Geri Dön

3d reconstruction, classification and mechanical characterization of microstructures

Mikroskopik yapıların 3b rekonstrüksiyonu, sınıflandırılması ve mekanik nitelendirilmesi

  1. Tez No: 215858
  2. Yazar: MUHAMMET ALİ HOCAOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA ÜNEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

3B mikroskopik yapıların modellenmesi ve sınıflandırılması hassas mikromanipülasyonda önemli aşamalardır. Bu çalışmada, bazı görsel rekonstrüksiyon ve sınıflandırma algoritmaları, mikromanipülasyonda kullanılan 3B mikroskopik yapılar üzerinde değerlendirilmiştir. Ayrıca mikroskopik yapıların mekanik nitelendirilmesi de ele alınmıştır. Özellikle, görsel rekonstrüksiyon algoritması (Odak bilgisi üzerinden şekil - SFF) 3B uzaklık imgesi elde etmek için bir mikroskopik nesnenin farklı odaklama seviyelerinde yakalanarak elde edilen 2B imge dizisini kullanır. Sonra, görsel sınıflandırma algoritması giriş olarak uzaklık imgesini alır ve türevsel geometriye dayalı olan eğrilik tabanlı bölütleme metodunu, HK bölütlemesi, kullanır. Nesne, yüzeyinin eğriliğine göre yüzey yamalarına bölütlenir. Görsel rekonstrüksiyon algoritmasının yapay ve gerçek imge verisi üzerinde başarılı bir şekilde çalıştığı gösterilmiştir. Uzaklık imgeleri mikroskopik nesnelerin yüzeylerinin eğriliklerine göre HK bölütleme algoritması ile sınıflandırılmalarında kullanılmıştır. Ayrıca hücre ve embriyo için bir mekanik özellik nitelendirme tekniği sunulmuştur. Bir zebra balığının embriyo koryonu hücre sınırı deformasyonu kullanılarak mekanik olarak nitelendirilmiştir. Embriyonun elastik modülü ve gelişimsel evresi, görsel bilgi kullanarak başarılı bir şekilde elde edilmiştir. Bunlara ek olarak, kalibre edilmiş imge tabanlı görsel geri beslemeli kontrol algoritmalarının performansı, mikro ölçektekiçeşitli uygulamalarda deneysel olarak değerlendirilmiştir. Optik sistem kalibrasyonu ve imge tabanlı görsel geri beslemeli kontrolün mikro konumlandırma ve yörünge takibi uygulamalarında kullanılması ile ilgili deneysel sonuçlar sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Modeling and classifying 3D microstructures are important steps in precise micromanipulation. This thesis explores some of the visual reconstruction and classification algorithms for 3D microstructures used in micromanipulation. Mechanical characterization of microstructures has also been considered. In particular, visual reconstruction algorithm (shape from focus - SFF) uses 2D image sequence of a microscopic object captured at different focusing levels to create a 3D range image. Then, the visual classification algorithm takes the range image as an input and applies a curvature-based segmentation method, HK segmentation, which is basedon differential geometry. The object is segmented into surface patches according to the curvature of its surface. It is shown that the visual reconstruction algorithm works successfully for synthetic and real image data. The range images are used to classify the surfaces of the micro objects according to their curvatures in the HK segmentation algorithm. Also, a mechanical property characterization technique for cell and embryo is presented. A zebrafish embryo chorion is mechanically characterized using cell boundary deformation. Elastic modulus and developmental stage of the embryo are obtained successfully using visual information. In addition to these, calibrated image based visual servoing algorithm is experimentally evaluated for various tasks in micro domain. Experimental results on optical system calibration and image-based visual servoing in micropositioning and trajectory following tasksare presented.

Benzer Tezler

  1. Pothole detection in asphalt images using convolutional neural networks

    Anomali içeren asfalt resimlerinde derin öğrenme yöntemleri kullanılarak çukur tespit etme

    HİMMET ATEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLKAY ULUSOY

  2. Segmentation, classification, and 3D reconstruction of brain tumors in MRI using deep learning and PSO algorithm

    Derin öğrenme ve PSO algoritması kullanılarak MRG'de beyin tümörlerinin bölümlendirilmesi, sınıflandırılması ve 3D rekonstrüksiyonu

    BASHEER KAMAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM

  3. A toolkit for three-dimensional reconstruction and visualization of weather radar images

    Meteoroloji radarı görüntülerinden üç-boyutlu geriçatım ve görselleştirme için bir araç takımı

    MUSTAFA AHMET PESEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    MeteorolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR MURAT LELOĞLU

  4. Metalik parçaların kusur tespitinde görüntü tonları kullanılarak doğrusallaştırma tabanlı karma bir yöntem geliştirilmesi

    Development of a linearization based hybrid method using image tones for the surface inspection of metallic parts

    MUHAMMED KOTAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMİL ÖZ