Derin öğrenme ile kalsitin parçacık analiz sonuçlarından renk tespiti
Calcite color estimation through particle distribution analysis via deep learning
- Tez No: 601195
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN OKTAY ALTUN, DOÇ. DR. SERKAN ÇAYIRLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: KTO Karatay Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Madencilikte, özellikle kalsit gibi beyazlatıcı dolgu olarak kullanılmakta olan mineraller için, dolgu malzemesinin uygulanacağı ürüne bağlı olarak renk gerekliliklerinin sağlanması istenmektedir. Mikronize kalsit üretiminde özellikle beyazlık, parlaklık, sarılık ve kırmızılık gibi renk değerleri çok önemlidir. Tane boyutuna bağlı olarak nihai kalsit mineralinin renk değerlerinde çeşitlilik gözlenmekte olup, aynı içeriğe sahip kalsit için tane boyutu inceldikçe parlaklık ve beyazlık değerleri yükselmekte, sarılık değerleri düşmektedir. Bu çalışmada aynı madenden yakın zamanlarda çıkarılan benzer mineral içeriğine sahip kalsit mineralleri için tanecik dağılımından renk bilgisi derin öğrenme teknikleri ile öğrenilip, tanecik dağılımından renk bilgisinin belli hassasiyette tahmin edilebileceği gösterilmiştir. Birçok derin öğrenme mimarisi denenmiş olup, en iyi netice veren derin öğrenme mimarisi ve bu mimari kullanılarak elde edilen tahmin sonuçları raporlanmıştır. Bu önerdiğimiz teknik, tanecik dağılımından renk tahmini yapmaya olanak vererek, donanımsal renk ölçüm cihazlarına ikame olabilecek bir algoritma yaklaşımı yönünde önemli bir adım olarak düşünülebilir.
Özet (Çeviri)
It is desirable to meet color requirements in mining, especially for minerals used as bleach fillers such as calcite. Color values such as whiteness, brightness, yellowness, and redness are utmost important in micronized calcite production. Depending on the grain size, color values of the final calcite mineral are variable, the brightness and whiteness values increase and the yellowness values decrease. In this study, it has been shown that, the calcite minerals having similar mineral contents extracted from the same mine, color information can be learned from particle distribution by deep learning techniques and color information can be estimated from particle distribution to some extent. Several deep learning architectures have been tried and the best learning deep learning architecture accompanying the predicted color results using this architecture are reported.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile Türkçe sağlık metinleri üzerinde olumsuz anlam tespiti
Negation detection in Turkish medical texts with deep learning
ZANA SÖĞÜT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ DİKENELLİ
- Crowd localization and counting via deep flow maps
Derin öğrenme ile çıkarılan hareket haritaları kullanılarak nesne kalabalıklarının tespiti ve sayımı
PEDRAM YOUSEFI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL
- Face presantation attack detection by deep learning
Derin öğrenme ile yüz sunum saldırı tespiti
MUHAMMED SELAMCIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolManisa Celal Bayar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET GÖKHAN ERDEM
- Classification of knee osteoarthritis severity using deep learning with fully supervised and semi-supervised-based approaches
Derin öğrenme ile tamamen denetimli ve yarı-denetimli yaklaşım tabanlı diz osteoartrit şiddetinin sınıflandırılması
İLKNUR AKTEMUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKAY ÖKSÜZ
- Derin öğrenme ile görsel benzerliklerin bulunması ve müşteri sepet analizi ile e-ticaret alışverişleri için ürün önerisi
Finding visual similarities with deep learning and product recommendation for e-commerce shopping with customer basket analysis
ESRA PULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELİN SONER KARA