Kıyma makinesi aynalarının görüntü işleme ile sınıflandırılması
Classification of meat-grinder chucks using image processing
- Tez No: 691000
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN TURAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gerçekleştirilen çalışma, görüntü işleme ile bir ürün sınıflandırma probleminin uçtan uca çözümünü içermektedir. Firma içerisinde insan gücü ile ayrıştırılan kıyma makinesi aynaları vakit kaybına ve hatalara neden olmaktadır. Problemi çözmek adına kızılötesi algılayıcı ile nesnelerin varlığı tespit edilir ardından fotoğrafları çekilir. Aynaların Hough dönüşümü ile ilk olarak dış çapı hesaplanır, sonrasında dış çapın içerisine odaklanılarak, iç kısımda bulunan dairelerin yarıçapları hesap edilir. Bulunan çemberler Naive Bayes, En Yakın Komşu, Destek Vektör Makineleri yöntemleri ile eğitilerek model oluşturulur. Bu problemin daha basit bir yöntem olan mod alma işlemi ile de çözülebileceği çalışmalar esnasında tespit edilmiştir. Model çıktısı ürünün hangi sınıfa ait olduğunu bildirmektedir. Üretim bandı içerisinde bulunan pnömatik pistonlar, üzerinde koşturulan zaman kesicili yazılım sayesinde tetiklenir ve ürünler belirlenen kutulara aktarılır. Modelin, sistem üzerinde mod alma yöntemi ile yapılan testler sonucunda % 99.2 doğruluk ile çalıştığı tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The work performed includes an end-to-end solution to a product classification problem with machine vision. Meat-grinder chucks separated by manpower within the company cause loss of time and errors. To solve the problem, chucks are detected with an infrared sensor, and the photos are taken. First the outer diameter of the chuck is calculated by Hough transform, after that, focusing inside the chuck, the radii of the inner circles are found. Found circles are trained by machine learning algorithm Naive Bayes, KNN, SVM method and models are obtained. In the study, it was determined that this problem can be solved with a simpler method, the mod operation. The output of the trained model indicates which class the product belongs to. The pneumatic pistons in the system are triggered by the time cutter software running on it and the products are separated to determined box. As a result of the tests performed on the system with the method of taking mode, it was determined that the model works with 99,2 % accuracy.
Benzer Tezler
- Saf ve katkılı niobyum pentoksit ince filmlerin optik, yapısal, elektriksel ve elektrokromik özellikleri
Optical, structural, electrical and electrochromic properties of pure and doped niobium pentoxide thin films
ESAT PEHLİVAN
Doktora
Türkçe
2007
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP GÜLTEKİN TEPEHAN
- Helisel kazıklar
Helical piles
BARIŞ YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL HAKKI AKSOY
- Türk balıkçı gemilerinde iş emniyeti ve çalışan sağlığı
Health, safety & environment on board Turkish fishing vessels
RAMAZAN AÇIKGÖZ
Doktora
Türkçe
2020
Deniz BilimleriMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiSu Ürünleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CELAL ATEŞ
DOÇ. DR. FATİH PERÇİN
- Ergene havzasında fiziki coğrafya özelliklerinin beşeri ve iktisadi coğrafyaya etkileri
Başlık çevirisi yok
YASEMİN AKKAYA