Derin öğrenme ile görüntü işlemeye dayalı konik fiber sensör geliştirilmesi
Development of tapered fiber sensor based on image processing with deep learning
- Tez No: 931525
- Danışmanlar: PROF. DR. İSA NAVRUZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Konik fiber sensörler, hassas algılama ve ölçüm gerektiren birçok uygulama alanında kullanılmaktadır. Konik fiber sensörlerde algılama, optik spektrum analizör aracılığıyla gerçekleştirilmektedir. Geleneksel yöntemlerin aksine bu tez çalışmasında, derin öğrenme teknikleri kullanılarak görüntü işlemeye dayalı konik fiber sensörler geliştirilmiş ve deneysel olarak algılama yapabileceği gösterilmiştir. Çok modlu fiberlerde kılavuzlanan yüzlerce mod, fiber çıkışında benek deseni adı verilen bir girişim deseni oluşturmaktadır. Fiber sonuna yerleştirilen bir CCD kamera ile gözlemlenen benek desenleri, ölçülecek fiziksel büyüklüğün değişimine bağlı olarak farklılaşmaktadır. Benek deseni görüntülerindeki değişim analiz edilerek algılama işlemi gerçekleştirilebilir. Bu tez çalışmasında üretilen konik fiber sensörler ile kırılma indisi, gerilme ve sıcaklık olmak üzere üç farklı fiziksel büyüklüğün, geniş bir ölçüm aralığında, yüksek çözünürlüklü ve hassas şekilde algılaması gerçekleştirilmiştir. Algılama işlemi için korelasyon analizi ve bir derin öğrenme yöntemi olan evrişimli sinir ağları yöntemi kullanılmıştır. Deneysel çalışmalarda basamak ve dereceli indisli sınıfta yer alan dört farklı çok modlu fiber kullanılmıştır. Farklı öz ve kılıf çaplarına sahip fiberlerin sensör duyarlılığına etkisi incelenmiş ve iki farklı dalga boyunda (635 nm ve 1550 nm) çalışılarak dalga boyunun sensör performansa etkileri araştırılmıştır. Ölçülebilen en düşük fiziksel büyüklük değişimi kırılma indisi ölçümlerinde 1.34x10-5, gerilme ölçümlerinde 12.5 µɛ ve sıcaklık ölçümlerinde 0.5 ºC olarak gösterilmiştir. Bu tez çalışmasında ayrıca konik fiber sensörlerde benek deseni görüntüleme kullanılarak derin öğrenme tabanlı algılama yapılabileceği gösterilmiş ve literatüre yeni bir yaklaşım kazandırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Tapered fiber sensors are utilized in various applications requiring precise detection and measurement. In tapered fiber sensors, detection is performed using an optical spectrum analyzer. Unlike conventional methods, in this thesis, tapered fiber sensors based on image processing were developed using deep learning techniques, and their ability to perform detection was demonstrated experimentally. Hundreds of modes guided in multimode fibers generate an interference pattern called a speckle pattern at the fiber output. The speckle patterns, observed through a CCD camera positioned at the fiber end, vary with changes in the physical parameter being measured. By analyzing changes in the speckle pattern images, detection can be achieved. In this thesis, the developed tapered fiber sensors were used to detect three distinct physical quantities refractive index, strain, and temperature over a broad measurement range with high resolution and precision. Correlation analysis and a deep learning method, convolutional neural networks, were employed for the detection process. Experimental studies utilized four different multimode fibers from the step-index and graded-index classes. The effects of fibers with different core and cladding diameters on sensor sensitivity were examined, and the effects of wavelength on sensor performance were investigated by operating at two different wavelengths (635 nm and 1550 nm). The smallest measurable physical parameter changes were demonstrated as 1.34x10-5 in refractive index measurements, 12.5 µɛ in strain measurements, and 0.5 ºC in temperature measurements. In this thesis, it was also demonstrated that deep learning-based detection can be performed using speckle pattern imaging in conical fiber sensors, providing a new approach to literature.
Benzer Tezler
- Türkiye'de aile planlaması çalışmalarında erkeklerin önemi, hastane personeli ile fabrika işçilerinin doğum kontrol yöntemlerine karşı tutum ve davranranışlarında farklılığın araştırılması
Başlık çevirisi yok
KAMİL MALKOÇLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Demografiİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERİN KÖSEBAY
- Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri
Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”
FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL
- Tekstil boyamacılığında atık flottede boyama imkanları üzerine araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET YAKARTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KERİM DURAN
- Ön işlemenin ve askorbik asitin dondurularak depolanan yılan balıklarının (Anguilla anguilla) kalitesine etkileri
Başlık çevirisi yok
H.VOLKAN GÖKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSu Ürünleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ