.gov/groups/tlx/ (son erişim 11/08/2021).
  • 30. DiDomenico, A., Nussbaum, M.A., Interactive effects of physical and mental workload on subjective workload assessment. International Journal of Industrial Ergonomics, 38 (11-12), 977-983, 2008.
  • 31. Hart, S.G., Nasa-Task Load Index (NASA-TLX); 20 Years Later, Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting, 50 (9), 904-908, 2006.
  • 32. Miyake, S., Multivariate workload evaluation combining physiological and subjective measures, International Journal of Psychophysiology, 40 (3), 233- 238, 2001.
  • 33. Ryu, K., Myung, R., Evaluation of mental workload with a combined measure based on physiological indices during a dual task of tracking and mental arithmetic. International Journal of Industrial Ergonomics, 35 (11), 991-1009, 2005.
  • 34. Kahya E., Ozkan N.F., Ulutas B.H., Evaluation of brain computer interface usage in terms of cognitive load: A pilot study, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 34 (2), 647-662, 2019.
  • 35. Chen, C.C., Jones, K.T., Moreland, K., Differences in learning styles. CPA Journal, 84 (8), 46-51, 2014.
  • 36. Smith, P., Ragan, T., Instructional Design, 3rd Edition, Wiley, 2005.
  • 37. Coffield, F., Learning styles and pedagogy in post-16 learning: A systematic and critical review. London: Learning and Skills Research Centre, (81), 90483-7, 2004.
  • 38. Zajac, M., Using Learning Styles to Personalize Online Learning, Campus-Wide Information Systems, June, 2009.
  • 39. Gulbahar, Y., Alper, A., Development of e-Learning Styles Scale for Electronic Environments. Eğitim ve Bilim, 39 (171), 421–435, 2014.
  • 40. www.canr.msu.edu› files › Learning_Styles_Inventory, son erişim: 11/08/2021.
  • 41. Duchowski, A., Eye Tracking Methodology, Springer, 2017.
  • 42. Bojko, A., Eye Tracking the User Experience: A Practical Guide to Research, Rosenfeld Media, 2013.
  • 43. Senduran, F., Göz takip sisteminin spor biliminde kullanılması: yeni araştırmacılar için kılavuz, Spormetre, 17 (4), 1-13, 2019.
  • 44. http://www.bilten.com.tr/urun/1/tobii-pro-glasses-2, son erişim: 20/12/2021.
  • 45. https://ogrenmetasarimlari.com/coklu-zeka-kuraminedir/, son erişim: 11/08/2021.
  • 46. Goldberg, J., Kotval, X., Computer interface evaluation using eye movements: method and constructs, International Journal of Industrial Ergonomics, 24, 631- 645, 1999.
  • 47. Just, M., Carpenter, P., Eye fixations and cognitive processes, Cognitive Psychology, 8, 441-480, 1976.
  • 48. Smith, E.A., The role of tacit and explicit knowledge in the workplace. Journal of Knowledge Management, 5 (4), 311-321, 2001.
  • 49. Johnson, T.L., Fletcher, S.R., Baker, W., Charles, R.L., How and why we need to capture tacit knowledge in manufacturing: Case studies of visual inspection, Applied Ergonomics, 74, 1-9, 2019.
  • 50. Doozandeh P., Videorecording of experts as a method of training-simulator design, Theoretical Issues in Ergonomics Science, DOI:10.1080/ 1463922X.2020. 1864678, 2021.
  • 51. https://www.tobiipro.com/siteassets/tobii-pro/tobii-proinsight-visual-performance-in-the-foundry.pdf, son erişim 11/08/2021.
  • 52. http://wtndt.metu.edu.tr/psm/tm-sertifika, son erişim 11/08/2021.
  • 53. http://mmo.org.tr, son erişim 11/08/2021.
APA EGE B, Haktanirlar Ulutas B (2022). Görsel muayenede arama ve karar verme sürecini değerlendirmeye yönelik yeni bir yaklaşım. , 1535 - 1552. 10.17341/gazimmfd.874708
Chicago EGE BETÜL,Haktanirlar Ulutas Berna Görsel muayenede arama ve karar verme sürecini değerlendirmeye yönelik yeni bir yaklaşım. (2022): 1535 - 1552. 10.17341/gazimmfd.874708
MLA EGE BETÜL,Haktanirlar Ulutas Berna Görsel muayenede arama ve karar verme sürecini değerlendirmeye yönelik yeni bir yaklaşım. , 2022, ss.1535 - 1552. 10.17341/gazimmfd.874708
AMA EGE B,Haktanirlar Ulutas B Görsel muayenede arama ve karar verme sürecini değerlendirmeye yönelik yeni bir yaklaşım. . 2022; 1535 - 1552. 10.17341/gazimmfd.874708
Vancouver EGE B,Haktanirlar Ulutas B Görsel muayenede arama ve karar verme sürecini değerlendirmeye yönelik yeni bir yaklaşım. . 2022; 1535 - 1552. 10.17341/gazimmfd.874708
IEEE EGE B,Haktanirlar Ulutas B "Görsel muayenede arama ve karar verme sürecini değerlendirmeye yönelik yeni bir yaklaşım." , ss.1535 - 1552, 2022. 10.17341/gazimmfd.874708
ISNAD EGE, BETÜL - Haktanirlar Ulutas, Berna. "Görsel muayenede arama ve karar verme sürecini değerlendirmeye yönelik yeni bir yaklaşım". (2022), 1535-1552. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.874708
APA EGE B, Haktanirlar Ulutas B (2022). Görsel muayenede arama ve karar verme sürecini değerlendirmeye yönelik yeni bir yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 37(3), 1535 - 1552. 10.17341/gazimmfd.874708
Chicago EGE BETÜL,Haktanirlar Ulutas Berna Görsel muayenede arama ve karar verme sürecini değerlendirmeye yönelik yeni bir yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 37, no.3 (2022): 1535 - 1552. 10.17341/gazimmfd.874708
MLA EGE BETÜL,Haktanirlar Ulutas Berna Görsel muayenede arama ve karar verme sürecini değerlendirmeye yönelik yeni bir yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol.37, no.3, 2022, ss.1535 - 1552. 10.17341/gazimmfd.874708
AMA EGE B,Haktanirlar Ulutas B Görsel muayenede arama ve karar verme sürecini değerlendirmeye yönelik yeni bir yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2022; 37(3): 1535 - 1552. 10.17341/gazimmfd.874708
Vancouver EGE B,Haktanirlar Ulutas B Görsel muayenede arama ve karar verme sürecini değerlendirmeye yönelik yeni bir yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2022; 37(3): 1535 - 1552. 10.17341/gazimmfd.874708
IEEE EGE B,Haktanirlar Ulutas B "Görsel muayenede arama ve karar verme sürecini değerlendirmeye yönelik yeni bir yaklaşım." Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 37, ss.1535 - 1552, 2022. 10.17341/gazimmfd.874708
ISNAD EGE, BETÜL - Haktanirlar Ulutas, Berna. "Görsel muayenede arama ve karar verme sürecini değerlendirmeye yönelik yeni bir yaklaşım". Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 37/3 (2022), 1535-1552. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.874708