Dr. Öğr. Üyesi Bekir Aksoy danışmanlığındaki tezler
11 tez · Isparta University of Applied Sciences
Parçacık sürü optimizasyonu algoritması ile 6 eksenli robot kol için yörünge planlaması
Gelişen teknoloji ile birlikte robotik sistemlerin, endüstride ve günlük hayatta farklı birçok alanda problemlerin çözümünde kullanımı giderek artmaktadır. Teknolojinin hızlı gelişimi, endüstriyel alanlardaki üretim sürecinde maliyeti ve üretim süresini azaltmaya; iş hacmini ve üretim kapasitesini artırmaya yönelik çalışmalara hız kazandırmıştır. Bu faktörlere bağlı olarak endüstride kullanımı oldukça tercih edilen robotik kol sistemleri, beraberinde önemli problemlerden biri olan yörünge kontrolünü meydana getirmekte ve gerekli yörünge planlamasının sağlanmasını zorunlu kılmaktadır. Bunun neticesinde robotik sistemlerin, çalışma uzayında başlangıç ve bitiş noktaları arasındaki eylemlerini titreşimsiz, engellere çarpmaksızın ve hareket kapasitesini zorlamaksızın kontrollü bir şekilde gerçekleştirmesi gerekmektedir. Bu amaç doğrultusunda yapılan çalışmada, Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği laboratuvarında yer alan ve Acrome firması tarafından prototipi yapılmış olan 6 serbestlik derecesine sahip robotik kola ait teknik bilgiler kullanılmış ve Matlab Robotik Toolbox kütüphanesi ile simülasyon ortamında robotik kol oluşturulmuştur. Robotik kolun başlangıç ve hedef noktaları arasındaki yörünge planlaması parçacık sürü optimizasyonu (PSO) kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Eklem uzayında yörünge planlaması ile beşinci dereceden polinom kullanılarak başlangıç ve bitiş noktaları arasında pozisyonun, hızın ve ivmenin sürekli olması hedeflenmiştir. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde 6 eksenli robotik kol için engel varlığında ve engelsiz ortamda başlangıç ve bitiş noktaları arasında optimum yörüngelerin oluşturulduğu gözlemlenmiştir.
İnsansız hava aracı ile yangın bölgesinin tespiti ve müdahalesinin yapay zeka ile tahminlenmesi
Orman yangınları günümüzde, canlı yaşam alanlarını tehdit eden afetlerin başında gelmektedir. Küresel ısınmadaki artış, hava kalitesinin bozulması, hayvan ve bitki çeşitliliğindeki azalmalar, orman yangınlarının oluşturduğu başlıca zararlardır. Orman yangınlarının oluşturduğu tehditler ile mücadele edebilmek için tüm devletler çeşitli politikalar geliştirmekte ve ciddi maddi harcamalar yapmaktadırlar. Bu mücadelede kullanılan teknolojik ürünlerin geliştirilmesi ve orman yangınlarına daha hızlı ve kesin çözümün bulunabilmesi elzemdir. Gerçekleştirilen tez çalışmasında bu sorunlardan hareketle yapay zeka tabanlı bir insansız hava aracı sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem olası yangın bölgesinde devriye gezerek otonom uçuş ve analiz yapma yeteneklerine sahiptir. Sistem üzerinde bulunan kamera ile anlık olarak görüntüler yer birimine aktırılmakta ve işlenmektedir. İşlenen görüntüler de yangın ve duman emareleri aranmaktadır. Olası bir yangın durumunda sistem otonom olarak yangın bölgesinde uçuş gerçekleştirmekte ve yangına müdahale etmek üzere görev icra etmektedir. Yangın anında yapay zeka modelleri ile rüzgar hızı, İHA hızı, İHA irtifası bilgileri işlenerek bir yatay atış tahmini yapılmaktadır. Tahmin sonucunda İHA hareket halinde iken yangın söndürme topunun bırakılması gereken an hesaplanmaktadır. Oluşan yatay atışın X ekseninde ne kadar yol alacağı model tarafından tahmin edilmektedir. X ekseninden alınacak yolun bitiş noktası yangın merkezi için tahminlenmektedir. Böylece doğru bir atış ile yangın söndürme topunun alevli bölgeye düşürülmesi hedeflenmiştir.
Açıklanabilir yapay zekâ yöntemleri kullanarak drone ile kargo taşımacılığı üzerine örnek bir uygulama
Teknolojinin gelişmesi ile birlikte insansız hava araçlarının (İHA) kullanımı ve kullanım alanlarının çeşitliliği artmaktadır. Günümüzde askeri alanda olduğu kadar sivil ve ticari alanda da sıklıkla tercih edilmektedir. Kullanım alanlarının artması ile birlikte İHA'lara yapay zekâ uygulamaları entegre edilmiştir. İHA'nın kullanıldığı ve gelecekte de büyük oranda kullanımının artacağı öngörülen alanlardan biri de kargo taşımacılığıdır. Yapay zekâya sahip İHA ile belirli bir başlangıç noktasından hedef noktaya taşıma gerçekleştirildiği sırada engel tespiti yapması ve engellerden kaçınarak rotasını değiştirmesi beklenmektedir. Engel ile karşılaştığı sırada verdiği kararların arkasındaki mantığı anlamak için açıklabilir yapay zekâdan yararlanılmıştır. Tez çalışmasında, AR.Drone kullanılarak ROS ve Gazebo simülasyonunda ortam oluşturulmuştur. İHA'nın ortamı tanıması ve başlangıç noktasından hedef noktasına engellere takılmadan ulaşması için haritalama ve yol planlama işlemi gerçekleştirilmiştir. Haritalama üç boyutlu doluluk ızgarası yaklaşımına sahip OctoMap kütüphanesi ile yapılmıştır. Engel tespiti için derin öğrenme modeli olan evrişimli sinir ağı (CNN) kullanılmıştır. Açıklanabilir model olarak LIME ve Grad-CAM mimarisi tercih edilerek görüntülerde hangi bölgenin tahmine katkıda bulunduğu gözlemlenmiştir.
Çocuk yüz ifadelerinin derin öğrenme yöntemleri ile tespiti ve analizi
Yüz görüntüleri üzerinden ifade tanımlama oldukça popüler bir alandır. İfade tanımlama üzerinde yapılmış pek çok çalışma yetişkin bireylerden oluşan veri setleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Toplumun tamamı ya da farklı yaş grupları için geliştirilecek yeni teknolojiler ve sistemler için bu gruplar üzerinde yapılan çalışmalara ihtiyaç vardır. Bu nedenle bu çalışmada literatürde üzerinde oldukça az çalışma bulunan küçük yaştaki çocukların yüz ifadelerinin tespiti üzerinde durulmuştur. Bu amaçla, arama motorları kullanılarak 4002 adet görüntüden oluşan bir veri seti hazırlanmıştır. Hazırlanmış olan veri seti üzerinde önceden ImageNet veri seti üzerinde eğitilmiş olan VGG16, ResNet50, DenseNet121, InceptionV3 InceptionResNetV2 ve Xception mimarileri kullanılarak sinirli, iğrenme, mutlu, nötr, üzgün, korkma ve şaşırma ifadelerinin tespiti gerçekleştirilmiştir. Kullanılan mimarilerin doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skorları karşılaştırılarak en iyi performansı gösteren mimarinin tespit edilmiştir. Çalışma sonucunda çocuk yüzlerinde ifade tespitinde en iyi sonuç %76.3 doğruluk ve 0.76 F1 skoru ile InceptionV3 mimarisi ile elde edilmiştir. Çalışmanın çocuk yüz ifadeleri tespiti üzerinde yapılan çalışmalara ve çocuklar için tasarlanan sistemlerin geliştirilmesine katkı sağlayabileceği düşünülmektedir.
Çocuk yüz ifadelerinin derin öğrenme yöntemleri ile tespiti ve analizi
Yüz görüntüleri üzerinden ifade tanımlama oldukça popüler bir alandır. İfade tanımlama üzerinde yapılmış pek çok çalışma yetişkin bireylerden oluşan veri setleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Toplumun tamamı ya da farklı yaş grupları için geliştirilecek yeni teknolojiler ve sistemler için bu gruplar üzerinde yapılan çalışmalara ihtiyaç vardır. Bu nedenle bu çalışmada literatürde üzerinde oldukça az çalışma bulunan küçük yaştaki çocukların yüz ifadelerinin tespiti üzerinde durulmuştur. Bu amaçla, arama motorları kullanılarak 4002 adet görüntüden oluşan bir veri seti hazırlanmıştır. Hazırlanmış olan veri seti üzerinde önceden ImageNet veri seti üzerinde eğitilmiş olan VGG16, ResNet50, DenseNet121, InceptionV3 InceptionResNetV2 ve Xception mimarileri kullanılarak sinirli, iğrenme, mutlu, nötr, üzgün, korkma ve şaşırma ifadelerinin tespiti gerçekleştirilmiştir. Kullanılan mimarilerin doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skorları karşılaştırılarak en iyi performansı gösteren mimarinin tespit edilmiştir. Çalışma sonucunda çocuk yüzlerinde ifade tespitinde en iyi sonuç %76.3 doğruluk ve 0.76 F1 skoru ile InceptionV3 mimarisi ile elde edilmiştir. Çalışmanın çocuk yüz ifadeleri tespiti üzerinde yapılan çalışmalara ve çocuklar için tasarlanan sistemlerin geliştirilmesine katkı sağlayabileceği düşünülmektedir.
Çocuk yüz ifadelerinin derin öğrenme yöntemleri ile tespiti ve analizi
Yüz görüntüleri üzerinden ifade tanımlama oldukça popüler bir alandır. İfade tanımlama üzerinde yapılmış pek çok çalışma yetişkin bireylerden oluşan veri setleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Toplumun tamamı ya da farklı yaş grupları için geliştirilecek yeni teknolojiler ve sistemler için bu gruplar üzerinde yapılan çalışmalara ihtiyaç vardır. Bu nedenle bu çalışmada literatürde üzerinde oldukça az çalışma bulunan küçük yaştaki çocukların yüz ifadelerinin tespiti üzerinde durulmuştur. Bu amaçla, arama motorları kullanılarak 4002 adet görüntüden oluşan bir veri seti hazırlanmıştır. Hazırlanmış olan veri seti üzerinde önceden ImageNet veri seti üzerinde eğitilmiş olan VGG16, ResNet50, DenseNet121, InceptionV3 InceptionResNetV2 ve Xception mimarileri kullanılarak sinirli, iğrenme, mutlu, nötr, üzgün, korkma ve şaşırma ifadelerinin tespiti gerçekleştirilmiştir. Kullanılan mimarilerin doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skorları karşılaştırılarak en iyi performansı gösteren mimarinin tespit edilmiştir. Çalışma sonucunda çocuk yüzlerinde ifade tespitinde en iyi sonuç %76.3 doğruluk ve 0.76 F1 skoru ile InceptionV3 mimarisi ile elde edilmiştir. Çalışmanın çocuk yüz ifadeleri tespiti üzerinde yapılan çalışmalara ve çocuklar için tasarlanan sistemlerin geliştirilmesine katkı sağlayabileceği düşünülmektedir.
Derin öğrenmeye dayalı insansız hava araçlarına özgü dost-düşman tanımlama sistemi için örnek bir uygulama
İnsansız hava aracı (İHA) sistemleri günümüzde insan aklının ve hayal gücünün sınırlarını zorlayacak şekilde, birçok farklı alanda var olan farklı problem sahalarının çözümünde sıklıkla kullanılmaktadır. Bu nedenle İHA sistemlerinin sunduğu kolaylık ve hizmetlerden günlük hayatımızda ve birçok sektörün işlem süreçlerinde faydalanılmaya başlanmıştır. İHA sistemlerinin sıklıkla kullanıldığı alanların başında, sistemin tarihsel köken ve gelişim süreciyle de uyumlu olarak, güvenlik sektörü gelmektedir. Şüphesiz her teknolojik yenilikte olduğu gibi İHA sistemlerinin de insanlığın yararına kullanımının artmasıyla paralel olarak illegal ve insanlığın aleyhine kullanımında da artış ve çeşitlenme yaşanmaktadır. İHA sistemlerinin alternatiflerine nazaran daha ucuz, risksiz ve maliyet-etkin çözümler sunması nedeniyle terör örgütleri tarafından illegal ve insan güvenliğini tehdit edecek şekilde kullanım sıklık ve çeşitliliğinde küresel ölçekte büyük bir artış yaşanmaktadır. Günümüze kadar devletlerin egemenliğinde olan ve terör örgütlerinin çok da varlık gösteremedikleri hava sahalarının artık terör örgütleri tarafından da kullanıldığı ve stratejik avantajlarından yararlanılmaya başlandığını söylemek çok da abartılı olmayacaktır. Devletlerin hava tehditlerini önlemeye yönelik sahip oldukları ve geliştirmeye devam ettikleri son derece karmaşık ve pahalı tespit, teşhis, ihbar ve önleme sistemlerine rağmen terör örgütlerinin basit ve ucuz İHA sistemleri ile saldırılar düzenlemeye devam edebilmeleri de bu tespiti doğrulamaktadır. Açıklanan problemin çözümü için yine İHA tabanlı bir yöntem geliştirilebileceği varsayımından hareketle tez çalışmasında belirli genişlikteki bir hava sahasında kontrol, gözetleme ve emniyet uçuşu icra edebilecek, uçuş esnasında düşman sistemleri algılayabilecek ve onlara yazılımsal olarak kilitlenebilecek otonom bir sistem geliştirilmeye çalışılmıştır.
Derin öğrenmeye dayalı insansız hava araçlarına özgü dost-düşman tanımlama sistemi için örnek bir uygulama
İnsansız hava aracı (İHA) sistemleri günümüzde insan aklının ve hayal gücünün sınırlarını zorlayacak şekilde, birçok farklı alanda var olan farklı problem sahalarının çözümünde sıklıkla kullanılmaktadır. Bu nedenle İHA sistemlerinin sunduğu kolaylık ve hizmetlerden günlük hayatımızda ve birçok sektörün işlem süreçlerinde faydalanılmaya başlanmıştır. İHA sistemlerinin sıklıkla kullanıldığı alanların başında, sistemin tarihsel köken ve gelişim süreciyle de uyumlu olarak, güvenlik sektörü gelmektedir. Şüphesiz her teknolojik yenilikte olduğu gibi İHA sistemlerinin de insanlığın yararına kullanımının artmasıyla paralel olarak illegal ve insanlığın aleyhine kullanımında da artış ve çeşitlenme yaşanmaktadır. İHA sistemlerinin alternatiflerine nazaran daha ucuz, risksiz ve maliyet-etkin çözümler sunması nedeniyle terör örgütleri tarafından illegal ve insan güvenliğini tehdit edecek şekilde kullanım sıklık ve çeşitliliğinde küresel ölçekte büyük bir artış yaşanmaktadır. Günümüze kadar devletlerin egemenliğinde olan ve terör örgütlerinin çok da varlık gösteremedikleri hava sahalarının artık terör örgütleri tarafından da kullanıldığı ve stratejik avantajlarından yararlanılmaya başlandığını söylemek çok da abartılı olmayacaktır. Devletlerin hava tehditlerini önlemeye yönelik sahip oldukları ve geliştirmeye devam ettikleri son derece karmaşık ve pahalı tespit, teşhis, ihbar ve önleme sistemlerine rağmen terör örgütlerinin basit ve ucuz İHA sistemleri ile saldırılar düzenlemeye devam edebilmeleri de bu tespiti doğrulamaktadır. Açıklanan problemin çözümü için yine İHA tabanlı bir yöntem geliştirilebileceği varsayımından hareketle tez çalışmasında belirli genişlikteki bir hava sahasında kontrol, gözetleme ve emniyet uçuşu icra edebilecek, uçuş esnasında düşman sistemleri algılayabilecek ve onlara yazılımsal olarak kilitlenebilecek otonom bir sistem geliştirilmeye çalışılmıştır.
Derin öğrenmeye dayalı insansız hava araçlarına özgü dost-düşman tanımlama sistemi için örnek bir uygulama
İnsansız hava aracı (İHA) sistemleri günümüzde insan aklının ve hayal gücünün sınırlarını zorlayacak şekilde, birçok farklı alanda var olan farklı problem sahalarının çözümünde sıklıkla kullanılmaktadır. Bu nedenle İHA sistemlerinin sunduğu kolaylık ve hizmetlerden günlük hayatımızda ve birçok sektörün işlem süreçlerinde faydalanılmaya başlanmıştır. İHA sistemlerinin sıklıkla kullanıldığı alanların başında, sistemin tarihsel köken ve gelişim süreciyle de uyumlu olarak, güvenlik sektörü gelmektedir. Şüphesiz her teknolojik yenilikte olduğu gibi İHA sistemlerinin de insanlığın yararına kullanımının artmasıyla paralel olarak illegal ve insanlığın aleyhine kullanımında da artış ve çeşitlenme yaşanmaktadır. İHA sistemlerinin alternatiflerine nazaran daha ucuz, risksiz ve maliyet-etkin çözümler sunması nedeniyle terör örgütleri tarafından illegal ve insan güvenliğini tehdit edecek şekilde kullanım sıklık ve çeşitliliğinde küresel ölçekte büyük bir artış yaşanmaktadır. Günümüze kadar devletlerin egemenliğinde olan ve terör örgütlerinin çok da varlık gösteremedikleri hava sahalarının artık terör örgütleri tarafından da kullanıldığı ve stratejik avantajlarından yararlanılmaya başlandığını söylemek çok da abartılı olmayacaktır. Devletlerin hava tehditlerini önlemeye yönelik sahip oldukları ve geliştirmeye devam ettikleri son derece karmaşık ve pahalı tespit, teşhis, ihbar ve önleme sistemlerine rağmen terör örgütlerinin basit ve ucuz İHA sistemleri ile saldırılar düzenlemeye devam edebilmeleri de bu tespiti doğrulamaktadır. Açıklanan problemin çözümü için yine İHA tabanlı bir yöntem geliştirilebileceği varsayımından hareketle tez çalışmasında belirli genişlikteki bir hava sahasında kontrol, gözetleme ve emniyet uçuşu icra edebilecek, uçuş esnasında düşman sistemleri algılayabilecek ve onlara yazılımsal olarak kilitlenebilecek otonom bir sistem geliştirilmeye çalışılmıştır.
Gps tabanlı 2-eksen güneş takip sisteminin geliştirilmesi
GPS tabanlı iki eksenli güneş takip sistemi, kullanılan güneş açı formülleri ve GPS desteği ile dünya üzerinde herhangi bir konumda ayar gerektirmeksizin otonom bir şekilde çalışacaktır. Diğer kapalı sistem güneş takip mekanizmalarına göre güneş olsun veya olmasın takip yapabildiği gibi ayrıca GPS ve güneş açı formülleri ile yüksek doğruluk sağladığı için bu takip sistemlerine göre verimi azami seviyede olacaktır. Sistem, güneş takibini GPS modülünden elde ettiği gerçek zamanlı saat ve tarih verileri yardımıyla hesaplanan güneş açı formüllerine göre yapmaktadır. Sistemin bu takibi sırasında geri besleme olarak her eksene bir adet olmak üzere toplamda iki adet enkoder kullanılarak güneş takibinin daha kararlı bir şekilde yapması sağlanmıştır. 2-Eksen güneş takip sisteminin çalışması süresince sensörler vasıtasıyla ortam parametreleri (ışınım, nem, ortam sıcaklığı, su giriş sıcaklığı, su çıkış sıcaklığı) ölçülerek sistemden elde edilen verim değerleri ile bu ortam parametreleri arasındaki bağıntı incelenmiştir. Elde edilen bağıntılar grafikler yardımıyla yorumlanmıştır. Ayrıca sistemde ölçülen enkoder değerleri ile hesaplanan güneş açı formülleri karşılaştırılarak sistemin doğruluk oranı hesaplanmıştır. Sistemin çalışabilmesi için her eksende iki adet toplamda dört adet referans (doğu, batı, yukarı, aşağı) noktasına ihtiyaç duymaktadır. Sistem bu referans noktaları yardımı ile ilk çalışmada veya resetlenme esnasında kendini doğuya döndürerek bu noktayı başlangıç noktası olarak görmektedir. Sistem başlangıç noktasını belirledikten sonra dört dakikalık periyotlar ile çalışmakta ve sistemin kararlılığı eksenlere bağlı olan enkoderlar ile kontrol edilmektedir. Sistem genel yapı olarak yoğunlaştırıcı çanak ve ısıtıcı tüpten oluşmaktadır. Yoğunlaştırıcı çanak, sistem üzerine gelen güneş ışınlarını toplayarak ısıtıcı tüpe odaklamaktadır. Isıtıcı tüp ise çanak üzerinden yoğunlaşarak gelen güneş ışınları yardımıyla içinde devirdaim yapan suyu ısıtmaktadır. 2-Eksen güneş takip sistemi güneşi takibi sırasında kollektör üzerine sabitlenen güneş ışınım sensörü vasıtasıyla bir dakikalık periyotlarda ışınım değerlerini ölçmekte ve datalogger'a kaydetmektedir. Aynı şekilde ısıtıcıya bağlanan termokupllar yardımıyla sistem üzerindeki su giriş ve çıkış sıcaklıkları birer dakikalık periyotlar ile ölçülmektedir. Son olarak ortama ait sıcaklık ve nem değerleri birer dakikalık periyotlar ile ölçülerek datalogger'a kaydedilmektedir.
Gps tabanlı 2-eksen güneş takip sisteminin geliştirilmesi
GPS tabanlı iki eksenli güneş takip sistemi, kullanılan güneş açı formülleri ve GPS desteği ile dünya üzerinde herhangi bir konumda ayar gerektirmeksizin otonom bir şekilde çalışacaktır. Diğer kapalı sistem güneş takip mekanizmalarına göre güneş olsun veya olmasın takip yapabildiği gibi ayrıca GPS ve güneş açı formülleri ile yüksek doğruluk sağladığı için bu takip sistemlerine göre verimi azami seviyede olacaktır. Sistem, güneş takibini GPS modülünden elde ettiği gerçek zamanlı saat ve tarih verileri yardımıyla hesaplanan güneş açı formüllerine göre yapmaktadır. Sistemin bu takibi sırasında geri besleme olarak her eksene bir adet olmak üzere toplamda iki adet enkoder kullanılarak güneş takibinin daha kararlı bir şekilde yapması sağlanmıştır. 2-Eksen güneş takip sisteminin çalışması süresince sensörler vasıtasıyla ortam parametreleri (ışınım, nem, ortam sıcaklığı, su giriş sıcaklığı, su çıkış sıcaklığı) ölçülerek sistemden elde edilen verim değerleri ile bu ortam parametreleri arasındaki bağıntı incelenmiştir. Elde edilen bağıntılar grafikler yardımıyla yorumlanmıştır. Ayrıca sistemde ölçülen enkoder değerleri ile hesaplanan güneş açı formülleri karşılaştırılarak sistemin doğruluk oranı hesaplanmıştır. Sistemin çalışabilmesi için her eksende iki adet toplamda dört adet referans (doğu, batı, yukarı, aşağı) noktasına ihtiyaç duymaktadır. Sistem bu referans noktaları yardımı ile ilk çalışmada veya resetlenme esnasında kendini doğuya döndürerek bu noktayı başlangıç noktası olarak görmektedir. Sistem başlangıç noktasını belirledikten sonra dört dakikalık periyotlar ile çalışmakta ve sistemin kararlılığı eksenlere bağlı olan enkoderlar ile kontrol edilmektedir. Sistem genel yapı olarak yoğunlaştırıcı çanak ve ısıtıcı tüpten oluşmaktadır. Yoğunlaştırıcı çanak, sistem üzerine gelen güneş ışınlarını toplayarak ısıtıcı tüpe odaklamaktadır. Isıtıcı tüp ise çanak üzerinden yoğunlaşarak gelen güneş ışınları yardımıyla içinde devirdaim yapan suyu ısıtmaktadır. 2-Eksen güneş takip sistemi güneşi takibi sırasında kollektör üzerine sabitlenen güneş ışınım sensörü vasıtasıyla bir dakikalık periyotlarda ışınım değerlerini ölçmekte ve datalogger'a kaydetmektedir. Aynı şekilde ısıtıcıya bağlanan termokupllar yardımıyla sistem üzerindeki su giriş ve çıkış sıcaklıkları birer dakikalık periyotlar ile ölçülmektedir. Son olarak ortama ait sıcaklık ve nem değerleri birer dakikalık periyotlar ile ölçülerek datalogger'a kaydedilmektedir.