Robotic surface material detection system
Robotik yüzey malzeme tespit sistemi
- Tez No: 598997
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NİHAN KAHRAMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Nesne tanıma genellikle renk, şekil ve malzeme türlerini içerir. Bu tez, robotik uygulamalar için nesneye dokunan bir alet tarafından yüzey malzemesinin tanınması için bir metodoloji sunmaktadır. Yüzey malzemesinin tanınması işlemi, aletin ucunun yüzey üzerinde gezdirilmesiyle genişletilebilir. Yüzey tiplerini sınıflandırmak için otomatik robot hareketleri ile ivmeölçer, kuvvet, yansıma, görüntü ve ses sensörleri kullanılmıştır. Deneylerde taş, ahşap, kumaş, plastik, metal ve kağıt gibi malzemelerden oluşan 28 farklı yüzey kullanılmıştır. Yüzeylerin diğer özellikleri de farklıdır. Matlab Classification Learner uygulaması kullanılarak bu yüzeylerle yirmi iki farklı sınıflayıcı eğitilmiştir. Sensörlerden toplanan veriler farklı veri kombinasyonlarında incelenmiştir. Önce ses ve görüntü hariç diğer verilerle, sadece görüntü verisiyle ve sadece ses verisiyle sınıflayıcıların performansı incelenmiştir. Ardından, bu alt kümelerin ikili kombinasyonları ile sınıflayıcıların başarım oranındaki değişime bakılmıştır. Son olarak tüm verilerin birlikte kullanıldığı durum için başarı oranı incelenmiş ve yanlış sınıflanan örnekler ayrıntılı incelenmiştir. Deney sonuçlarına göre verilerin hepsi kullanıldığında Bagged Trees sınıflayıcısı %98.2 başarım oranına sahip olmuştur.
Özet (Çeviri)
Object recognition usually includes colour, shape and material types. This paper presents a methodology for surface material recognition by a tool which is tapped on an object for robotic applications. Recognition of a surface material can be explored by scratching the tip of the tool over the surface. To classify surface types, different sensors were used via automated robot movements. For this purpose, 28 different surface materials including stones, wooden surfaces, fabrics, plastics, metals and papers were used. It should be emphasized that the properties of surface materials are also different. Twenty-two different classifiers were trained using Matlab Classification Learner Application. The data which was collected from sensors were examined also in different combinations. First, all data except image and audio data (combination of acceleration, force and reflectance) was observed. Then; only image, only audio and dual combinations of all data subsets were evaluated. In the end, classification accuracy of fused data including all sensors was investigated. Also, misclassified samples were reviewed in detail. The proposed fusion of all features provides a classification accuracy of 98.2% in our experiments when combined with a Bagged Trees classifier.
Benzer Tezler
- Su altı demirli mayınların etkisiz hale getirilmesine yönelik pnömatik robotik kesici prototipinin geliştirilmesi
Development of a pneumatic underwater robotic cutter prototype oriented for moored sea mine destruction
GÜVENÇ SORARLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Gedik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAVAŞ DİLİBAL
- Electro-mechanical contact interactions between human finger and touchscreen under electroadhesion
Elektroadhezyon altında insan parmağı ile dokunmatik ekran arasındaki elektro-mekanik kontak etkilişimleri
EASA ALIABBASI
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇAĞATAY BAŞDOĞAN
- Plazmorobotik: Yumuşak robotik sistemler ile plazmonik mühendislik
Plasmorobotic: Plasmonic engineering with soft robotic systems
GÖRKEM LİMAN
- Design of mobility, manipulation and vision system of a conceptual lunar micro-rover
Gezici mikro ay robotunun hareketlilik, manipülasyon ve görüntü işleme sistemleri tasarımı
NECMİ CİHAN ÖRGER
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. TURGUT BERAT KARYOT
- Piezoelektrik tutucunun dizayn ve analizi
The design and analysis of piezoelectric gripper
SEMİH SEZER
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HİKMET KOCABAŞ