Geri Dön

Parametrik algılama için esnek optik sensör geliştirilmesi

Development of flexible optical sensor for parametric detection

  1. Tez No: 963463
  2. Yazar: EKREM KÜRŞAD DAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. RECAİ KILIÇ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 125

Özet

Çevre kirliliği bütün canlıları etkileyen önemli sorunlardan birisi olup, denetim altında tutulması gereken bir unsurdur. Bu kirliliklerin başında da ağır metaller ve mikroplastikler gelmektedir. Doğada yok olmaları uzun zaman alan bu kirlilikler dünya üzerinde kimi bölgelerde toksik seviyelere ulaşabilmektedir. Bu nedenle su gibi hayati bir tüketim maddesindeki ağır metal ve mikroplastik tespiti önem arz etmektedir. Tez kapsamında iki farklı sensör sistemi, tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir. Sunulan görüntü temelli sensör sisteminde, mikroplastikleri boyutuna ve cinsine göre derin öğrenme algoritması ile otonom sınıflandırabilen, düşük maliyetli, yüksek doğruluğa sahip bir cihaz tasarımı yapılmıştır. Çeşitli dalgaboylarındaki lazer ışık kaynaklarının farklı girişim desenlerini meydana getirmesi sayesinde yüksek sınıflandırma başarısı elde edilmiştir. Bir diğer sunulan fotoreseptör temelli sensör sisteminde mikroplastiklerin konsantrasyonu, cinsi ve boyutu tespit edilmeye çalışılırken, ağır metallerin de hem cinsine hem de konsantrasyonuna göre sınıflandırması gerçekleştirilmiştir. Mikroplastik deneylerinde, çapı 10 µm ve 8 µm olan polistiren küreleri ile 8 µm çapındaki melamin küreleri çeşitli konsantrasyonlarda kullanılmıştır. Ağır metal olarak suda çözünmüş, çeşitli konsantrasyonlarda olan arsenik, kadmiyum, krom, bakır, cıva, nikel, kurşun ve çinko metalleri kullanılmıştır. Görüntü temelli sensör sisteminde farklı su ortamlarındaki mikroplastikler YOLO ve ResNet algoritmaları ile sınıflandırılırken, fotoreseptör temelli sensör sisteminde hem deiyonize sudaki mikroplastikler hem de sudaki ağır metaller MLP algoritması ile sınıflandırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Environmental pollution is one of the major problems affecting all living things and must be kept under control. Heavy metals and microplastics are among the most common pollutants. These pollutants take a long time to decompose in nature and can reach toxic levels in some regions around the world. Therefore, the detection of heavy metals and microplastics in a vital consumer product like water is crucial. Two different sensor systems were designed and implemented within the scope of this thesis. The presented image-based sensor system utilizes a deep learning algorithm to autonomously classify microplastics based on their size and type, providing a low-cost, high-accuracy device. The different interference patterns created by laser light sources at various wavelengths yielded high classification success. Another photoreceptor-based sensor system attempted to determine the concentration, type, and size of microplastics while also classifying heavy metals based on both type and concentration. In the microplastic experiments, polystyrene spheres with diameters of 10 µm and 8 µm and melamine spheres with diameters of 8 µm were used at various concentrations. Arsenic, cadmium, chromium, copper, mercury, nickel, lead, and zinc, dissolved in water at various concentrations, were used as heavy metals. In the image-based sensor system, microplastics in different aquatic environments were classified using the YOLO and ResNet algorithms, while in the photoreceptor-based sensor system, both microplastics in deionized water and heavy metals in water were classified using the MLP algorithm.

Benzer Tezler

  1. Biyomoleküler tanı sistemleri için taşınabilir, gerçek zamanlı ve etiketsiz biyosensor geliştirilmesi ve karakterizasyonu

    Development and characterization of portable, real-time & label-free biosensors for biomolecular recognition

    MUSTAFA OĞUZHAN ÇAĞLAYAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Kimya MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. ERHAN BİŞKİN

  2. FFT-based viscosity sensing for a micropillar-based microfluidic chip

    Mikrosütun tabanlı mikroakışkan çip için FFT tabanlı viskozite ölçümü

    ILYAR JAFARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET CAN ERTEN

    DOÇ. ONUR FERHANOĞLU

  3. Deformation estimation of a tendon-driven elastic actuator with soft strain sensors

    Yumuşak gerilme sensörleri ile tendon kontrollü esnek aktuatörün deformasyon tahmini

    MILAD HAYATI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mekatronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. MELİH TÜRKSEVEN

  4. Impact of parametric design on designing performative facades

    Parametrik tasarımın performatif cephe tasarımı üzerine etkisi

    DELARA RAZZAGHMANESH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELTEM AKSOY

  5. Performans tabanlı parametrik ve adaptif bina kabuğu tasarım önerisi

    Performance based parametric and adaptive building facade design proposal

    BÜŞRA YAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    MimarlıkMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜMİT TURGAY ARPACIOĞLU