Detection of rail faults from gray-level images with segmentation-based deep networks
Ray arızalarının gri-seviye resimlerden kesimleme tabanlı derin ağlar ile tespiti
- Tez No: 887934
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FİDAN, DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM İMAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Demiryolu araçları dünyada insan ve yük taşımacılığında yaygın olarak kullanılmaktadır. Türkiye'de de hızlı trenlerinde devreye girmesi ile demiryolu taşımacılığı hayatımızın önemli bir parçası haline gelmiştir. Çünkü araç sayısı arttı, yük ağırlıkları da arttı ve yeni hızlı trenlerde raylara çıktılar. Rayların bakımının yapılabilmesi için belirli aralıklarla rayların sağlamlığının kontrol edilmesi gerekmektedir, ancak rayların kilometrelerce uzun olması ve trafik nedeniyle zor olduğundan gece yapılması gerekmektedir. Bu da ihmallere ve hataların gözden kaçmasına neden olur. Bu yüzden kontrolü otomatik bilgisayar sistemleriyle yapmamız gerekmektedir. Bu projede demiryolunun en önemli iki bileşeni olan travers ve ray sorunlarına odaklanılmıştır. U-NET derin öğrenme algoritması kullanılarak raydaki çatlakların, kusurların tespiti ve traverslerin düz hizalanmasının kontrol edilmesi için modeller eğitilmiştir. Eğitilen modeller, yetersiz ve düşük kalitedeki resimler ile çalışılmasına karşın %92 ve üzeri doğrulukta test sonuçları elde edilmiştir. Yeterli kalitede ve sayıda veriler ile modellerin eğitimi gelecek vaat etmektedir.
Özet (Çeviri)
Railway vehicles are widely used by people and load transportation in the world. In Turkey also with the high speed trains the railway transportation became an important part of our lives. These developments of railway vehicles are also causing the health of railways. It is because the number of vehicles, the cargo weights are increased and, with the new high-speed trains are on the rails. To obtain the maintenance of the rails, the health of rails must be checked in regular intervals, but it is hard due to the long kilometers of rails and with the traffic, it must be done at night. This cause negligence and mistakes to be overlooked. So, we need to do the controlling with an automatic computer system. In this project, focused on sleeper and rail problems, which are the two most important components of railway. Models are developed to do detection of cracks, defects in rail and checking the straight alignment of the sleepers by using U-NET deep learning algorithm. Although the trained models were used with insufficient and low-quality images, test results were obtained with an accuracy of 92% or more. Training models with sufficient quality and quantity of data is promising.
Benzer Tezler
- Otonom drone ile alınan görüntülerden derin öğrenme tabanlı ray hattı bileşenlerinde hata tespiti
Deep learning based fault detection of rail track components from images taken by autonomous drone
MERVE YILMAZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE
- Raylı sistemlerde pantograf-katener sisteminin modellenmesi, simülasyonu ve arıza teşhis yöntemlerinin geliştirilmesi
Modeling, simulation and development of fault diagnosis methods for pantograph-catenary system in railway systems
EBRU KARAKÖSE
Doktora
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHSİN TUNAY GENÇOĞLU
- Pantograf-katener sistemlerinde görüntü işleme tabanlı temassız izleme yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of image processing based contactless monitoring methods in pantograf-catenary systems
ORHAN YAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET KARAKÖSE
- Proses eğitim mühendisliğinde çok değişkenli istatistiksel yöntemler
Multivariate statistical methods in process system engineering
LEVENT AKÇAY
Doktora
Türkçe
2003
Kimya MühendisliğiAnkara ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RIDVAN BERBER
- Sesten spektrogram dönüşümüne dayalı derin öğrenmeyi kullanarak raylı sistemlerde meydana gelen yapısal bozulmaların akustik izlenmesi ve tespiti yönteminin araştırılması
Investigation of acoustic monitoring and structural defects detection method in rail systems based on sound to spectrogram conversion and deep learning
EMRE UYGUN
Doktora
Türkçe
2023
UlaşımSüleyman Demirel Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAL TERZİ