Geri Dön

Ray yüzey kusurlarının görüntü işleme ve yapay zeka yöntemleri kullanılarak tespiti ve sınıflandırılması

Detection and classification of rail surface defects using image processing and artificial intelligence methods

  1. Tez No: 856983
  2. Yazar: ASIM ÜNALAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Demiryolları buharlı motorun icadıyla başlayıp günümüzde yüksek hızlı trenlere evrimleşmiştir. İlk gününden bugüne lokomotifler ve vagonlar demir raylar üzerinde hareket etmiştir. Demiryolu araçları için raylar kritik öneme sahiptir. Ray yüzeylerinde zamanla kusurlar oluşmaktadır. Bunlar demiryolu araçları kaynaklı ya da üretim kaynaklı olabilmektedir. Çalışmamızda ray yüzeylerinde oluşan kusurlardan ezilme (squat) ve soğuk yaralanma (bruising) kusurlarının sınıflandırması yapılmıştır. TCDD Demiryolları Araştırma Merkezi Müdürlüğü'nden alınan görüntüler kullanılarak üç veri seti hazırlanmıştır. İlk veri setimizde (VS-1) 447 görüntü bulunmaktadır. İkinci veri setinde (VS-2) VS-1 üzerine CLAHE filtresi uygulanmış halidir. Üçüncü veri seti (VS-3) VS-2 üzerinde veri artırımı yapılarak elde edilmiştir. Sınıflandırma için kendi hazırladığımız model ve öğrenim aktarım modellerinden VGG-16, ResNet50 ve DenseNet121 kullanılmıştır. Modeller tüm veri setlerinde eğitilmiştir. VS-1 VGG-16 modelinde %80 doğruluk elde edilmiştir. VS-2 ile DenseNet121 modelinde %95 doğruluk elde edilmiştir. VS-3 ile ResNet50 modelinde %95 doğruluk elde edilmiştir. Veri setinde bulunan örneklerin ön işlemden geçirilmesi ve veri artırımı yapılmasının olumlu etkileri olmuştur.

Özet (Çeviri)

Railways have evolved from the invention of the steam engine to the high-speed trains of today. Since the first day, locomotives and wagons have moved on iron rails. Rails are critical for railway vehicles. Defects are formed on the rail surfaces over time. These can be rolling stock-based or production-based. In this study, squat and cold bruising defects were classified among the defects on the rail surfaces. Three data sets were prepared using images from the Turkish State Railways (TCDD) Research Center Directorate. The first data set (VS-1) contains 447 images. The second data set (VS-2) is the CLAHE filter applied on VS-1. The third data set (VS-3) was obtained by augmenting data on VS-2. For classification, we used our own model and learning transfer models VGG-16, ResNet50 and DenseNet121. The models were trained on all data sets. VS-1 VGG-16 model achieved 80% accuracy. With VS-2, 95% accuracy was achieved in the DenseNet121 model. With VS-3, 95% accuracy was achieved in the ResNet50 model. Pre-processing and data augmentation of the samples in the dataset had positive effects.

Benzer Tezler

  1. Designing and additive manufacturing of customizable, modular scaffold blocks for large bone defects

    Büyük kemik kusurları için özelleştirilebilir, modüler doku iskele bloklarının tasarımı ve eklemeli imalatı

    ANIL AHMET ACAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Makine MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Üretim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAHATTİN KOÇ

  2. Synthesis of ZnCdSSe, CdSSeTe quaternary and ZnCdSSeTe quinary alloy quantum dots via two phase synthesis method

    ZnCdSSe, CdSSeTe dörtlü ve ZnCdSSeTe beşli alaşım kuantum noktacıklarının iki faz sentez yöntemi ile sentezlenmesi

    MERVE ERKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CANER ÜNLÜ

  3. Nitratlı fonksiyonel malzemelerin (GaN/AlN/alInN/InGaN ) mozaik kusurlarının incelenmesi

    Mosaic defect investigation in the functional materials with nitrate (GaN/AlN/alInN/InGaN )

    MEHMET TAMER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Fizik ve Fizik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA KEMAL ÖZTÜRK

  4. Nucleation of skyrmioniums and their dynamics in the presence of defects

    Skyrmıoniumların oluşturulması ve kusurlar ile etkileşimlerinin incelennmesi

    AYKUT CAN ÖNEL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Fizik ve Fizik MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BULAT RAMİ

  5. Inxga1-xn (x= 0,075; 0,090; 0,100) Mavi led'lerin mikroyapısal kusurlarının ters örgü uzay haritası ile incelenmesi

    Investigation of Inxga1-xn (x= 0,075; 0,090; 0,100) Blue led's mi̇crostructure defects from reciprocal space mapping

    YUNUS BAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Fizik ve Fizik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA KEMAL ÖZTÜRK

    DOÇ. DR. HALİT ALTUNTAŞ