Görüntü işleme yöntemleri ve mermer üretimine uygulanması
Image processing methods and their applicatoins to marble production
- Tez No: 793856
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖZGÜR AKKOYUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Maden Mühendisliği ve Madencilik, Mining Engineering and Mining
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dicle Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Maden İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Görüntü işleme, son yıllarda çok farklı alanlarda kullanılmaya başlayan ve önemi gittikçe artan bir çalışma alanıdır. Diğer birçok alanda olduğu gibi, mermer işleme alanında da son yıllarda görüntü işleme yöntem ve tekniklerinin uygulanması için çalışmalar yapılmaktadır. Bu uygulamalar mermer renklerini bilgisayar ortamına aktarma ile başlamış, ardından farklı kökendeki mermerleri birbirinden ayırabilen çalışmalar ortaya çıkmıştır. Daha sonra ise Yapay Zeka (YZ) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) modelleri ile aynı bloktan üretilen mermer numunelerinin renk seleksiyonunun bilgisayar ile yapılabildiği görülmüştür. Ancak bu çalışmaların uygulamaya dönüşebilmeleri için hala aşılması gereken bazı engeller bulunmaktadır. Bunlardan birincisi, YSA modellerinin pahalı oluşu ve karmaşık profesyonel yazılımlar ile oluşturulup çalıştırılabilmeleridir. Bunların fabrika entegrasyonları bu nedenle sorunludur. Bir diğer sorun işlem süresidir. YSA tabanlı da olsa, renk seleksiyon işleminin fabrikanın olağan işlem süresine uygun bir sürede yapılması gerekmektedir. Mermer renk seleksiyonunun bilgisayarlar ile yapılabilmesi için hem profesyonel YSA yazılımlarının fabrika ortamına bir şekilde uyum sağlayacak şekle sokulmaları hem de işlem sürelerinin fabrika işlem süresine uydurulmaları gerekmektedir. Bu tez çalışması problemin ikinci kısmına odaklanmış, süre kısaltma ile ilgili çalışmalar ve öneriler yapılmıştır. Tez çalışmasında, mermer renk seleksiyonunu görüntü işleme teknikleri ile YSA destekli olarak yapan bir model oluşturulmuş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Ardından, işlem süresini kısaltmak için iki farklı teknik önerilmiştir, her bir teknik için sırasıyla 14 ve 15 farklı çalışma koşulları için toplamda 29 YSA modeli tekrar oluşturulup en iyi teknik aranmıştır. Sonuçta, Emperador mermerine ait üç farklı renk seleksiyonuna ait toplamda 36 numune ile yapılan çalışma sonucunda Karelaj-40 olarak kodlanıp önerilen veri alma tekniği, klasik uygulamada 103 saniye süren ve %0.992 korelasyon ile model başarısı gösteren işlemi, 0.929 model korelasyonu ile 34 saniyeye indirmeyi başarmış, önerilen teknik, işlem süresini %67 oranında kısaltmıştır.
Özet (Çeviri)
Image processing is a field of study that has started to be used in many different fields in recent years and its importance is increasing. As in many other fields, studies have begun to be carried out in the field of marble processing for the application of image processing methods and techniques in recent years. These applications started with transferring the marble colors to the computer environment, and then studies that could classify marbles of different origins have been realized. After that, the color selection studies for marbles produced from the same block were made by computers by using Artificial Intelligence and Artificial Neural Networks (ANN) techniques. However, there are still some issues to be overcome in order for these studies to turn into applications. First, ANN models can be created and run with expensive and complex professional programs. Their integration into the factory is still problematic. Another issue is processing time. Even it is based on ANN, the color selection process must make a separation at a time suitable for the normal processing time of the factory. In order to make marble color selection with computers, both professional ANN software must be adapted to the factory environment and the processing times must be adapted to the factory processing times. This thesis focused on the second part of the problem; studies and suggestions were made about shortening the processing time and first, a model that makes marble color selection with image processing techniques supported by ANN was created and successful results were obtained. Then, two different techniques were proposed to shorten the processing time, for each technique, a total of 29 ANN models were reconstructed for 14 and 15 different operating conditions, respectively, to find the best option. At the end of the study, the processing time reduced from 103 seconds to 34 seconds with a model correlation of 0.929 by using the suggested technique named K-40. With this suggested technique, the processing time of ANN-based marble color classification decreased by 67%.
Benzer Tezler
- Şekil ve doku tabanlı yöntemlerle nesnelerin bölütlenerek en uygun yapı taşları ile dizilmesi
Segmenting objects with shape and texture based methods and tiling with the most suitable building blocks
ALP İMREK
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBalıkesir ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ORAL
- Classification of marble textures using neural networks and image processing methods
Doğal mermer kayaç örneklerinin yapay sinir ağları ve görüntü işleme yöntemleri ile sınıflandırılması
EMRE ARDALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. OLCAY AKAY
- Doğal taş karolarının görüntü işleme ve makine öğrenmesi teknikleri ile sınıflandırılması
Classification of natural stone tile with image processing and machine learning technique
MUSTAFA TEMİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İşletmeSivas Cumhuriyet ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ KAYNAR
- A deep learning model for marble quality classification
Mermer kalitesi sınıflandırması için derin öğrenme destekli bir model
İDRİS KARAALİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve TeknolojiDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ METE EMİNAĞAOĞLU
- Mermer levhaların sınıfların sınıflandırılmasında başarımın iyileştirilmesi
Improvoment of marble slab classification rate
MURAT TÜRKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALBAYRAK