Iot tabanlı görüntü işleme tekniği ile güneş enerji takip sisteminden maksimum düzeyde enerji elde edilmesi
Maximizing energy efficiency in a solar tracking system using iot-based image processing
- Tez No: 943860
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN UÇKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Bu tez çalışmasında, görüntü işleme temelli bir güneş takip sistemi geliştirilmiş ve bu sistem IoT platformu olan ThingsBoard ile entegre edilmiştir. Çalışmanın amacı, sabit bir kamera yardımıyla güneşin azimut ve yükseklik açılarının görüntüler üzerinden hesaplanarak gerçek zamanlı olarak izlenebilmesi ve bu bilgilerin hem simülasyon hem de fiziksel donanım uygulamaları için kullanılabilir hâle getirilmesidir. Görüntü işleme için OpenCV kütüphanesi kullanılmış; HSV renk uzayında yapılan eşikleme ve kontur analizleriyle güneşin parlak bölgesi izole edilmiştir. Elde edilen koordinatlardan azimut ve yükseklik açıları hesaplanmış ve MQTT protokolü ile ThingsBoard platformuna aktarılmıştır. Platform üzerinde, bu veriler gerçek zamanlı grafiklerle görselleştirilmiş, radial göstergeler ve kural tabanlı alarmlar ile sistem izlenebilir hâle getirilmiştir. Ayrıca, Hottel atmosfer modeli kullanılarak teorik ışınım tahminleri yapılmış ve bu tahminler ThingsBoard'a ayrı bir veri akışı olarak entegre edilmiştir. Gözlemlenen konum verileriyle teorik ışınım karşılaştırılarak sistem doğruluğu test edilmiştir. Son olarak, elde edilen azimut verisine göre servo motor hareketi sağlayacak bir kontrol mekanizması Python ile hazırlanmış ve gelecekteki fiziksel uygulamalara temel oluşturacak biçimde sunulmuştur. Bu sistem, düşük maliyetli, modüler ve genişletilebilir yapısıyla akademik prototipin ötesinde gerçek dünya uygulamaları için güçlü bir çözüm sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, an image processing-based solar tracking system was developed and integrated with the IoT platform ThingsBoard. The main objective was to detect the sun's azimuth and elevation angles from a fixed camera through image frames and to utilize this information in both simulation and potential physical applications. OpenCV was used for image processing. Through HSV-based thresholding and contour analysis, the bright region corresponding to the sun was isolated, and its center coordinates were calculated. These coordinates were converted into azimuth and elevation angles and transmitted to the ThingsBoard platform via the MQTT protocol. On the platform, the data was visualized in real time using time series charts, radial indicators, and rule-based alarm mechanisms for system monitoring. Additionally, the Hottel atmospheric model was implemented to perform theoretical solar irradiance estimations based on the calculated elevation angles. These estimations were also integrated into the ThingsBoard platform, allowing for a time-dependent comparison between visually detected sun positions and theoretical irradiance values, thus validating the system's accuracy and real-world reliability. To demonstrate the feasibility of physical integration, a Python-based servo motor control structure was prepared. The system was designed to transform the received azimuth angle into physical movement, enabling motor rotation via PWM signals. Although not implemented physically, the control logic was built to be ready for hardware deployment. Overall, the developed system presents a low-cost, modular, and scalable solution combining real-time data monitoring, automation, and theoretical modeling—making it suitable not only as an academic prototype but also for real- world solar energy optimization applications.
Benzer Tezler
- Kütüphane ortamlarının verimlilik analizi:IOt sensörleri ve makine öğrenimi ile optimum çalışma koşullarının belirlenmesi
Efficiency analysis of library environments: determining optimum working conditions with iot sensors and machine learning
SARKAN MAMMADOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENVER KÜÇÜKKÜLAHLI
- Nesnelerin interneti (IoT) tabanlı derin öğrenme ile tarımda sürdürülebilir su yönetimi sisteminin geliştirilmesi
Development of sustainable water management system in agriculture with internet of things (IoT) based deep learning
AHMET ÖZMEN
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ERTUĞRUL
- Derin öğrenme tabanlı görevlerin kenar bilişim yöntemiyle uzak sunucuya taşınması
Offloading tasks to remote server for deep learning based applications over edge computing system
HÜSEYİN ENES İLHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- FPGA üzerinde düşük güç tüketimi odaklı sistem gerçeklemesi ve performans analizi
System design and performance analysis focused on low power consumption on FPGA
HAKAN GÜRBÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİYE KORKMAZ
- Nesnelerin interneti için kenar bilişim tabanlı akıllı görsel algılama analizi
Edge computing based intelligent visual sensing analysis for the internet of things(IoT)
EMRAH ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ÖZYER