Geri Dön

Bulanık mantık tabanlı görüntü işleme algoritması ile ray yüzeyindeki kusurların tespiti

Determination of defects in the rail surface with fuzzy logic based image processing algorithm

  1. Tez No: 545294
  2. Yazar: YUSUF YÜREKLİ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CİHAN MIZRAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Bu çalışmada, demiryolları üzerinde özellikle metal-metal etkileşimi sonucu meydana gelen ray kusurlarının bulanık mantık tabanlı görüntü işleme algoritması ile tespiti gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen yöntemde, bulanık mantık sistemi için dört adet giriş değişkeni ve herbir giriş değişkeni için üçer adet değer aralığı tanımlanmıştır. Değer aralıklarının hepsi için üyelik fonksiyon tipi üçgen olarak belirlenmiştir. Giriş parametrelerinin tanımlanmasında ray kusur görüntüsünün x ve y eksenleri boyunca olan birinci ve ikinci türevleri kullanılmıştır. Her bir giriş paramtresinin çıkış parametresi ile olan ilişkisi için on üç adet mantıklı kural tanımı yapılmıştır. Kuralların tanımlanması ile durulaştırma işlemi başlatılarak ray kusurunun bulanık mantık çıktısı elde edilmiş bunun üzerine de eşikleme uygulanarak gereksiz gürültülerin giderilmesi gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen yöntem demiryolu hattı üzerinden beş farklı noktadan alınan ray kusurları ile test edilmiş ve literatürde en çok kullanılan Canny, Sobel ve Laplacian kenar bulma algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçlarında geliştirilen yöntemin diğer yöntemlere göre daha iyi sonuç verdiği ortaya çıkmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, focal defects on railways, especially metal-metal interactions, were determined by fuzzy logic based image processing algorithm. In the developed method, four input variables for fuzzy logic system and three value ranges for each input variable are defined. The membership function type is set to triangle for all value ranges. In defining the input parameters, the first and second derivatives of the ray defect view along the x and y axes are used. Thirteen rational rules have been defined for the relationship of each input parameter with the output parameter. By defining the rules, fuzzy logic output of the ray defect was obtained by initiating the rinse process and removing the unnecessary noise by thresholding. The developed method has been tested with rail defects taken from five different points on the railway line and the most used in the literature is Canny, Sobel and Laplacian edge detection algorithms were compared. It was found that the method developed in comparison results showed better results than other methods.

Benzer Tezler

  1. Self-tuning structures of interval Type-2 fuzzy PID controllers

    Aralık değerli Tip-2 bulanık PID kontrolörler için öz-ayarlama yapıları

    AHMET SAKALLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL

  2. Robotik bir mikroskop sisteminden elde edilen görüntülerin görüntü işleme ve yapay zeka yöntemleri ile analizi

    Analysis of microscopic images povided by a robotic microscope system via image processing and artificial intelligence techniques

    NURDAN BAYKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NİHAT YILMAZ

  3. PV dizilerde yeniden düzenleşim için gerçek zamanlı gölge tespit algoritmalarının geliştirilmesi

    Development of real-time shadow detection algorithms for reconfiguration in PV arrays

    KAZIM FIRILDAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET KARAKÖSE

  4. GPU ile hızlandırılmış bulanık mantık algoritmalarının görüntü işlemede kullanılması

    GPU-accelerated image processing algorithms using fuzzy logic

    HASAN BADEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MAHİT GÜNEŞ

  5. Improved fuzzy logic based edge detection method on clinical images

    Klinik görüntülerde bulanık mantık temelli iyileştirilmiş kenar tespit yöntemi

    MURAT MERT ÇELEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU