Görüntü işleme ve yapay sinir ağları yöntemleri ile betonun basınç dayanımının belirlenmesi
Yükleniyor...
Tarih
2013
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Mühendislik Fakültesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Günümüzde yapay zekâ yöntemlerinin mühendislik disiplinlerindeki uygulamaları giderek yaygınlaşarak, mühendislik problemlerine çözümler getirmekte, günümüze kadar kullanılan metot ve tekniklere alternatif oluşturmaktadır. Görüntü işleme teknolojisi de bu yapay zekâ yöntemlerinden biridir. Görüntü işleme, görüntünün elde edilmesi, sayısallaştırılması, iyileştirilmesi gibi birçok işlemi kapsamaktadır. Görüntü işleme teknolojisinin inşaat mühendisliğinde de kullanımı oldukça yaygındır. Özellikle beton teknolojisi ve malzeme bilimi üzerine çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmada; beton basınç dayanımının belirlenmesinde kullanılan geleneksel deney yöntemleri irdelenmiştir. Bu kapsamda alternatif yeni bir deney yöntemi olarak görüntü işleme tekniğinin betonun basınç dayanımının belirlenmesindeki performansını görebilmek amacıyla görüntünün sayısallaştırılması uygulaması ile bir dizi analitik modelleme gerçekleştirilmiştir. Görüntü işleme ve yapay sinir ağları beraber kullanılarak sayısallaştırılan görüntü üzerinde analitik bir model oluşturulmuştur. Analitik modellemenin başarısı deneysel verilerle kıyaslanarak irdelenmiştir. Uygulama sonucu yüksek bir doğruluk oranı elde edildiği görülmüştür. Görüntü işlemenin malzeme ve yapı mühendisliğinde kullanımında kısıtlar ve yöntemin avantajları tartışılmıştır.
Nowadays, the practices of artificial intelligence methods on engineering science find solutions on engineering problems and become an alternative to methods and techniques used upon today by becoming widespread day by day. Image processing technology is also one of these artificial intelligence methods. Image processing involves many processes like obtaining, digitizing, enhancing of image. The use of image processing in construction engineering is also quite widespread. Various studies were made particularly on concrete technology and materials science. In this study, traditional testing methods used on identifying compressive strength of concrete were examined. In this context, a range of analytical modeling was practiced with digitizing image practice in order to see the performance of image processing technique as a new alternative testing method on identifying compressive strength of concrete. An analytical model on digitizing image has been occurred by using image processing and artificial neural networks together. The success of analytical modeling was examined by comparing with experimental data. In the result of the practice, it was seen that a high rate of accuracy was obtained. The constraints of use of image processing on material and structural engineering and the advantages of the method were discussed.
Nowadays, the practices of artificial intelligence methods on engineering science find solutions on engineering problems and become an alternative to methods and techniques used upon today by becoming widespread day by day. Image processing technology is also one of these artificial intelligence methods. Image processing involves many processes like obtaining, digitizing, enhancing of image. The use of image processing in construction engineering is also quite widespread. Various studies were made particularly on concrete technology and materials science. In this study, traditional testing methods used on identifying compressive strength of concrete were examined. In this context, a range of analytical modeling was practiced with digitizing image practice in order to see the performance of image processing technique as a new alternative testing method on identifying compressive strength of concrete. An analytical model on digitizing image has been occurred by using image processing and artificial neural networks together. The success of analytical modeling was examined by comparing with experimental data. In the result of the practice, it was seen that a high rate of accuracy was obtained. The constraints of use of image processing on material and structural engineering and the advantages of the method were discussed.
Açıklama
URL: http://sujest.selcuk.edu.tr/sumbtd/issue/view/37
Anahtar Kelimeler
Beton, Concrete, Compressive strength of concrete, Image processing technology, Artificial neural networks, Beton basınç dayanımı, Yapay sinir ağları, Görüntü işleme teknolojisi
Kaynak
Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
1
Sayı
Künye
Çankaya, G., Arslan, M. H., Ceylan, M. (2013). Görüntü işleme ve yapay sinir ağları yöntemleri ile betonun basınç dayanımının belirlenmesi. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Fakültesi, 1, (1), 1-12.
