Geri Dön

Sensör verisi birleştirme tekniklerinin çoklu kimyasal sensör için uygulaması

Application of sensor data fusion techniques to multi chemical sensor

  1. Tez No: 470873
  2. Yazar: MUSTAFA AKBUĞA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TEVHİT KARACALI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

Elektronik sistemlerde koku algılama işlemini yapan aygıtlara koku sensörü ya da elektronik burun denir. Kokunun havada yayılması, koku zerreciklerinin hava içerisinde ısı ve ışık gibi hareket etmesiyle gerçekleşir. Koku sensörleri, bu havadaki değişimleri algılar ve elde ettiği bilgileri karar verme birimine iletir. Karar verme birimi ise sensörlerden gelen bilgileri birleştirerek havadaki kokunun ne olduğunu tahmin etmeye çalışır. Bu tez çalışmasında gözenekli silisyum tabanlı Fabry-Perot yapıdaki kimyasal sensör kullanılarak gelen gazın kimliğine karar veren elektronik burun geliştirilmiştir. Bu sensör her kimyasal gaz için yansıma spektrumunda bir çınlama dalga boyuna sahiptir. Sensöre farklı bir organik çözelti buharı verildiğinde başlangıçtaki çınlama dalga boyu zamanla sağa doğru kayar. Dalga boyundaki bu kayma miktarından faydalanarak çözelti buharının kimliklendirilme işlemi gerçekleştirilir. Literatürde gazların kimliklendirme işlemi tek noktadan alınan dalga boyundaki kayma miktarından faydalanılarak yapılmaktadır. Bu çalışmada ise literatürden faklı olarak gazların kimliklendirme işlemi çoklu noktalardan ölçülen kayma miktarlarının değerlendirmesi (birleştirilmesi) sonucu elde edilmektedir. Bu kapsamda yapılan deneysel çalışmalar önerilen yöntemin literatürde var olan yöntemlere göre gazları kimliklendirme başarısının daha yüksek hassasiyette olduğu tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Devices that perform odor detection in electronic systems are called odor sensors or electronic noses. The spread of the odor in the air occurs when the odor particles move in the air like heat and light. The odor sensors sense the changes in the air and transmit the obtained information to the decision-making unit. The decision-making unit, on the other hand, combines the information from the sensors to try to guess what the smell in the air is. In this thesis, an electronic nose that determines the identity of the incoming gas using a porous silicon-based Fabry-Perot chemical sensor has been developed. This sensor has a resonant wavelength in the reflection spectrum for each chemical gas. When the sensor is given a different organic solution vapor, the initial resonance wavelength shifts to the right over time. By utilizing this amount of shift in the wavelength, the identification of the solution vapor is realized. In the literature, it is indicated that the identification of gases is realized by taking advantage of the amount of shift in the wavelength taken from a single point. In this study, the identification of the gases is obtained as a result of the evaluation of shift amount measured from the multiple points of gas identification process different from the processes mentioned in the literature. Experimental studies in this context indicate that the proposed method has a higher sensitivity to gas identification than the methods available in the literature.

Benzer Tezler

  1. Video analysis based fish detecton and tail beat frequency estimation in fishways

    Video analizi ile balık geçitlerinde balık tanıma ve kuyruk sallama frekansı tahmini

    YASİN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

    PROF. DR. SERHAT KÜÇÜKALİ

  2. Topluluk öğrenmeli destek vektör veri tanımlaması yöntemi ile hiperspektral görüntülerin sınıflandırılması

    Hyperspectral image classification based on ensemble support vector data description method

    FARUK ŞÜKRÜ USLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HERMAN SEDEF

  3. Acceleration of image processing modules in wide-area aerial surveillance

    Başlık çevirisi yok

    ZEYNEP GÜLBEYAZ DEMİRDAĞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN FEHMİ ATEŞ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL AKTÜRK

  4. New automatic (IDS) in IoTs with artificial intelligence techniques

    Başlık çevirisi yok

    ALAA FIRAS JASIM JASIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ

  5. Forest fire detection using deep learning

    Derin öğrenme ile orman yangını tespiti

    BERK ÖZEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Mekatronik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMAD UMER KHAN