Geri Dön

Doğal taş plakaların makine görmesi ile otomatik sınıflandırılması

Automatic classification of natural stone plate with machine vision

  1. Tez No: 392031
  2. Yazar: SEDAT METLEK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BAYRAM CETİŞLİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 121

Özet

Ülkemizde doğal taş üretiminin en son basamağı olan sınıflandırma ve kalite kontrol işlemleri, seleksiyon işçileri tarafından yapılmaktadır. Üretimin en önemli basamaklarından biri olan bu işlemler, farklı seleksiyon işçileri tarafından farklı görsel değerlendirilmeler ile yapılmaktadır. Böyle bir durumda da objektif bir sınıflandırmadan bahsetmek mümkün değildir. Doğal taş üreticisi firmalar da üretmiş oldukları ürünlerin büyük çoğunluğunu yurt dışına ihraç etmektedir. İhraç edilen ürünlerde sınıflandırma hatalarının olması, ürün siparişlerini ve değerlerini düşürmektedir. Hatta ürün iadesi, müşteri ve itibar kaybı olmaktadır. Tezde doğal taşların sınıflandırılması için seleksiyon işçileri yerine görüntü işleme algoritmaları ile çalışan bir makine görme sistemi tasarımı gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan sistemde endüstriyel kamera, LED aydınlatma, yürüyen bant, endüstriyel bilgisayar, kontrol paneli, soğutma ünitesi bulunmaktadır. Mevcut sistemin otomatik çalışması için MATLAB ortamında yazılımlar geliştirilmiştir. Tezde YCbCr, OHTA, HSV, YIQ(NTSC), YUV, HSI, HSL, XYZ, DAC, XYZ(d65), LAB, CMY, double(RGB), LUV, CAT02LMS, RGB renk uzaylarından toplamda 176 adet renk özniteliği; yine aynı renk uzaylarından eş oluşum matrislerinden yararlanarak, zıtlık, homojenite, enerji ve entropi doku öznitelikleri de çıkartılmıştır. Çıkartılan bu özniteliklerin hepsi ayırt edici değildir. Hatta bazıları sınıflandırma başarısını düşürmektedirler. Ayırt edici öznitelikleri belirlemek için Fisher ölçütü, Pearson katsayıları, Dilsel Kuvvetli ve Uyarlamalı Sinir Bulanık Sınıflayıcısı kullanılmıştır. Seçilen öznitelikler, Bayes ve Uyarlamalı Sinir Bulanık Sınıflayıcı ile sınıflandırılmıştır. Yapılan testler sonucunda hem öznitelik seçiminde, hem de sınıflandırmada Uyarlamalı Sinir Bulanık Sınıflayıcının en iyi sonucu verdiği görülmüştür. Yapılan deneysel çalışmalar sonucunda, Burdur Bucak yöresine ait 45x45 cm2 boyutlarındaki beş ayrı sınıfa ait toplam 100 adet traverten taş plaka, %94 başarı oranıyla sınıflandırılmıştır. Bir taşın resminin alınarak sınıflandırılması ortalama üç saniye içerisinde gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan sistem, bu sonuçlar ile sanayi ortamında gerçek zamanlı çalışabilecek niteliktedir.

Özet (Çeviri)

In Turkey, classification which is the last step of the natural stone production process is carried out by selection workers. One of the most important stages of the production process is made by different visual evaluations by different selection workers. In that case, it is impossible to indicate this process as an objective classification. Natural stone manufacturers' exports major part of the productions to the other countries. The occurring of classification errors at exported products is decreased the quantity order and value of products. Insomuch that product returns from the costumer, loss of customers or prestige can be done. In this thesis, the design of an automation system with image processing algorithms for the classification of natural stone instead of selection workers is developed. In the designed system an industrial camera, LED lighting, conveyor belt, industrial computers, control panel, cooling unit is used. Software is developed in MATLAB environment for automatic operation of the system. In this thesis total 176 colors in the color space YCbCr, OH, HSV, Y (NTSC), YUV, HSI, HSL, XYZ, DAC, XYZ (D65), LAB, CMY, double (RGB), LUV, CAT02LMS, RGB, and owing to the co-occurrence matrix of the same color space contrast, homogeneity, energy and entropy texture features are generated. All of these features are not distinguishing. Even though, some of them decrease the classification performance. Fisher criterion, Pearson Coefficients and Adaptive Neural Fuzzy Classifier with Linguistic Hedges are used to determine the distinctive features. The selected features are classified by Bayes and Adaptive Neural Fuzzy Classifier. Adaptive Neural Fuzzy Classifier gives the best result in both feature selection and classification in result of the test outcome. In the result of the experiments, success rate of 94% is achieved within the averagely classification time of 3 seconds, for the size of 45x45cm2, and five different classes of total 100 travertine stone plates which are found in the local area of the Burdur Bucak. The system is capable of working in real time applications in the industry with the obtained results.

Benzer Tezler

  1. Eğik plaka tipi bir dalga sönümleyicinin performansının deneysel olarak incelenmesi

    Experimental examination of performance af an inclined thin plate type breakwater

    AHMET LAMİ AÇANAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kıyı Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ORAL YAĞCI

    YRD. DOÇ. DR. VEYSEL ŞADAN ÖZGÜR KIRCA

  2. Doğal taş fabrikalarında kullanılan dairesel testereli blok kesme (S/T) makineleri için performans tahmin modelinin geliştirilmesi

    Development of performance prediction model for block-cutting (S/T) machines with circular saws used in natural stone factories

    KAMİL CENGİZ ÇEVİM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DENİZ TUMAÇ

  3. Traverten plakaların damar yapılarına göre görüntü işleme teknikleri kullanılarak sınıflandırılması ve kalite kontrolü

    Classification of travertine tiles according to vein structure using image processing techniques and quality control

    NAZAN KEMALOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUNCAY AYDOĞAN

  4. Doğal taş sektöründe ebatlı ürünlerin EN-TSE standartlarına uygunluğunun araştırılması ve TEM-MER A.Ş. ürünleri üzerinde değerlendirilmesi

    Investigation the convenience of the productions in natural stone industry to the en-tse norms and it?s evaluation on the products of tem-mer

    ESRA POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Maden Mühendisliği ve MadencilikAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. ALİ SARIIŞIK

  5. Doğal taş fabrikalarında üretim sürecinin kalite kontrol grafikleri ile değerlendirilmesi

    Evaluation of the production process in natural stone plants by quality charts

    KADRİYE DAĞLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Maden Mühendisliği ve MadencilikAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. METİN ERSOY