Yazar "Baykan, Nurdan" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim
    Öğe
    Robotik bir mikroskop sisteminden elde edilen görüntülerin görüntü işleme ve yapay zeka yöntemleri ile analizi
    (Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2010-08-23) Baykan, Nurdan; Yılmaz, Nihat
    Kayaçların isimlendirilmesi için, kayaç içindeki mineraller ve bulunma yüzdeleri tespit edilmelidir. Kayaçlar bazen gözle analiz edilebilseler bile, esas inceleme mikroskop altında ince kesitler kullanılarak yapılmaktadır. Yapılan incelemeler saatler sürmekte ve sonuçlar inceleme yapan kişiye göre değişebilmektedir. Yapılan tez çalışmasında kayaç yapıcı minerallerin başında gelen kuvars, muskovit, biyotit, klorit ve opak minerallerinin tespit edilmesi üzerine çalışılmıştır. Mineral tespit çalışmalarında kullanılan piksel değerleri hem tek nikol, hem de çift nikol görüntülerden alınmıştır. Yapılan tüm çalışmalarda Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı (ÇKYSA) kullanılmıştır. Mineral tanıma için kullanılan ilk dijital görüntüler, James Swift marka mikroskoba bağlı Videolab kamera ile Inca programı ile elde edilmiştir. Görüntüler 450x370 piksel boyutlarında RGB formatında renkli görüntülerdir. Toplam 325 adet piksel değeri RGB, HSV ve L*a*b* renk uzaylarında ayrı ayrı alınarak, mineral etiketleme çalışmaları yapılmıştır. Mineral etiketlemede RGB renk uzayında ortalama %89,53; HSV'de % 87,5; L*a*b*'de %89,59; RGB ve HSV renk uzayları birlikte kullanıldığında %87,45 başarı elde edilmiştir. Aynı dijital görüntülerden alınan toplam 400 adet piksel değeri ile RGB renk uzayında mineral sınıflandırma çalışmaları da yapılmıştır. Sınıflandırmada minerallerin tümü için ortalama %93,86 başarı elde edilmiştir. Her mineralin ayrı ayrı sınıflandırma başarılarını tespit etmek içinse, paralel çalışan ÇKYSA mimarileri kullanılmıştır. Sonuçta kuvars, muskovit, biyotit, klorit, opak için elde edilen sınıflandırma başarıları sırasıyla %90,67; %96,16; %93,91; %92 ve %97,62'dir. Mineral tanıma için kullanılan diğer dijital görüntüler, Meiji MX9430 marka mikroskoba bağlı Kameram590cu kameram ile Kameram programı ile elde edilmiştir. Görüntüler 675x500 piksel boyutlarında RGB formatında renkli görüntülerdir. Toplam 600 adet piksel değeri kullanılarak, geliştirilen bir bulanık mantık tabanlı önişlem algoritması ile RGB renk uzayında, mineral sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. Hem önişlem uygulanmış, hem de uygulanmamış verilerle yapılan sınıflandırmada %98'in üzerinde başarı elde edilmiştir. Başarılar karşılaştırıldığında, önişlem ile ÇKYSA mimarisinde gizli katmandaki nöron sayılarının çok azaldığı, böylece işlem süresinin azaldığı ve performansın arttığı görülmüştür. Tez kapsamında mikroskop incelemelerinde kullanılabilecek bir mekanik sistem tasarımı da gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen Lcd ekranlı, Pic mikrodenetleyici kullanan bilgisayar kontrollü sistem yardımıyla otomatik olarak ince kesitin hareket yönü, mikroskop tablasının ve analizörün kontrolü yapılabilmektedir.