Crack inspection using image processing
Görüntü işleme ile çatlak incelemesi
- Tez No: 600226
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ ŞENOL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çatlaklar betonun yapısına zarar verebilir. Beton yapılardaki çatlaklar genişlediğinde büyük yapısal problemler ortaya çıkabilir. Çatlak tespiti kullanımı ana problemleri önleyebilir. Bu makale görüntülerin işlenmesi için yeni bir çatlak algılama yöntemi sunar. Önerilen yöntem genel olarak 4 adımdan oluşmaktadır: ilk; giriş görüntüsünü gri tonlamalı bir görüntüye dönüştürme ve ardından gri tonlamalı bir görüntüden paraziti gidermek için Gauss Filtresi ve Medyan Filtresi kullanılmıştır. İkinci; İlk adım, çıktı görüntüsünün gradyanı ile belirlenir ve maksimum sıkıştırma olmayan gradyan görüntüsüne uygulanır ve daha sonra gürültüyü gidermek için eşlenir. Üçüncü; İkinci adım çıktı görüntüsü, ikili bir resme dönüştürülür ve ikili görüntü, morfolojik bir closing işlemle uygulanır. Dördüncü; çatlak algılama eşiği hesaplanır ve görüntü girişi çatlak mı yoksa çatlak değil mi olduğu belirlenir. Yüz çatlak olamayan ve yüz çatlak görüntü içeren iki yüz somut örnek görüntü için, önerilen yöntemin doğruluğu yüzde doksan altıya eşittir. Bu yöntem, görüntülerin çatlak veya çatlak olmadığını ayırt edebilmektedir.
Özet (Çeviri)
Cracks can damage the concrete's structure. Large structural problems can occur in concrete structures when the cracks expand. Crack detection can avoid the main problems. This project puts forward a new technique of crack detection in the processing of images. The proposed crack detection method generally consists of four steps. Converting input image to a gray-scale image and then using Gauss Filter and Median Filter for removing noise from a gray-scale image is first step. Secondly, the gradient of the first step output image is determined and the maximum non-suppression is applied to the gradient image and then mapped for noise removal. Thirdly; the binary image is obtained from the second step output image and the binary image is applied with a morphological close operation. In the fourth, the crack detection threshold is calculated to decide whether the image input has a crack or not. For two hundred concrete sample images with one hundred non-crack and one hundred crack images, the accuracy of the proposed method is equal to ninety-six percent. You can accept this method that the images are not cracks or cracks. This method can be used to find sample images have cracks or not.
Benzer Tezler
- Görüntü işleme teknikleri ile beyaz yumurtalar üzerindeki yumurta kabuğu kusurlarının algılanması
Eggshell defects detection on white eggs using image processing techniques
NEZAHAT ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ GANGAL
- Development of UAV-based pavement crack identification system using artificial intelligence
Yapay zeka kullanarak İHA tabanlı yol üstyapı çatlağı tanımlama sistemi geliştirilmesi
AHMET BAHADDİN ERSÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ONUR PEKCAN
- Evaluation of the use of UAVs in flexible pavement inspection by using GCPs: A case study on Palestinian road
Esnek kaplama denetiminde GCP'ler kullanarak İHA kullanımının değerlendirilmesi: Filistin'deki kentsel yollar üzerine bir vaka çalışması
ISMAIL S A ABURQAQ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İnşaat MühendisliğiAltınbaş Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEPANTA NAİMİ
YRD. DOÇ. DR. SEPEHR SAEDI
- Yol görüntüsü ve hareket duyarga verilerini kullanarakotomatik yol anormalliği tespiti
Automatic road anomaly detection using road image and motion sensor data
ERKAN DEVECİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURHAN ERGEN
- Derin öğrenme algoritmaları kullanılarak dinamik testlerle sac metal parçalarda çatlak tespiti
Crack detection in sheet metal parts with dynamic tests using deep learning algorithms
MEHMET EMİN ÖRS
Doktora
Türkçe
2025
Mekatronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZİYA ÖZÇELİK