SEM (taramalı elektron mikroskobu) görüntülerinin yapay zeka metotları ile incelenmesi
Examination of SEM (scanning electron microscopy) images by artificial intelligence methods
- Tez No: 779177
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMAİL TOPÇU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Nanoteknoloji, Nanobilim, Yapay Zekâ, SEM, Malzeme Bilimi, Nanotechnology, Nanoscience, Artificial Intelligence, SEM, Materials Science
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Alanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Nanobilim ve Nanoteknoloji Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Günümüzde, Nanoteknoloji ve Nanobilimin, Yapay Zekâ ile çalışma niteliğinin günden güne artması; malzeme biliminin önem kazanmasında etkili olmaktadır. Tezin SEM Görüntülerinin Yapay Zekâ Metotları ile İncelenmesi, multidisipliner bir alanı ifade etmektedir. Tezin içeriği, Nanoteknoloji ve Yapay Zekâ alt başlıklarından oluşmaktadır. Deneysel kısımda kullanılan verilerin oluşumu; halka açık erişim olarak sunulan 22.000 SEM verisinin; Trieste'deki CNR-IOM'un TASC laboratuvarında bulunan ZEISS SUPRA 40 çözünürlüklü cihaz ile 5 yıl boyunca 100 bilim insanının çalışmaları sonucunda elde edildiği bilinmekle birlikte; deneysel çalışma için oluşturulan prototipte yer alan verilerin seçimi için; tek tek çözünürlüğü, görüntü boyutu ve kalitesine göre incelenmesinin ardından, dikkate alınan özellik, görüntü kalitesi olmakla birlikte; bu verilerin oluşumunda 100 görüntü verisi elle manuel olarak nano boyutta ve mikro boyutta seçilip, düzenlendikten sonra; toplamda 1000 görüntü verisi 10 veri seti içerisinde oluşturuldu. Devamında makine öğrenmesi yönteminde yer alan derin öğrenme tekniklerinden CNN sınıflandırma tekniği kullanılarak yapay zekâ eğitimi gerçekleştirildi. Deneysel çalışma için python kütüphanesinden yararlanıldı. Ardından hazırlanan verilerin“RELU-softmax”aktivasyon fonksiyonları ile; Epoch değerleri RMSprop ile 25 ve 100 olarak ayarlanarak eğitim tamamlandı. Bu eğitimde RMSprop yerine, Adam = 0.000001 fonksiyonu kullanılarak tekrar oluşturulan kodlarla, öğrenme hızındaki artış-azalış değerlerini gözlemlemek adına eğitim tekrarlandı. Veri sonuçlarının eğitim parametrelerine uygunluk düzeyine göre sınıflandırma açısından Model doğruluk oranlarının tablolaştırıldı. En iyi sonuç değerinin yorumlaması yapıldı. Burada kullanılan yaklaşım, çok çeşitli nanobilim kullanım durumlarına uygulanabilen, nanomalzemelerin belirli özelliklerini çözmek için uygun parametreler geliştirilecek şekilde ayarlanarak yeni yöntem ve araçların uygulanmasına giden yolu makine öğrenmesinin ürüne dönüşüm boyutunda; malzeme bilimi kütüphanesi oluşturmak amacıyla kullanımının, yapay zekâ ve nanoteknoloji alanındaki gelecek çalışmalarının önünü açabilmesine katkısı olabilir.
Özet (Çeviri)
Today, the quality of Nanotechnology and Nanoscience to work with Artificial Intelligence is increasing day by day; It is effective in gaining importance of materials science. Examination of SEM Images of the thesis with Artificial Intelligence Methods represents a multidisciplinary field. The content of the thesis, It consists of sub-titles of Nanotechnology and Artificial Intelligence. The formation of the data used in the experimental part; 22,000 SEM data available as public access; Although it is known that it was obtained as a result of the work of 100 scientists for 5 years with the ZEISS SUPRA 40 resolution device in the TASC laboratory of CNR-IOM in Trieste; for the selection of data contained in the prototype created for experimental work; After examining the resolution, image size and quality one by one, the feature taken into consideration is image quality; In the formation of these data, after 100 image data are manually selected and arranged in nano and micro dimensions; A total of 1000 image data was created in 10 data sets. Afterwards, artificial intelligence training was carried out using the CNN classification technique, one of the deep learning techniques in the machine learning method. The python library was used for the experimental study. Then, with the“RELU-softmax”activation functions of the prepared data; the training was completed by setting the epoch values to 25 and 100 with RMSprop. In this training, the training was repeated to observe the increase- decrease values in the learning speed with the renewed codes using the Adam=0.000001 function instead of RMSprop. Model accuracy rates are tabulated in terms of classification according to the level of fit of data results with training parameters. The interpretation of the best result value was made. The approach used here is in the machine learning-to-product dimension, which leads to the application of new methods and tools by adjusting to develop appropriate parameters to solve specific properties of nanomaterials, which can be applied to a wide variety of nanoscience use cases; Its use to create a materials science library may contribute to paving the way for future studies in the field of artificial intelligence and nanotechnology.
Benzer Tezler
- Farklı remineralizasyon ajanlarının uygulandığı yapay çürük lezyonlu dişlerin yüzey sertlik değerlerinin karşılaştırılması ve sem görüntülerinin değerlendirilmesi
Farkli remineralizasyon ajanlarinin uygulandiği yapay çürük lezyonlu dişlerin yüzey sertlik değerlerinin karşilaştirilmasi ve sem görüntülerinin değerlendirilmesi
RUHAN BOZATLIOĞLU
- Alt yapı materyali olarak kullanılan peek ve pekk materyallerinin yapay yaşlandırma öncesi ve sonrası üst yapı kompoziti ile bağlanma dayanımının in - vitro olarak incelenmesi ve sem görüntülerinin incelenmesi
Investigation of the bonding strength of peek and pekk materials used as substructure materials with superstructure composite before and after artificial aging as in vitro and examination of sem images
MERVE ÜSTEK KOÇER
Doktora
Türkçe
2024
Diş Hekimliğiİstanbul Aydın ÜniversitesiProtetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE APAK
- Döküm endüstrisinde sodyum silikat bağlayıcılı kalıp / maça kum özelliklerinin mikrodalga yöntemiyle geliştirilmesi
Developing of properties of sodium silicate bonded moulding/core sands by microwave method in foundry industry
SERDAR KADIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NECİP ÜNLÜ
- Üç boyutlu biyoyazıcıda koyun ve sentetik hidroksiapatit matrisli MgO VE Al2O3 takviyeli biyomalzeme uygulamalarının gerçekleştirilmesi
Implementation of MgO AND Al2O3 reinforced biomaterials with sheep and synthetic hydroxyapatite matrix in a three-dimensional bioprinter
AYSU AKILLI ARI
Doktora
Türkçe
2022
BiyomühendislikKarabük ÜniversitesiEndüstriyel Tasarım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE EVLEN
DOÇ. DR. NERMİN DEMİRKOL
- Kimyasal katkıların çimento bazlı malzemelerin dayanımına, reolojisine ve mikro yapısına etkileri
The effects of chemical additives on strength, rheology and microstructure of cement based materials
SIDDIKA GAMZE ERZENGİN YALÇIN
Doktora
Türkçe
2010
Kimya MühendisliğiAnkara ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AFİFE GÜVENÇ
PROF. DR. EMİN ARCA