Endüstriyel kameralar için hiperspektral bantlarda adaptif pozlama süresi kestirimi
Adaptive exposure time prediction in hyperspectral bands for industrial cameras
- Tez No: 424207
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET ÇINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, hiperspektral görüntüleme için yeni bir pozlama düzeltme yöntemi sunulmuştur. Başlangıçta sistemde kullanılacak donanımsal parçaların entegrasyonu yapılmıştır. Daha sonra her bant için minimum ve maksimum pozlama değerlerini gösteren bir başvuru çizelgesi (look-up table) oluşturulmuştur. Geliştirilen bir görüntü alımı arayüzü ile farklı hiperspektral bantlarda değişik pozlama sürelerine sahip imgeler elde edilmiştir. Devamında, pozlama durumunu temsil edebilecek çeşitli öz nitelikler belirlenmiş ve bir veri seti oluşturulmuştur. Yapay sinir ağları (YSA) modellerinden Çok Katmanlı Algılayıcı ağ modeli, Doğrusal Regresyon ve REPTree algoritmalarının pozlama durumunu belirlemedeki başarıları kıyaslanmıştır. Çalışmanın devamında pozlama durumunu %99.18 doğru tahmin eden REPTree algoritması temel alınarak gerçek zamanlı olarak, istenilen hiperspektral bantta en yüksek pozlama kalitesine sahip imgeyi belirlemeye çalışan uygulama geliştirilmiş ve sonuçlar irdelenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, a new method for exposure time correction for hyperspectral imaging is introduced. Initially, the hardware setup is established. Then, a look-up table which shows the minimum and maximum exposure times for each band is built. The images having different exposure times for different hyperspectral bands are acquired using developed image acquisition system. Afterwards, various features that can represent the exposure state are identified and a dataset is established. The success of Multilayer Perceptron model of Artificial Neural Networks (ANN), Linear Regression and REPTree algorithms in determining the quality of exposure are compared. After that, by using the REPTree algorithm that estimates the exposure quality with 99.18% accuracy, an application attempting to determine the image with the highest exposure quality at the desired hyperspectral band is developed and the results are analyzed.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılama teknolojileri kullanılarak denizlerde kirliliğin izlenmesi: Marmara Denizi örneği
Monitoring of pollution in the sea using remote sensing technologies: The case of the Sea of Marmara
BUSE TIRMANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
- RRT based Kinodynamic motion planning for multiple camera industrial inspection
Çoklu kamera endüstriyel denetimi için RRT tabanlı Kinodinamik hareket planlaması
BURAK BİLGE
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. AFŞAR SARANLI
- Otonom mobil robotlar için aruco işareti temelli yanaştırma algoritmalarının geliştirilmesi
Developing docking system for mobile robots with aruco markers
ENES MALİK KAPTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mekatronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN GELEN
- Gesture recognition for humanoid robot assisted interactive sign language tutoring
İnsansı robot destekli etkileşimli işaret dili eğitimi için işaret tanıma
BEKİR SITKI ERTUĞRUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HATİCE KÖSE
- A Physics-Driven Model for the Closed-Loop Quality Control of Remote Laser Welding
Uzaktan Lazer Kaynağının Kapalı Çevrim Kalite Kontrolü için Fizik Odaklı Bir Model
ERKAN CANER ÖZKAT
Doktora
İngilizce
2019
Makine MühendisliğiUnıversıty Of WarwıckMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DAREK CEGLAREK
DR. PASQUALE FRANCİOSA