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 süper çözünürlüklü radar görüntüleme
Super resolution radar imaging with deep learning
İREM FADİME ERİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- Detection of plant leaf diseases via deep learning
Başlık çevirisi yok
YOUSIF NAJI HAMAD HAMAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KOYUNCU
- Derin öğrenme ile nesne algılamada transfer öğrenme ve ince ayar işlemlerinin etkinliklerinin araştırılması
Studying effectiveness of transfer learning and fine tuning processes in object detection with deep learning
MEHMET UĞUR TÜRKDAMAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK
- Derin öğrenme ile nokta bulutu üzerinden bina çatı tiplerinin sınıflandırılması
Classification of building roof types through point cloud with deep learning
MERVE YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEVZİ KARSLI
- Derin öğrenme ile optik koherens tomografi görüntülerinden retinal bozukluk tanısı
Retinal disorder diagnosis from optical coherence tomography images with deep learning
GÜLSÜM ARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve Teknolojiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDURRAHİM AKGÜNDOĞDU