Güneş panellerinin dört rotorlu iha kullanılarak termografi yöntemiyle derin öğrenme tabanlı hata tespit ve teşhisi
Deep learning based fault detection and diagnosis of solar panels using four rotor uav with termography method
- Tez No: 672615
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BATIKAN ERDEM DEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, güneş panellerinden elde edilen termal görüntüler kullanılarak panellerde oluşan hücre, modül ve panel hatalarının tespit edilmesi ele alınmıştır. Tez çalışması kapsamında dört rotorlu bir insansız hava aracı tasarlanmış ve araca termal kamera yerleştirilerek Karabük Üniversitesi Teknoloji Fakültesi binası üzerinde bulunan güneş panellerinin termal görüntüleri alınmıştır. Elde edilen termal görüntüler kullanılarak hücre hatası, modül hatası ve panel hatalarının olduğu bir termal veri seti oluşturulmuştur. Termal veri seti ile Yolov3 derin öğrenme tabanlı evrişimsel sinir ağı eğitilmiştir. Bu eğitim, gömülü yapay zeka özellikli bir bilgi işlem cihazı olan Nvidia Jetson TX2 cihazında gerçekleştirilmiştir. Yolov3 ağının eğitiminin tamamlanmasının ardından yapılan testlerde bahsedilen hataların başarıyla tespit edildiği sonucuna ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, it is discussed to detect cell, module and panel errors in panels using thermal images obtained from solar panels. Within the scope of the thesis study, a four-rotor unmanned aerial vehicle was designed and a thermal camera was placed in the vehicle and thermal images of the solar panels on the Technology Faculty of Karabük University were taken. A thermal data set with cell error, module error and panel errors was created using the resulting thermal images. Yolov3 deep learning based convolutional neural network was trained with the thermal data set. This training was carried out on the Nvidia Jetson TX2 device, an embedded AI-enabled computing device. After the completion of the training of the Yolov3 network, it was concluded that the errors mentioned in the tests were successfully detected.
Benzer Tezler
- Landsat uydusu aracılığı ile elde edilen görüntülerin sınıflandırılmaları ve bunlara ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması
Başlık çevirisi yok
G. FERZAN KÜÇÜKA
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ
- Pasif güneş enerjisi sistemi ile bina ısıtılmasının ekonomik analizi
Başlık çevirisi yok
AHMET AKDENİZ
- Matris lie grupları üzerine
Başlık çevirisi yok
RIFAT GÜNEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Matematikİnönü ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURİ KURUOĞLU
- The Effect of government price support on wheat farming and wheat marketing in Turkey
Başlık çevirisi yok
GÜNEŞ GÜLSEN ÖZEL
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
EkonomiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiYöneylem Araştırması Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİM DOĞRUSÖZ
- Azeri Şivesi Güney Azerbaycan ağızlarından Serap ağzı
Başlık çevirisi yok
K.MEHMET GECE
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Türk Dili ve EdebiyatıGazi ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. A. BİCAN ERCİLASUN