Geri Dön

Bilgisayarlı görü tabanlı fosforesans işaretleme yöntemiyle karanlık ortamlarda sıvı seviye ölçümü ve kontrolü

Liquid level measurement and control in dark environments with computer vision-based phosphorescent marking method

  1. Tez No: 938097
  2. Yazar: SEYİT AHMET İNAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BEKİR AKSOY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 120

Özet

Bu çalışmanın temel amacı kimya, ziraat ve biyoloji alanlarında kullanılan deneysel sıvı akış sistemlerinin, bilgisayar görüsü kullanılarak sıvı seviyesi ölçüm ve kontrol süreçlerini gerçekleştirmektir. Amaç kapsamında, depolama sıvı tankları, süreç tankı, pompalar, kamera ve elektronik devrelerden oluşan laboratuvar tipi sıvı akış sistemi tasarlanmıştır. Sistem aydınlık ve karanlık ortamlarda sıvı seviyesi ve pompa debilerini ölçmek için kullanılmıştır. Sıvı sıcaklık verisi, görünür ışığa dönüştürülerek verinin kamera tarafından alınması sağlanmıştır. Sıvı süreçlerine yönelik görüntü analizi, ölçme ve kontrol yazılımı geliştirilmiştir. Aydınlık ortamda yapılan seviye ölçümlerinde, görüntülerdeki ışık yansıması, paralaks etkisi ve sıvı lekeleri gibi bozucu etkiler hatalı ölçümlere neden olmuştur. Bu etkileri azaltmak amacıyla yeni bir yöntem önerilmiştir. Yöntem, sıvı yüzeyinin karanlıkta fosforesans şamandıra kullanılarak işaretlenmesidir. Ölçüm öncesinde, UV ışığıyla 5 saniye uyarılan şamandıra, karanlıkta parlayarak kamera tarafından 120 saniye algılanmaktadır. Bilgisayar görüsüyle parlamanın konumu belirlenerek sıvının seviyesi ve hacmi ölçülmüştür. Sıvı seviyesi, görüntünün RGB renk uzayı, satır profili ve eşikleme işlemleri kullanılarak ölçülmüştür. Ölçüm sonuçları, gerçek ölçüm sonuçlarıyla karşılaştırılarak ölçüm hatası ±3 mm ve doğruluğu %98.23 olarak hesaplanmıştır. Yöntem kullanılarak iki farklı sıvının belirli oranlarda karışım süreci uygulanmıştır. Yöntem, sıvı seviye tespitindeki karmaşık görüntü işleme algoritmalarını ve matematiksel işlemlerini basitleştirmiştir. Sıvı seviye ölçümünde görüntü işleme teknikleri kullanan FPGA veya mikrodenetleyici tabanlı yazılım geliştirme süreçlerini kolaylaştırmaktadır. Düşük maliyetli ve uygulaması basit bir ölçme yöntemidir. Sıvı seviye değişikliklerinin izlenmesi ve kontrolü amacıyla laboratuvar süreçlerinde geniş uygulama potansiyeline sahiptir.

Özet (Çeviri)

The main purpose of this study is to perform liquid level measurement control processes of experimental liquid flow systems used in chemistry, agriculture and biology using computer vision. Within the scope of the purpose, a laboratory type liquid flow system consisting of storage liquid tanks, process tank, pumps, camera and electronic circuits was designed. The system was used to measure liquid level and pump flow rates in bright and dark environments. Liquid temperature data was converted to visible light and the data was captured by the camera. Image analysis, measurement and control software for liquid processes was developed. In level measurements made in bright environments, distorting effects such as light reflection, parallax effect and liquid stains in the images caused erroneous measurements. A new method was proposed to reduce these effects. The method is to mark the liquid surface in the dark using a phosphorescent float. Before the measurement, the float, which is stimulated with UV light for 5 seconds, glows in the dark and is detected by the camera for 120 seconds. The level and volume of the liquid were measured by determining the location of the glow with computer vision. The liquid level was measured using the RGB color space of the image, line profile and thresholding operations. The measurement results were compared with the actual measurement results and the measurement error was calculated as ±3 mm and the accuracy was %98.23. Using the method, a mixing process of two different liquids at certain rates was applied. The method simplified the complex image processing algorithms and mathematical operations in liquid level detection. It facilitates the development processes of FPGA or microcontroller-based software using image processing techniques in liquid level measurement. It is a low-cost and easy-to-implement measurement method. It has a wide application potential in laboratory processes for the purpose of monitoring and controlling liquid level changes.

Benzer Tezler

  1. Bilgisayarlı görü tabanlı AutoML platformu geliştirilmesi

    Development of computer vision based AutoML platform

    BURAK ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYTUĞ BOYACI

  2. Enhancing financial market forecasting using deep learning and computer vision-based technical analysis

    Derin öğrenme ve bilgisayarlı görü tabanlı teknik analiz kullanarak finansal piyasa tahminlerinin geliştirilmesi

    EDREES RAMADAN MERSAL MORCELI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. HAKAN KUTUCU

  3. Bilgisayarlı görü ve yapay zeka ile cam kusurlarının tespiti

    Detection of glass defects with computer vision and artificial intelligence

    YUSUF ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBitlis Eren Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VEDAT TÜMEN

  4. Design and implementation of a vision system for microassembly workstation

    Mikromontaj iş istasyonu için bır görü sistemi dizaynı ve uygulaması

    ERAY DOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Makine MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ÜNEL

    PROF. DR. ASIF ŞABANOVİÇ

  5. Bağlantılı bileşen etiketleme tabanlı kümeleme ile radar sinyallerinin ayrıştırılması

    Deinterleaving of radar signals with connected component labeling based clustering

    NESLİHAN FİŞNE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET GÜNGÖR PAKFİLİZ