Classification of marble textures using neural networks and image processing methods
Doğal mermer kayaç örneklerinin yapay sinir ağları ve görüntü işleme yöntemleri ile sınıflandırılması
- Tez No: 244575
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. OLCAY AKAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 49
Özet
Mermer blokları günlük yaşamda çeşitli amaçlarla yaygın olarak kullanılmaktadır (yapı elemanı, dekorasyon malzemesi vb.). Mermer bloklarının kullanım amacına ve kalitesine göre sınıflanması oldukça önemli bir süreçtir. Genel olarak zaman alıcı, maliyetli ve hataya açık bu işlem uzmanlar tarafından gerçekleştirilmektedir. Bu nedenle, kararlı ve düşük maliyetli bir süreç için otomatik ve sayısallaştırılmış bir yönteme ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tezde, TÜBİTAK MAG 104M358 araştırma projesi kapsamında mermer bloklarının imge işleme ve yapay sinir ağları yöntemleri kullanılarak otomatik sınıflanması üzerine çalışılmıştır. Farklı imge işleme ve sinir ağı teknikleri yüksek sınıflama başarımı elde etmek için incelenmiş ve benzetim sonuçlarına göre karşılaştırmaları yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Marbles are used commonly in daily life for different purposes (building block, decorative material etc.). Classification of marble slabs according to usage purpose and quality is an important procedure. Generally human experts perform the classification procedure which is time consuming, costly and error prone. Therefore, automatic and computerized methods of classification are needed for stable and low cost procedure. In this thesis, an automatic classification method for marble slabs using image processing and artificial neural network methods, is studied under the scope of TÜBİTAK MAG 104M358 research project. Different image processing and neural networks strategies are investigated to achieve high classification performance and their performances are compared based on simulation results.
Benzer Tezler
- Doğal taş karolarının görüntü işleme ve makine öğrenmesi teknikleri ile sınıflandırılması
Classification of natural stone tile with image processing and machine learning technique
MUSTAFA TEMİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İşletmeSivas Cumhuriyet ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ KAYNAR
- Kentsel mekan karakterlerinin peyzaj mekan organizasyonu açısından değerlendirilmesi ve Sultanahmet meydanı örneği
Başlık çevirisi yok
AYTEN ASLANTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALE ÇIRACI
- Mermer sahalarından alınabilecek blok boyutlarının belirlenmesinde yeni bir kayaç kütle sınıflama yönteminin geliştirilmesi
Development of a new rock mass classification method in the determination of block dimensions extracted out of marble fields
KERİM KÜÇÜK
Doktora
Türkçe
2009
Maden Mühendisliği ve MadencilikDokuz Eylül ÜniversitesiMaden Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. TURGAY ONARGAN
- Kaya yüzey pürüzlülüğünün ölçülmesi ve uygulamalarının karşılaştırılması
Determination of surface roughness and comparison between application techniques
MEHMET AKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Maden Mühendisliği ve MadencilikSelçuk ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. KEMAL GÖKAY
- Döşeme kaplama malzemesi seçiminin sürdürülebilirlik yaklaşımı ile irdelenmesi: İlkokul yapıları örneği
Evaluation of floor covering material selection with a sustainability approach: The example of elementary schools
CANSU SEZİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDEN ACUN ÖZGÜNLER