Geri Dön

Automated image processing for scratch detection on specular surfaces

Yansımalı yüzeylerde otomatik görüntü işleme temelli çizik tespit sistemi

  1. Tez No: 528331
  2. Yazar: VOLKAN OKBAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÖZDE AKAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Hücresel yapay sinir ağları, Makine öğrenmesi yöntemleri, Sayısal görüntü işleme, Cellular artificial neural networks, Machine learning methods, Digital image processing
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Endüstriyel alanda, insan, mekanizma veya ulaştırma kaynaklı oluşabilecek bazı problemlerin hızlı ve verimli şekilde tespit edilmesi önem kazanmıştır. Bu tespit sırasında yine insan faktörünü aradan çıkarmak için genellikle görüntü işleme içeren otomatik sistemler kullanılmaktadır. Bizim tez çalışmamızda ise, yansımalı yüzeylerde görülen bu tip bir seri üretim problemine yoğunlaşıldı. Bu tez çalışması ana hatlarıyla iki adet metod sunmaktadır. Özele inmek gerekirse, basit çizgisel objeleri tespit eden düşük maliyetli bir sistem ve orta seviye kartlarda kullanılabilecek bir makine öğrenmesi temelli algoritma. Bu çalışmada, ayrıca literatürdeki bazı yöntemlerin performanslarına değinilmiştir. Esas amaç verilen özel problemi düşük maliyet ile çözmektir, bu nedenle yöntemlerde basit düşünceler ve donanımı daha az yoracak gerçeklemeler tercih edilmiştir. Yapılan işler arasında savunulan yaklaşımların bilgisayar destekli modelleri de yer almaktadır. Bu şekilde yapılan karşılaştırmalardan sonra, iş odağı gerçek dünyada farklı donanımlara aktarmaya kaymıştır. Bu fiziksel aşama laboratuvarda oluşturulan bir mekanik prototip yardımı ile tamamlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In industry, problems due to human error, mechanical flaws and transportation may occur; besides, they need to be detected in fast and efficient ways. In order to eliminate failure of human inspection, automated systems come in action, usually image processing involved. This thesis work, targets one common mass production problem on specular surfaces, i.e. scratch detection. To achieve this, we have implemented two different prototypes. The low-cost system is based on basic line detection, and the mid-end system depends on learning based detection. Both systems are implemented on embedded platforms and performance comparisons are done. Detailed analysis is carried out on computational cost and detection performance. This real-world episode is done on a mechanical prototype in laboratory environment.

Benzer Tezler

  1. EKRAN UYGULAMALARINA YÖNELİK ÇİZİK TESPİT ALGORİTMALARININ KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ

    COMPARATIVE ANALYSIS OF SCRATCH DETECTION ALGORITHMS FOR SCREEN APPLICATIONS

    UMUT DİNÇER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR ERGÜL

  2. Üretim otomasyonunda görüntü tabanlı hata tanıma sistemi

    Image processing based fault dedection system in manufacturing automation

    KADİR BALCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Mühendislik Bilimleri Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. ABDULLAH BAL

  3. Transfer learning based facial emotion recognition and action unit detection

    Transfer öğrenme tabanlı yüz ifadesinden duygu tanıma ve eylem birimi tespiti

    SÜLEYMAN ENGİN BAĞLAYİCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

  4. Nanofiberlerin elektron mikroskobu görüntülerinin derin öğrenme yöntemleri kullanılarak sınıflandırılması

    Classification of nanofibers' electron microscope images using the deep learning methods

    ÇAĞRI YARDIMCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEVLÜT ERSOY

  5. Design and implementation of an automated examination system

    Başlık çevirisi yok

    MUSTAFA TÜTÜNCÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. BÜLENT EPİR