Bulanık mantık tabanlı görüntü işleme algoritması ile ray yüzeyindeki kusurların tespiti
Determination of defects in the rail surface with fuzzy logic based image processing algorithm
- Tez No: 545294
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CİHAN MIZRAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, demiryolları üzerinde özellikle metal-metal etkileşimi sonucu meydana gelen ray kusurlarının bulanık mantık tabanlı görüntü işleme algoritması ile tespiti gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen yöntemde, bulanık mantık sistemi için dört adet giriş değişkeni ve herbir giriş değişkeni için üçer adet değer aralığı tanımlanmıştır. Değer aralıklarının hepsi için üyelik fonksiyon tipi üçgen olarak belirlenmiştir. Giriş parametrelerinin tanımlanmasında ray kusur görüntüsünün x ve y eksenleri boyunca olan birinci ve ikinci türevleri kullanılmıştır. Her bir giriş paramtresinin çıkış parametresi ile olan ilişkisi için on üç adet mantıklı kural tanımı yapılmıştır. Kuralların tanımlanması ile durulaştırma işlemi başlatılarak ray kusurunun bulanık mantık çıktısı elde edilmiş bunun üzerine de eşikleme uygulanarak gereksiz gürültülerin giderilmesi gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen yöntem demiryolu hattı üzerinden beş farklı noktadan alınan ray kusurları ile test edilmiş ve literatürde en çok kullanılan Canny, Sobel ve Laplacian kenar bulma algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçlarında geliştirilen yöntemin diğer yöntemlere göre daha iyi sonuç verdiği ortaya çıkmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, focal defects on railways, especially metal-metal interactions, were determined by fuzzy logic based image processing algorithm. In the developed method, four input variables for fuzzy logic system and three value ranges for each input variable are defined. The membership function type is set to triangle for all value ranges. In defining the input parameters, the first and second derivatives of the ray defect view along the x and y axes are used. Thirteen rational rules have been defined for the relationship of each input parameter with the output parameter. By defining the rules, fuzzy logic output of the ray defect was obtained by initiating the rinse process and removing the unnecessary noise by thresholding. The developed method has been tested with rail defects taken from five different points on the railway line and the most used in the literature is Canny, Sobel and Laplacian edge detection algorithms were compared. It was found that the method developed in comparison results showed better results than other methods.
Benzer Tezler
- GPU ile hızlandırılmış bulanık mantık algoritmalarının görüntü işlemede kullanılması
GPU-accelerated image processing algorithms using fuzzy logic
HASAN BADEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MAHİT GÜNEŞ
- Improved fuzzy logic based edge detection method on clinical images
Klinik görüntülerde bulanık mantık temelli iyileştirilmiş kenar tespit yöntemi
MURAT MERT ÇELEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU
- Kablosuz multimedya algılayıcı ağlar için görüntü sıkıştırmaya dayalı yeni bir enerji duyarlı uygulama katmanı algoritması geliştirme
Başlık çevirisi yok
ARAFAT ŞENTÜRK
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RESUL KARA
- Analysis and design of general type-2 fuzzy logic controllers
Genel tip-2 bulanık mantık kontrolörlerinin analizi ve tasarımı
AHMET SAKALLI
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Human operator modelling with ts fuzzy modelling using symbolic interval-valued data
Sembolik aralık-değerli veri kullanarak takagi-sugeno bulanık modelleme ile insan opertörlerinin modellenmesi
ANIL ERDİNÇ TÜFEKÇİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR