Measuring the dimensions of 3D rectangular objects using 2D camera
2D kamera kullanarak 3D dikdörtgen nesnelerin boyutlarının ölçülmesi
- Tez No: 785414
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR AKBATI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 44
Özet
Lojistik sektörü, kargo dağıtım şirketlerinin ve depolama yerlerinin sayısının artması ile son yıllarda hızla büyümektedir. Bu nedenle nakliye maliyetini ve depolama alanını optimize etmek için kargo kutularının hacminin pratik olarak ölçülmesi büyük önem taşımaktadır. Ancak endüstride kullanılan mevcut yöntemler yüksek maliyetli olup ayrıca çok gelişmiş ekipmanlar gerektirmektedir. Bu nedenle, lojistik otomasyon endüstrisi nesne boyutlarını belirlemek için uygun maliyetli ve pratik çözümlere ihtiyaç duymaktadır. Bu araştırmada dikdörtgen kutu boyutlarının 2 boyutlu kamera kullanılarak pratik ve ekonomik olarak ölçülmesi amaçlanmaktadır. Mevcut uygulamalarda 3 boyutlu kameralar, TOF sensörleri, structured light teknolojileri ve sadece bu amaç için geliştirilmiş özel sensörler kullanılmaktadır. Ancak lojistik otomasyon alanında kargo kutularının boyutlarını ölçmek için 2 boyutlu kamera ilk kez bu çalışmada prototip olarak kullanılmıştır. Bu araştırmada, bilgisayar görmesi ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılmıştır. Öncelikle 2700'ün üzerinde kargo kutusu görüntüsü, fotoğraflardan kutuların ayırt edilebilmesi için nesne algılama algoritmasına eğitilmiştir. Daha sonra dahili ikili matrislerde, önceden boyutları tanımlı olan aruco işaretleyicileri 2 boyutlu kamera ölçümleri için referans olarak kullanılmıştır. Daha sonra kutuların boyutları, aruco işaretleyicilerinin ölçülen boyutlarıyla orantılı olarak hesaplanmıştır. Çalışmanın sonuçları, kutuların boyutlarının gerçek ve ölçülen değerleri karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Ölçülen ve gerçek boyutlar arasındaki ortalama hata payı %1,6 ile %13 arasında değişmektedir.
Özet (Çeviri)
The logistics industry has been growing rapidly in recent years with the increase in cargo distribution companies and storage places. This generates a demand to practically measure the volume of cargo boxes to optimize the transportation cost and storage space. However, the current methods used in the industry require high costs and very advanced equipment. Thus, the logistics automation industry needs to adjust to provide cost-effective and practical solutions to determine the object dimensions. This research aims to determine the dimensions of rectangular objects such as boxes practically and economically by using a 2-dimensional (2D) camera. In the existing engineering practice, expensive 3D cameras, time-of-flight (TOF) sensors, structured light technologies and special sensors, which are developed only for this aim, have been used recently. However, the single 2D camera is used for the first time as a prototype to measure the dimensions of cargo boxes in the logistics automation field. This emphasizes the novelty of the methods used in this research. This thesis proposes using computer vision and machine learning technics for this purpose. Firstly, over 2700 cargo box images are trained to the object detection algorithm for the box identification in the images. Secondly, the aruco markers, which have predefined dimension IDs available in internal binary matrices, are used as a reference for the 2D camera measurements. Then the dimensions of the boxes are calculated in proportion to the measured dimensions of the aruco markers. The results of the study are presented in terms of comparing the actual and the estimated measurements of the dimensions of boxes. The relationship between the calculated and the actual measurements demonstrates good agreement with average error ranges between 1.6% and 13%.
Benzer Tezler
- Mimari tasarımda yapay zekâ yaklaşımı: Makine öğrenmesi ile mekân işlevlerinin tanınması ve üretken çekişmeli ağlarla mimari plan üretimi
Artificial intelligence approach in architectural design: Recognition of space functions with machine learning and architectural plan generation with generative adversarial networks
BERFİN YILDIZ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM ZİNCİR
- Design, fabrication, instrumentation and testing of aneducational wind tunnel
Eğitim amaçlı bir rüzgar tünelinin tasarımı, üretimi, ölçüm düzeneği ile donatılması ve deneme ölçümleri
MURAT COŞKUN ÇIĞIL KILIÇKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Havacılık ve Uzay MühendisliğiAtılım ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN UMUR AKAY
- Kum zeminlerde, yatay yüklü baret kazıkların davranışının belirlenmesi
Determination of behaviour of barrette piles under lateral load in sand
MURAT OKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BERRAK TEYMÜR
- Dental implant (Ti6Al4V) ve abutment montajlarında farklı sistem alternatifi olarak mekanik sıkıştırıcıların araştırılması ve sonlu elemanlar analizi
Investigation and finite element analysis of mechanical compressors as different system alternatives in dental implant (Ti6Al4V) and abutment installations
MEHMET ONUR YAĞIR
Doktora
Türkçe
2024
Diş HekimliğiSakarya Üniversitesiİmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞADUMAN ŞEN
- Frezeyle tornalama operasyonunun geometrik, kuvvet ve ısıl modellenmesi
Geometric, force and thermal modeling of turn-milling operations
UMUT KARAGÜZEL
Doktora
Türkçe
2016
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA BAKKAL
PROF. DR. ERHAN BUDAK