Theses supervised by Prof. Dr. Erhan Akın
28 theses · Fırat University
Implementation of quality control system using magnetic image sensor
This research depicts an overview and special technique for the recognition, detection and measuring the quality of magnetic on materials. It is based on the Hall Effect principle of and signal converter. The board is small but it gives good results in addition to ease of use, less cost and low power. The magnetic field emitted from the material to be checked is converted to a visual spectrum. This means that magnetic fields can now be seen in real-time, the magnetic sensors used on the tile are some of the most highly sensitive. Hall effect sensors and the matrix layout were simulated in the MATLAB Simulink and the results were put in the thesis. Visualizing things that are very difficult to normally seen. Because there is so much around that just cannot easily perceive, and how much more interesting bits of science we would be able to get done if only could easily see them as naturally as seeing things like color. Magnetic field detection in an object into a two-dimensional image will make that cool and very interesting especially with low cost, power and easy to use, unlike some costly sensors. In the thesis, the results of the matrix array of sensors are obtained then the performance is discussed.
Design and sorting of an object identification on machine vision by using line scan camera
This research represents designing a system to identify objects on a conveyor belt using machine vision. In the present study, a machine vision based on one line scan sorting was developed, the purpose being to sort objects based on various stages of maturity. Many different methods are available for object identification. But it design a system that separates and counting them. Different objects placed on the conveyor belt moves along, and a camera placed above the belt takes real-time video and feeds it to the MATLAB software for processing the object to compare with the basic template object. The vision camera understands an object based on its physical attributes, such as shape and size, to effectively control the hardware, which will be used in this work. Besides, the number of objects of a particular section that cross the conveyor to demonstrate the identification of moving objects is counted and displayed. For identifying a good object, the wavelength data is used, while determining how to match the geometric patterns and identify the dimensions, and edge detection is applied. The ability to count specific attributes of objects is tested in different test paths. The sorting of objects using machine vision was performed using an algorithm of pattern matching. A pattern image template was built and stored in a computer's memory. The vision application investigates the image and transfers it to the classifier if the received image matches the model image or not matches. In the conclusion part of the thesis, the results are discussed over the experimental data.
Virtual reality as a tool for electrical machines assembling and testing
Academics, on a regular basis, confront equipment shortages that are present in the industry today. Furthermore, since many students find the abstract concepts and complicated ideas about mechanical and electrical engineering challenging, they often struggle with understanding topics linked to those fields. While several studies have demonstrated the capability of virtual reality in various settings, such as growth, healthcare, the military, and school education, virtual reality has yet to be implemented effectively in those arenas. In the very near future, we will all be using Virtual Reality (AR) technology to improve our sense of perception and therefore our overall quality of life. Thanks to virtual reality, we will be able to support areas such as schooling, upkeep, construction, and reconnaissance. This study explores how interactive training tools are being used to educate electrical engineering students in the real world. 3D models of authentic devices are exposed and accessible to end-users who can communicate with and control them. When operating with a real computer, the users have the possibility to assemble and disassemble the machines, test them under extreme conditions, and compare structural variations between them. With 3D devices fully operational, users can analyze the effect of supply conditions on the business from any aspect. The users have a possibility to compare structural differences between devices, assemble and disassemble the machines and test them under extreme conditions, all of which would not be possible while working with a real device.
Elektrik makinesi için sanal gerçeklik
Virtual Reality (VR) is computer-generated environments or realities that are designed to simulate a person's physical presence in a specific environment that is designed to feel real. It is the way to find, feel and contact with the past, the present and what is to come. It is the vehicle to make our own reality, our own altered reality. It could go from making a computer game to taking a virtual tour of the universe, from wandering through our own fantasy house to finding a walk on a strange planet. With computer-generated reality, we can meet the most frightening and boring circumstances by playing safe and with a learning point of view. The VR application the user will be able to perform various investigations of the working principles of a permanent magnet synchronous motor. In the background of the VR environment a proper mathematical model will be defined that will simulate the operating principles and performance characteristics of the investigated motor. The 3D models that are going to be designed will be based on authentic devices, according to their technical documentation. The different 3D parts for various electric motors are going to be placed on a shelf. The user will have a task to assemble a certain type of electric motor based on its selection done at the beginning of the exercise. Mechanical maintenance preparation requires significant investment. Must be legitimate public information personnel before playing out any support on apparent devices and must have an appropriate maintenance and security setting applicable to the specific device support is performed on. Two organizations and scientific institutions face preparing limits when ordering maintenance for replacers or workers. Virtual Reality situations deal with the issue of access, cost, support, firm plan, and well-being. Virtual reality situations using Game-Engine phases (for this mode, Unity), Computer-Aided-Design display and C# programming to execute what is needed in a VR reality head where a student is perfectly suited to speak with environmental factors through kidnapping, contact, holding, dropping, tossing and more through existing virtual reality controllers.
Çok katlı ve tam otomatik otopark yapısı için D* lite algoritması ile yol planlama
Tez kapsamında, tam otomatik otoparklarda çoklu ve eş zamanlı park etme ve geri alma taleplerinin dinamik olarak yönetilebilmesi için geliştirilen bir yazılım iskeleti sunulmaktadır. Sezgisel arama özelliğine sahip D* Lite, A* ve UCS algoritmaları duruma uygun olarak tek bir çatı altında birleştirilmiştir. Tasarlanan otopark alanı, dörtgen şeklindeki bir dizi park hücresinin yanı sıra asansör, yükleme alanı, giriş, çıkış ve geçiş yolları oluşturmak üzere ayrılmış olan boş hücrelerden oluşmaktadır. Otopark depolama topolojisindeki tüm park hücreleri hareketli taşıyıcılardadır. Ayrılmış boş hücrelerin dışında herhangi bir sürüş şeridi bulunmamaktadır. Ayrıca simülasyonda geçici geçiş yolları oluşturacak boş hücreler hariç tüm katın dolu olduğu varsayılmaktadır. Boş hücre sayısının hem depolama kapasitesini maksimize edecek hem de park etme taleplerine gerçek zamanlı cevap verecek şekilde belirlenmesi gerekir. Tezde ayrıca mevcut otopark düzeninde, en uygun ve en kısa yola mümkün olan en yakın yolu takip ederek işlemin tamamlanmasını kolaylaştıracak depolama stratejileri önerilmektedir. Simülasyon sonuçları, bu tezde sunulan otomatik park sisteminin uygulanabilir ve pratik olduğunu göstermektedir. Talep başına hareket sayısı üzerinden ölçülen gerçek yol uzunluğu, hesaplanan en kısa yol uzunluğuna yakın bir değerdedir. Bu da sistemin her istek için neredeyse en uygun yolu sağladığı anlamına gelmektedir. Sistem, gerçek zamanlı olarak yol planlaması yapmakta ve ortamda onlarca eş zamanlı depolama ve geri alma isteğine hızlı bir şekilde yanıt verebilmektedir. Yapılan simülasyonlar, tam otomatik otoparklar için geliştirilen algoritmanın gerçek yaşam senaryoları altında yönetilebilir bilgi işlem kaynakları ile gerçek zamanlı onlarca eş zamanlı park etme ve geri alma taleplerini karşılayabildiği gösterilmiştir.
Thingspeak IOT platformunu kullanan kompresörün öngörülü bakimi
Frequenting air-compressors are used in the industrial and engineering industries to provide compressed air for a variety of productive applications. Air- Compressors are relied up-on to be ready and available when needed, and any temporary suspension or interruption will have an impact on the production processes that rely on compressed air. According to any maintenance engineer's reports, equipment's such as bearings, valve blades, V-belts, and piston rings contribute to a higher-level of failure in a reciprocating air-compressor. Researchers are making efforts to create an appropriate equipment, which would be greatly appreciated by the industry, for diagnosing the defect and recommending a corrective measure. A research was conducted in this area, with vibration data gathered from an experimental-setup using a supervised learning methodology. Statistical aspects of the same were retrieved for various-combinations of fault situations and examined using different algorithms in order to determine the optimal one that will identify the fault with more-accuracy and in the shortest amount of time. Any instrument or machine that needs to be monitored and inspected on a regular basis to ensure its long life and proper maintenance. Machine condition monitoring in the time and frequency domain is unquestionably required to ensure reliability. Condition monitoring is a method of observing a machine's condition parameter (vibration, temperature and etc.), with the explicit objective of detecting a substantial change that could indicate the onset of a malfunction It's an important part of compressor predictive maintenance and lowering compressor downtime. in other hand matlab simulation is very necessary in today's world manufacturing and technology for usable application for simulating any electronic and mechanical design in order to obtain numerical results through the computer, as well as to ensure the validity of the results before starting to design the system in the real world, in this research a Simulink model has been used in our system and simulation results has been displayed. In today's world, the Internet of Things (IoT) is the most effective approach and technology for continuously monitoring the state of any machine. Through the Wi-Fi module ESP8266, vibrations and temperature in compressors, as well as changes in signals, will be communicated to the cloud. These signals are in order in the temporal domain. The Fast Fourier transform is used to examine and convert the time domain sequence into the frequency domain.
Gerçek zamanlı ray takibi için otonom İHA algoritmalarının geliştirilmesi ve gürbüz derin öğrenme tabanlı kusur tespiti
Son yıllarda, demiryolu taşımacılığının kullanımı yüksek hızlı trenlerin de gelişimiyle önemli ölçüde artmıştır. Demiryolu ulaşımına olan bu talep sonucunda, dünyada ve ülkemizde demiryolu uzunluğu büyük ölçüde artırmaktadır. Bu nedenle, demiryolu bakımına olan talep de hızla artmış ve acil hale gelmiştir. Demiryolu bakımı için denetleme, demiryolu bileşenlerindeki kusurları aramak ve doğrulamak için önemli bir görevdir. Demiryolu bileşenlerinde meydana gelebilecek kusurlar, ulaşım güvenliğini önemli ölçüde etkiler. Hâlihazırda kullanılan denetim yöntemleri, temaslı ölçüm tekniklerine ve insan algılamasına bağlıdır. Bu nedenle geleneksel denetim, yavaş, öznel ve verimsizdir. Bu dezavantajların ve sınırlamaların üstesinden gelmek için bu çalışmada, otonom İHA (İnsansız Hava Aracı) bilgisayarlı görme tabanlı yeni bir yöntem önerilmiştir. Demiryolu kusurlarının tespiti için İnsansız Hava Araçlarının kullanılması, geleneksel tekniklerden daha düşük denetim süreleri sunan uygun maliyetli bir yaklaşımdır. Son yıllarda, İHA'lar, işlem gücündeki gelişmeler ve sensörlerin ve bileşenlerinin küçülmesi hem askeri hem de sivil uygulamalar için ilgiyi artırmaktadır. Özellikle uçuş sürelerinin artması İHA'ların arıza tespit alanında kullanılabilecek seviyede olduğunu göstermektedir. Tezde, demiryolunun İHA tarafından otonom olarak takibi için algoritmalar geliştirilip İHA tarafından elde edilen görüntüler üzerinde derin öğrenme tabanlı kusur tespiti yapılmıştır.
A high-performance convolutional neural network for steel defects detection
Ensuring defect-free products is a critical consideration in the hot-rolled steel strips and steel terminal manufacturing industry and cannot be over-emphasized, which underpins the purpose of the study presented herein which is focused on developing an algorithm for the detection of defects for two (2) different classes of steel products. The study is divided into two (2) parts, part one being based on transfer learning is aimed at detecting defects on hot rolled steel strip surfaces, while part two aims to achieve defect detection on steel terminals using an optimized YOLO v3 algorithm. Problem statement one of the studies proposes a transfer learning-based method for detecting defects on hot-rolled steel strip surfaces. The method proposed in this study utilizes Deep Convolutional Neural Network (DCNN) using VGG-19 as a pre-trained model, with data augmentation to mitigate the effect of limited training data and also data-class imbalance. Experimental tests indicate that the method proposed herein using the VGG-19 pre-trained model has an excellent performance, with training and validation accuracies of 93.11% and 97.22%, respectively, which is more accurate than the KNN, ANN, and Faster RCNN model. Problem statement two of the study proposes an optimized YOLO v3 algorithm to detect three (3) most common classes of defects on steel terminals. The optimized YOLO v3 network proposed in the thesis was trained using steel terminal image datasets acquired in real-time from Hatko Electronics' production factory in Istanbul, and delivered a good performance in the region of 97.19% AP50, at 0.50 IOU Threshold, which is a higher than the mAP (mean Average Precision) results (57.9% AP50 @0.50) from the original YOLO v3 network, and higher than the mAP score of Faster-RCNN that is about 55.7% AP50, and, 50.4% AP50 for SSD513 (Single-shot Detector) network.
Elektrolitik kaplama hattı verimliliğini arttırmak amacıyla süreç madenciliği ve petri ağı modellemesinin kullanımı
Günümüz, sınırsız rekabetin, büyük çaplı üretimin olduğu kalite çağıdır. Müşterilerine daha kaliteli ürünler sunabilen üreticiler hayatta kalabilmektedir. Pek çok endüstriyel firma karlılığını artırmak amacıyla kalite ve verimlilik çalışmaları yürütmektedir. Endüstriyel üretimin önemli zorluklarından birisi süreç yürütmelerindeki anormalliklerin veya sapmaların zamanında tespit edilememesidir. Anormallikler genellikle bir sürecin hayati yönlerinin eksik olmasından veya sürecin yürütülmesinde istenmeyen davranışlara sahip olmasından kaynaklanır. Bu çalışmada makaradan makaraya elektrolitik kaplama sektöründe faaliyet gösteren Hatko Teknik Donanımlar Mümessillik ve Ticaret A.Ş.'nin belirlenen iki farklı ürünün farklı zamanlardaki makaradan makaraya elektrolitik kaplama sürecindeki anormalliklerin süreç madenciliği ile tespit edilmesi amaçlanmıştır. Süreç madenciliği için öncelikle ERP sistemi üzerinden ve tensiyometreden kaplama süreci ile ilgili veriler elde edilmiştir. Nihai ürünün kalitesi için kritik olan temizleme ve kaplama adımlarının süreç keşif algoritmaları ile analizi yapılmıştır. Analizimiz, Hatko 'ya ait makaradan makaraya elektrolitik kaplama tesisinden toplanan olay günlüklerine dayanmaktadır. Olay günlüklerindeki parametre değerleri normal, yüksek, düşük ve sıfır değerlerine göre sınıflandırılmıştır. Analizimizi gerçekleştirmek için süreç madenciliği için popüler bir açık kaynak aracı olan ProM 6.12 kullanılmıştır. Olay günlüklerinden süreç ile ilgili genel bir görünüm elde edildikten sonra madencilik algoritmalarıyla sürecin ayrıntılı analizi yapılmıştır. Süreç madenciliği keşif algoritmalarının çıktısı olan petri ağlarından elde edilen sonuçlara göre süreçler detaylı şekilde analiz edilerek süreçlerin performansı, sapmaların olduğu noktalar ve süreçte istenmeyen davranışlar tespit edilmiştir. Analizler sonucunda firmanın süreç madenciliği uygulamaları ile verimliliği ve kaliteyi arttırabileceği sonucuna varılmıştır. Makaradan makaraya elektrolitik kaplama hattından alınan olay günlüklerine uygulanan süreç madenciliği teknikleri ile sürecin davranışı analiz edilir ve iyileştirme alanları belirlenebilir. Böylelikle süreç madenciliği ile elektrolitik kaplama işleminin kalitesini ve verimliliği arttırılabilir.
Ab akıllı uzmanlaşma stratejisi çerçevesinde Türkiye modeli için karşılaştırmalı analiz ve yol haritası: TRB-1 bölgesi örneği
AB Bölgesel Politikaları, birçok ülkedeki bölgesel politika mimarisinin temelini oluşturan benzersiz çok uluslu ve ortak bir yasal çerçeveye sahiptir. Bu ortak mimari, genellikle herhangi bir ülkenin iç politikası tarafından yönlendirilmeksizin uygulanışı esas almaktadır. Bu çerçevede akıllı uzmanlaşma, bölge ekonomisini daha rekabetçi ve sürdürülebilir bir ekonomiye dönüştürmeyi amaçlayan bilgi, yenilik ve girişimciliğe dayanan bölgenin mevcut yetenekleri ve bölgesel inovasyon sistemlerinin üzerinde geliştirilen sürdürülebilir bir sonuç odaklı bölgesel kalkınma yaklaşımı olarak tanımlanmaktadır. Bu çalışmada, AB akıllı uzmanlaşma çerçevesinde Türkiye için uygulama modeli oluşturmak amaçlanmıştır. TRB-1 Bölgesi örneğinde bu kapsamda bölgedeki paydaşlar arasında yer alan işletmelerin Akıllı Uzmanlaşma Stratejisinin geliştirilmesi ve uygulanmasında gerekli yeteneklere sahip olup olmadıkları yarı yapılandırılmış anket ile yüz yüze görüşme tekniği ile incelenmektedir. Bu çalışmada SWOT ve uzman görüşü analizi ile bölgenin genel durumu ortaya koyulmaya çalışılmıştır. TRB-1 Bölgesi akıllı uzmanlaşmaya yönelik gerekli yeteneklerinin eksikliği bölgesel inovasyon sisteminin zayıf olmasından kaynaklanmaktadır. Bölgenin inovasyon, teknolojik, girişimcilik ve ağ yeteneklerini oluşturmak ve geliştirmek için bölgesel inovasyon sistemini oluşturacak mekanizmaya ihtiyacı vardır. Orta gelir tuzağına sahip bir ülkenin inovasyon ve akıllı uzmanlaşma sürecindeki açmazlar, TRB-1 Bölgesinde de kendini göstermektedir. TRB-1 Bölgesinin mevcut kaynakları ile Endüstri 4.0.'a geçiş sürecinde girişimci keşfi ve inovasyonu esas alan Akıllı Uzmanlaşma Stratejisi, Bölgesel Dijital İnovasyon Merkezi ile birlikte geliştirilmeli ve uygulanmalıdır.
Yüksek benzerlikli nesnelerin makine öğrenmesi tabanlı sınıflandırılması
Bilgisayarlı görme teknolojileri ile nesnelerin sınıflandırılması, birçok alanda kolaylık sağlamaktadır. Derin öğrenme yaklaşımı, son yıllarda nesne sınıflandırma konusunda oldukça popülerdir. Sınıflandırılmak istenen nesnelerin görsel açıdan birbirine benzer olması, veri setindeki görüntü sayısının yetersiz miktarda olması, aynı sınıf içindeki nesnelerin farklı türevlerinin bulunmasıyla beraber farklı sınıflardaki nesneler arasındaki benzerliğin yüksek olması gibi faktörler sınıflandırma işini zorlaştırmaktadır. Bu tez çalışmasında, birbirine görsel açıdan yüksek benzerlik barındıran nesne gruplarının derin öğrenme tabanlı yaklaşımlarla sınıflandırılması amaçlanmıştır. Tez çalışması kapsamında, farklı türde ve sayıda verilerin sınıflandırıldığı derin öğrenme tabanlı altı adet farklı yaklaşım önerilmiştir. Tezde kullanılmak üzere oluşturulan veri setlerimizin içeriği; endüstriyel vida, cıvata ve somun görüntüleri, pantograf görüntüleri ve tekstil makinesi yedek parça görüntülerinden oluşmaktadır. Tezde kullanılmak üzere tekstil makinesi yedek parça görüntülerinin elde edilmesinde NİT Örme Tekstil San. ve Tic. Ltd. Şti' den yardım alınmıştır. Ayrıca tez kapsamındaki çalışmalarda kullanmak için birbirine benzer nitelikte olan nesne gruplarının bulunduğu veri setleri de hazırlanmıştır. Önerilen yöntemlerin literatür ile detaylı olarak karşılaştırılması yapılmıştır ve elde edilen sonuçlar incelendiğinde, önerdiğimiz yöntemlerin oldukça başarılı ve etkin olduğu saptanmıştır.
SMSM için online eşdeğer devre parametrelerinin tespiti
Sabit mıknatıslı senkron motorun (PMSM) online (çevrimiçi) parametre tahmini yapmanın yararı oldukça fazladır. Bu yöntemde parametre değişikliklerinin nedenlerine bakılmaksızın motorun parametreleri doğru tahmin edilir. Bu yöntem, çevrim dışı bir yöntemde bulunmayan doyma veya sıcaklık bağlı değişen parametreleri anında tahmin eder. Böylelikle yöntemin kullandığı kontrol algoritması, motor sürücüsünün etkinliğini artırarak hız aralığı veya dinamik tepki açısından daha iyi performansı sağlamasını temin eder. Bu çalışmada manyetik doymayı göz önüne alarak sabit mıknatıslı senkron motorun online parametre tahminini incelendi. Sargı direnci, dq ekseni endüktansı ve rotor akısı dahil olmak üzere parametreleri tahmin etmek için akım enjeksiyon yöntemi kullanıldı. Akım enjeksiyonu esnasında, endüktanslar manyetik doymadan dolayı değişebilir. Bu değişimlerin ihmal edilmesi özellikle endüktanslarda hatalara neden olabilir. Bu çalışmada, mevcut enjeksiyon sırasında öz ve karşıt endüktans doyma etkilerini modellemek için basitleştirilmiş denklemleri kullanıldı. Bu doyma modeline PMSM kararlı durum denklemlerine dahil edilerek, manyetik doyma ve rotor akısına bağlı olarak değişen dq ekseni endüktansı doğru bir şekilde tahmin edildi. Buna ek olarak, sargı direncinin tahmini diğer parametrelerden bağımsızdır ve manyetik doyumdan etkilenmez. Bu yöntemle sıcaklığa bağlı olarak değişen direnç değerleri de akım enjeksiyonu ile anında ve doğru tahmin edildi.
Lazer kameralar kullanılarak bilgisayar görmesi ile üç boyutlu ray profili arızalarının gerçek zamanlı teşhisi
Ülkemizde ve dünyada demiryolu ulaşımı çok yaygın olarak tercih edilen bir ulaşım yöntemidir. Ray hatlarının fiziksel yapıları, raylı ulaşım aracının ağırlığı ve hızı, demiryolunun kullanım yoğunluğu gibi birçok neden ray hattında aşınma, kırılma, çatlama, bozulma gibi çeşitli arızalara neden olmaktadır. Bu arızaların teşhis edilmesi için hızlı ve verimli şekilde peryodik bakımların yapılması olası maddi ve manevi kayıpların önüne geçecektir. Bu tez çalışmasında, demiryollarında ray hatları üzerinde oluşan arızaların temassız olarak lazer kameralar kullanılarak gerçek zamanlı şekilde teşhis edilmesi için yöntemler önerilmiştir. Ray hatlarında oluşan milimetrik seviyedeki hataların tespit ve teşhis edilmesi için kullanılan lazer kameralar ile öncelikle rayın üç boyutlu modeli elde edilmekte, daha sonra bu gerçek modelden hataların teşhis edilmesi sağlanmaktadır. Yöntem geliştirme aşamasında sayısal kamera ve lazer kamera kullanan çalışmalar için giriş verileri üzerinde temel bileşen analizi, tekil değer ayrıştırma, çekirdek temel bileşen analizi, histogram karşılaştırma gibi özellik seçim algoritmaları ile, rassal orman ve evrişimsel yapay sinir ağı makine öğrenmesi algoritmaları kullanan yöntemler geliştirilmiştir. Önerilen yöntemlerin doğrulanması için tez kapsamında kurulan deney seti kullanılmış ve gerçek veriler ile doğrulama çalışmaları yapılmıştır. Sonuç olarak, bu doktora tezi kapsamında lazer kameralar kullanılarak ray hatlarındaki arızaların teşhisi için geliştirilen yöntemlerin performansı deneysel veriler ve saha çalışmaları ile ortaya konulmuştur. Tez süresince yapılan çalışmalar 114E202 numaralı TUBİTAK 1001 araştırma projesi ile desteklenmiştir.
Raylı sistemlerde bilgisayarlı görme ve nesnelerin interneti kullanılarak kestirimci bakım yöntemlerinin geliştirilmesi
Demiryollarında yüksek hızlı trenlerin kullanımının artmasıyla bu alanda güvenlik ve bakım planlamasına daha fazla ihtiyaç duyulmuştur. Bu sebeple de durum izleme, arıza teşhisi ve kestirimci bakım gibi terimlere olan ilgi de artış göstermiştir. Son yıllarda teknolojinin de gelişmesiyle her alanda olduğu gibi demiryollarında da arıza ve aşınma tespitleri, durum izleme ve bakım planlanması konularında yapay zekâ, görüntü işleme ve akıllı hesaplama teknikleri çoğunlukla tercih edilmektedir. Bu tezde elektrikli trenlerde lokomotiflere katener hattından güç sağlayan pantografta meydana gelen arıza ve aşınmalar ele alınarak tespitlerinin yapılması ve kestirimci bakım yöntemlerinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu sebeple pantograf ve katener hattına dair literatürde bu konularla alakalı yayınlar taranarak detaylı bir bilgi elde edilmiştir. Pantografta meydana gelen arıza ve aşınmaların tespiti için görüntü işleme ve yapay zekâ teknikleri kullanılarak oluşturulan yöntemler geliştirilmiştir. Bu tezde gerçekleştirilen çalışmalarda kullanılan veriler Türkiye Cumhuriyeti Devlet Demiryolları (TCDD) 5. Bölge Müdürlüğü ve Demiryolu Araştırma ve Test Merkezi (DATEM)'den saha çalışmaları yapılarak elde edilmiştir. Buna ek olarak internette erişime açık verilerde kullanılmıştır. Bu veriler kullanılarak görüntü işleme, bilgisayarlı görme, derin öğrenme ve arttırılmış gerçeklik gibi yöntemler kullanılarak arıza teşhisi ve kestirimci bakım yöntemleri gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen yöntemlerden elde edilen bulgular literatürde yapılan çalışmalarla kıyaslanarak sonuçları detaylı olarak verilmiştir ve başarılı ve etkin sonuçlar elde edilmiştir.
Design of a fast 3D scanner
Nowadays, 3D Laser Scanning technology is utilized in a variety of fields in modern world technology including healthcare systems, sciences and educations, arts, designs and industrial designs, and manufacturing. 3D Scanning of any objects can be done by three major processes which are; 3D data acquisition, cleaning, alignment and surface reconstruction. The project goal is describing the whole process steps of a three-dimensional scanner of any indoor object from 3D data and also characterizing forms each of the data acquisition, alignment, and surface reconstruction processes in detail separately. However, the design of hardware, software and completion have already been made and described each and every step of the object 3D modeling with a perfect realizing of the scanner is obtained. After reviewing the existing data acquisition frameworks and discuss their advantages and disadvantages, as a result, three-dimensional laser scanner was selected to be the most precise and fast data acquisition system suitable for scanning indoor objects. Red laser line diode utilized. The project 3D laser scanner is a simple and lightweight light which is easily moved from one place to another and also can be easily configured as well as, 3D laser scanner operates properly, and the accuracy and high resolution of the scan results in 3D model form. For the alignment or registration of 3D data obtained by the 3D laser scanner, in this research, we utilized the method formed with an academic software called Meshlab which is heavily rooted in the VCG library developed at the Visual Computing Lab of ISTI - CNR. A few initial examples result of this method are given in this paper. Also, additional work is desirable to apply this method to reconstruct the surfaces of a complete 3D model of any scanned object.
Iot application for fault diagnosis and prediction in elevators
In this thesis an elevator monitoring system of rules based on installed system and IOT. Through multi-sensor data obtaining, much data can be gotten to, for example, running noise, vibration, direction, quickening, speed, warmth of the traction machine, floor stopping place, entryway turn of the lift car and power supply voltage, now, in the meantime the noise and the temperature of the PC stay with the data if there is anybody in the lift, etc. A wide area network association between the elevator parameter observing stations and the remote control focus is set up to understand the center on checking and automatic remote disappointment caution for the lift operation. The goal was a find error and detection. Monitoring air quality in elevator rooms to make more suitable and healthy has tremendously risen. Working at a sensor level, Network level, and Application level. Therefore, our system measures polluted the air in elevator room or closed environment. Such as temperature and humidity, at a certain level. The design which it connects each of sensors, network and application are called a Wireless Sensor Network. This application collects and reads the data from the sensors; it displays the readings and also notifies us whenever there is polluted air in the elevator room. We benefit from IP in order to connect the sensors with the computer application. The design provides a solution for reforming elevators by IOT. With the application of more advanced sensors, the real time running status of elevator can be sensed more detailed and comprehensively. The elevator monitoring alarm system that made full use of advanced sensing technology and combined with modern communication technology can transfer the information from many elevators in a certain area to the monitor computer.
Demiryollarında ray yüzeyleri, makas geçişleri ve hemzemin geçitlerin durum teşhisi için görme tabanlı yöntemlerin geliştirilmesi
Demiryolu ulaşım ağı, yüksek hızlı trenlerin yaygınlaşmasıyla ve demiryolu ulaşımının güvenli olması sebebiyle dünyada hızlı bir şekilde büyümektedir. Demiryolu ulaşımı tüm dünyada yaygınlaştıkça demiryolu ulaşımının güvenliğine ve demiryolu bileşenlerinin bakımına verilen önem de artmaktadır. Demiryolu kazalarının azaltılması için alınması gereken en temel önlem, demiryolu bileşenlerinin düzenli aralıklarla kontrol edilmesidir. Rayların ve ray bileşenlerinin temaslı izleme teknikleriyle teşhis edilmesi hem zaman hem de insan kaynağı açısından büyük bir yük getirebilmektedir. Ray yüzeyinin temaslı manuel ölçüm teknikleri kullanılarak kontrol edilmesi hem ray yüzeyine zarar verecektir hem de demiryolu ulaşımının geçici olarak devre dışı bırakılmasına sebep olacaktır. Literatürde var olan birçok yöntemde temassız görüntü işleme teknikleri kullanılarak ray hattı ve ray bileşenlerinin teşhisi yapılmıştır. Bu tez çalışmasında demiryolu ray hattının görüntü işleme tabanlı izlenmesi, teşhisi ve tespiti için üç temel yöntem geliştirilmiştir. Birinci yöntemde görüntü işleme teknikleri kullanılarak ray yüzeyinde meydana gelen aşınma, kırılma, oyulma gibi arızalar tespit edilmiştir. Bahsedilen işlemin gerçekleştirilmesi için öncelikli olarak giriş parametresi olan görüntüdeki ray hattının tespiti yapılmıştır. İkinci yöntemde ise demiryolu makas geçişleri DVM (Destek Vektör Makinesi) ve birtakım görüntü işleme teknikleri kullanılarak tespit edilmiştir. Son yöntemde ise hemzemin geçitlerin tespiti ve hemzemin geçit üzerinde kazaya sebep olabilecek nitelikte olan yabancı nesneleri görüntü işleme tabanlı teknikler ile tespit edilmiştir. Sonuç olarak bu tez çalışmasında demiryolu ray hattının görüntü işleme tabanlı yöntemlerle izlenmesi, teşhisi ve tespit edilmesi sağlanmıştır. Bu tez çalışması 114E202'nolu TÜBİTAK 1001 programı kapsamında yürütülen araştırma projesi ile desteklenmiş, yapılan çalışmalar çeşitli ulusal ve uluslararası yayınlar ile sonuçlandırılmıştır.
Demir yollarında ray profil analizi için üç boyutlu görüntü işleme
Kullanım sıklığı ve tren hızlarının artmasına bağlı olarak, demiryollarında güvenlik ve konfor raylı taşımacılık için her geçen gün daha fazla önem taşımaktadır. Güvenliğin sağlanması, işletme maliyeti ve bakım masraflarının düşürülmesi için yol ve raylardaki bozulmaların teşhis edilmesi gerekir. Demiryollarında raylara ait hata tespiti için temaslı ölçüm teknikleri kullanılmaktadır. Temaslı algılama sistemlerinin düşük hassasiyeti ve doğruluk seviyesi günümüz modern demiryolu gereksinimlerini karşılayamadığından demiryollarında gelişmiş teknolojiler ile beraber temassız algılama teknikleri kullanılmaktadır. Bu tezde kamera ve lazer teknolojileri kullanılarak ve üç boyutlu görüntü işleme algoritmaları geliştirilerek temassız ray profil ölçümü yapılmaktadır. Lazer kamera ile raydan alınan görüntüler işlenerek arızalı bölgelerin tespit edilmesi, yine lazer kamera ile alınan mesafe ve koordinat verileri ile arızanın olup olmadığı garantilenmektedir. Lazer teknolojileri ile elde edilen mesafe ve koordinat verileri ile lazer ışınların rayın şekline göre kırılması kamera ile elde edilen iki boyutlu görüntüye üçüncü bir boyut kazandırmaktadır. Bu şekilde raya ait derinlik bilgisi elde edilmektedir. Gerçekleştirilen uygulamalarda görüntüye dair gürültüler gaussian ve medyan filtreleme teknikleri uygulanarak yok edilmektedir. Gürültüden arındırılan görüntülerden faydalı veri elde edebilmek için Watershed dönüşümü gibi dönüşümler, Roberts, Canny, Prewitt gibi kenar çıkarım teknikleri ve Boundary Detection gibi sınır algılama teknikleri uygulanmaktadır. Derinlik verileri ve görüntü verileri bulanık mantık ve yapay sinir ağları gibi akıllı hesaplama teknikleri ile sınıflandırılmaktadır. Geleneksel izleme ve kontrol yöntemlerine karşılık rayların temassız izlenmesi, böylece izlemeden dolayı herhangi bir aşınmanın olmaması için görüntü işleme tekniği tabanlı ray profil analizi yapılmaktadır. Günümüz koşullarında bir ray hattının sadece ölçüm işlemine harcanan maliyetlerin çok yüksek olduğu düşünüldüğünde daha düşük maliyetlerle ray profil analizi yapılacağına dair bir başlangıç adımı sağlanmaktadır. Bu tez ile demiryollarındaki ölçüm sistemleri konusunda bilgi birikiminin oluşması, başka tezler ve çalışmalara yön vermesi, son derece pahalı olan demiryolu ölçüm sistemlerinde maliyetlerin düşürülmesi kısmen de olsa sağlanmaktadır.
Gerçek zamanlı uykulu sürüş algılama sistemi
Uykulu sürüş her ülkede olduğu gibi ülkemizde de büyük maddi kayıplı ve ölümlü trafik kazalarına sebep olmaktadır. Bu sistemler sosyal ve ticari değeri yönüyle üzerinde araştırma yapılmaya değer bir konudur. Bu çalışmada bir Uykulu Sürüş Algılama Sistemi sunulmuştur. Bu sistem video tabanlı test verileri ile yürütülmektedir. Modelin uygulaması OpenCV kütüphanesinin 2.4.5 sürümü kullanılarak yapılmıştır. Visual C++ programlama dili, Visual Studio 2010 ortamında kullanılmıştır. Test için ZJU (Zhejiang University) veri tabanı kullanılmıştır. Bu veri tabanı standart bir veri tabanı olup daha önce Uykulu Sürüş Algılama çalışmalarında kullanılmıştır. Mevcut Uykulu Sürüş Algılama Sistemi temel olarak 4 modülden oluşmaktadır. Birinci modül de video yakalayıcıdan gelen görüntüden yüz tespit edilir. İkinci modülde konumlandırılmış yüz görüntüsünden kişi tanınır. Üçüncü modül de konumlandırılmış yüz görüntüsünden gözler bulunur. Son modül ise göz görüntülerinden göz kırpma oranını hesaplar ve göz kırpma oranı ile sürücünün yola bakıp bakmamasına göre sürücünün ikaz edilip edilmeyeceğine karar verir. Bu tez çalışmasında sınıflandırıcı olarak yüz ve göz tespiti için kaskad sınıflandırıcı kullanılmıştır. Yüz tanıma için LDA (Linear Discriminant Analysis) yöntemi kullanılmıştır. Göz durumu tespiti için son senelerde işlem basitliği ve sağlamlığıyla ilgi çekip gerçek zamanlı uygulamalarda tercih edilen LBP (Local Binary Pattern) yöntemi kullanılmıştır. Geliştirilen sistemin test edildiği veri tabanında ışık kontrolünün olmaması, arka planın dinamik olması ve aynı deneklerin gözlüksüz ve iki çeşit gözlük takmasıyla elde edilen veriler olmasından dolayı elde edilen sonuçların kısmen de olsa gerçek verilere yakın olduğu söylenilebilir.
Yeniden düzenleşim için entropi tabanlı arama algoritmalarının geliştirilmesi
En önemli yenilenebilir enerji kaynağı olan güneş enerjisinin elektrik enerjisine dönüştürülmesi için fotovoltaik (PV) paneller kullanılır. Günümüzde güneş enerjisinden faydalanarak enerji elde etmek için bu paneller çeşitli şekillerde bağlanarak PV diziler ve hatta PV santraller oluşturulmaktadır. Ancak PV sistemlerin verimi ışık miktarı, sıcaklık ve dizinin bağlantı yapısına doğrudan bağlıdır. Özellikle kısmi gölgeli durumlar PV dizilerden elde edilen maksimum güç noktasını oldukça etkilemektedir. Bir PV diziyi maksimum güç noktasında çalıştırmak için çeşitli izleme algoritmaları kullanılır. Diğer taraftan PV dizilerden elde edilebilecek maksimum güç noktası, dizinin bağlantı yapısı değiştirilerek artırılabilir. Bunun için yeniden düzenleşim algoritmaları kullanılır. PV dizilerde yeniden düzenleşim algoritmalarının amacı, sistemden daha yüksek gücün elde edilmesi için ortam şartlarına göre panel bağlantılarının gerçek zamanlı olarak değiştirilmesidir. Diğer bir deyişle yeniden düzenleşim, panellerin olası farklı bağlantı şekilleri arasından en uygun bağlantı düzeninin aranması ve bulunması yöntemidir. Bu işlem, dizi içerisindeki panellerin tamamına veya bir kısmına ait bağlantı düzeninin belirli ilkeler çerçevesinde değiştirilmesi ile yapılır. Literatürde bulunan yeniden düzenleşim yöntemlerinde, genellikle kabarcık sıralama gibi kullanımı zor olan algoritmalar kullanılmaktadır. Etkili bir yeniden düzenleşim algoritmasında, en yüksek gücü verecek bağlantı düzeni gerçek zamanlı olarak bulunabilmelidir. Bu tez çalışmasında, PV dizilerde kısmi gölgelenme koşullarında sistemden maksimum gücün elde edilmesini sağlamak için yeni bir yeniden düzenleşim yaklaşımı önerilmektedir. Dizinin boyutu arttıkça oluşan milyonlarca hatta milyarlarca ihtimal arasından optimal bağlantı düzenini bulmak için entropi tabanlı genetik algoritma kullanılmaktadır. Bu yöntem yüksek doğruluklu ve etkili bir arama yöntemi sunmaktadır. Adaptif ve sabit panellerden oluşan PV sistemde, adaptif panele ait modüllerin sabit panele ait modüllere bağlanarak sistemin aynı panellerle farklı bir konfigürasyona sahip olması sağlanmaktadır. Bunun için bir anahtarlama matrisi kullanılmaktadır. Böylece, aynı koşullarda daha yüksek güç elde edilecek yapı sağlanmaktadır. Geliştirilen algoritmalara giriş parametresi olarak kısa devre akımları ve görüntü işleme ile elde edilen gölgelenme değerleri olmak üzere iki ayrı ölçüm bilgisi kullanılmıştır. Deneyler için üç adaptif panel ve dokuz sabit panele sahip sistem oluşturulmuştur ve önerilen yöntemin her boyuttaki PV dizilerde gerçek zamanlı olarak kullanılabilir olduğu etkili sonuçlarla gösterilmektedir. Karşılaştırmalı olarak elde edilen güç-gerilim grafikleri önerilen yöntemin performansını ortaya koymaktadır. Sonuç olarak, bu tez kapsamında her boyuttaki PV diziler için kısmı gölge şartlarında daha yüksek güç elde etmek üzere gerçek zamanlı olarak uygulanabilen entropi tabanlı genetik algoritma kullanan yeni bir yeniden düzenleşim yöntemi önerilmektedir. Ayrıca bu yöntem simülasyon ve deneysel sonuçlarla doğrulanmaktadır. Bu tez kapsamında hedeflenen algoritmaların geliştirilmesi için yapılan çalışmalar 112E214 numaralı TÜBİTAK 1001 araştırma projesi ile desteklenmiştir.
Güvenilir sistem geliştirmede döngüde donanımsal benzetim tekniğin kullanımı ve uygulaması
Döngüde Donanımsal Benzetim (DDB) tekniği, Gömülü Kontrol Sistemlerinin (GKS) test aşamasında kullanılan ve donanımsal bileşenler içeren gerçek zamanlı bir benzetim tekniğidir. Diğer benzetim yöntemleri, gerçek zamanlı GKSlerinin test edilmesi için DDB tekniği kadar uygun değildir. Çünkü diğer benzetim tekniklerinde, GKS yazılımının sadece %20-30'unu oluşturan denetleyici algoritması ile diğer yazılım ve donanım bileşenleri, ayrı ve bağımsız alt sistemler olarak test edilmektedirler. DDB tekniğinde ise GKS bir bütün olarak ele alınıp en üst sistem seviyesinde değerlendirilmektedir. Bu tekniğin temel prensibi; GKS, gerçek hayatta kontrol edecekleri sistemler yerine içerisinde donanımsal bileşenler de içeren bir benzetim ortamı ile test edilebileceği düşüncesidir.Bu tezdeki temel amaç; DDB tekniği kullanılarak test edilmesi güvenlik açısından riskli ve maliyet açısından pahalı GKS sınanması için deneysel bir benzetim ortamının oluşturulmasıdır. Bu benzetim ortamı ile GKS pratik bir şekilde test edilebilmesi mümkün olacaktır. Kurulacak olan bu benzetim ortamının performansı, elektrik makineleri alanındaki bir veya daha fazla kontrol uygulaması üzerinden gösterilecektir. Bu amaç doğrultusunda; Laboratuar ortamında gerçekleştirilmesi zor olan elektrik makineleri sürücü sistemlerinin geliştirilmesine ve test edilmesine yönelik bir DDB ortamı gerçekleştirilmiştir. Ayrıca bu benzetim ortamı, ileride daha farklı uygulamaların geliştirilmesine ve test edilmesine imkân verecek şekilde modüler bir yapıda tasarlanmıştır. Bu çalışma ile oluşturulan modüler deneysel benzetim ortamı, GKS geliştirilmesi alanında yapılan araştırmaların uygulama tarafını tamamlayacak önemli bir adımdır.
Gerçek zamanlı durum izleme ve arıza teşhisi için bağışık akıllı hesaplama tekniklerinin geliştirilmesi
Bakım işlemi endüstriyel ürün süreci ve verimlilik için önemlidir. Kestirimci bakım reaktif bakıma göre beklenmeyen arıza durumunda maliyetlerin azaltılması için daha etkilidir. Bazı sistem parametrelerinin ölçülmesi ile veri toplamaya dayanan durum izleme tabanlı kestirimci bakım, alınan verilerden belirli özellikleri çıkarıp arıza tespiti, teşhisi veya tahmini için kullanılır.Bu tezde, gerçek zamanlı ve çevrimiçi durum izleme ve arıza teşhisi için akıllı hesaplama tekniklerinin geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu amaç doğrultusunda teorik yöntemler geliştirilerek pratik uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Endüstriyel sistemlerde çok yoğun kullanılan ve önemli bir bileşen olan elektrik makinaları tez kapsamında uygulama problemi olarak seçilmiş ve bu makinalarda arıza tespiti, teşhisi ve tahmini için akıllı hesaplama tekniklerine dayalı gerçek zamanlı yöntemler geliştirilmiştir.Tezin teorik yönünü kapsayan yöntem geliştirme aşamasında arıza tespit, teşhis ve tahmini için yapay bağışık sistemler, destek vektör makinalar, yapay sinir ağları ve bulanık mantık tabanlı algoritmalar önerilmiştir. Önerilen algoritmaların yakınsama hızları ve teşhis performanslarını arttırmak için algoritmaların parametreleri parçacık sürü optimizasyonu, klonal seçim ve genetik algoritma ile ayarlanmıştır. Ayırt edici özelliklerin çıkarılması için sinyal işleme tabanlı yöntemler geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntemler farklı çalışma hızlarında ve az veri gereksinimi ile arızaları belirlemektedir.Tez çalışmasının uygulama aşamasında ise oluşturulan deney düzeneği ile sistemden sinyallerin alınması sağlanmıştır. Önerilen yöntemler çevrimiçi olarak gerçekleştirilmiş ve gerçek zamanlı olarak Altera Cyclone III FPGA kartı üzerinde uygulanmıştır. Geliştirilen yöntemler yapılan deneysel çalışmalar ile doğrulanmıştır.Sonuç olarak, bu tezde geliştirilen teknikler tez sürecinde yürütülen FÜBAP ve TUBİTAK 1001 araştırma projeleri ile desteklenmiştir. Yapılan çalışmalar ulusal ve uluslararası düzeyde bilimsel yayınlar ile sonuçlandırılmıştır.
Patent ticarileşmesinde Türkiye için çalışabilen bir model
Fikri mülkiyet hakları, günümüzde toplumların en değerli hazinelerini barındıran haklardır. Zenginliğin ölçüsünün bilgiye dönüştüğü günümüzde, sanatsal ve bilimsel birikim arşivi niteliğinde olan bu haklar, hakkın konusu olan değerlerin etkili bir şekilde korunmasını sağlar. Patent hakkı, insanlığın bilimsel ve teknolojik birikiminin izlenebildiği, gelecek kuşaklara aktarıldığı patent sistemlerinin işleyişinin bağlı olduğu haktır. Ülkeler yeni buluşlar için patent hakkı olanağı tanıyarak hem buluş faaliyetlerini hem de buluşların açıklanmasını özendirirler. Böylece buluş döngüsünün de hızlanması sağlanır. Günümüzde şirketlerin değeri, fiziki varlıklardan çok sahip oldukları sınai ve fikri sermayeyle ölçülmektedir. Bu nedenle bir şirketin değeri sahip olduğu patentlerle daha çok artmaktadır. Patent ticarileşmesi ile patentin değeri daha çok artmaktadır. Bu çalışmada patent ticarileşmesinde yer alan patent değerleme, patent lisans sözleşmeleri, ticarileşmeyi sağlayan arayüzler ile ilgili Türkiye'de yapılan çalışmalarda literatür taraması yaparak belirlenen sorun ve çözüm önerilerini bir araya getirerek Türkiye'de patent ticarileşmesi için bir yol haritası belirlemektir. Bölgesel olarak yapılan patent olgunluk ölçümünün BRL Ölçeğinde değerlendirilmesi ise Türkiye'de patent ticarileşmesi için çalışılabilen bir model olarak geliştirilebilir.
Derin öğrenme algoritmaları ile ince iğne aspirasyon sitolojisi örneklerinden tiroid papiller karsinomun bölütlenmesi
Tiroid papiller karsinomu (PTK), endokrin sistem tümörleri arasında en sık karşılaşılan malignite olup dünya genelinde tiroid kanserlerinin büyük bir kısmını oluşturmaktadır. Erken teşhis ve doğru tanı, hastalığın tedavi başarısını doğrudan etkileyen en kritik unsurlardandır. Özellikle sitolojik örneklerden elde edilen görüntülerin yorumlanmasında uzman yorumu kadar hızlı ve güvenilir karar destek sistemlerinin de önemi giderek artmaktadır. Son yıllarda dijital patolojideki ilerlemeler ve yapay zekâ tabanlı algoritmaların gelişimiyle birlikte, tıbbi görüntülerde otomatik analiz uygulamaları ön plana çıkmaktadır. Bu kapsamda hazırlanan bu tez çalışmasında, İİA (ince iğne aspirasyon) sitoloji görüntülerinden elde edilen PTK örneklerinin segmentasyonu hedeflenmiştir. Araştırmada kullanılan veri seti, çalışmanın yürütücüsü tarafından oluşturulmuş ve patoloji uzmanı ile biyomühendis desteğiyle detaylı şekilde etiketlenmiştir. Görseller, 2448x1920 çözünürlüğe sahip olup iyi huylu (benign) ve kötü huylu (malign) olarak ayrılmıştır. Segmentasyon işlemi yalnızca malign vakalar üzerinde gerçekleştirilmiş, böylece hedef bölgenin belirgin olarak sınırlarının çizilmesi amaçlanmıştır. Derin öğrenme tabanlı segmentasyon için YOLO mimarisine dayanan YOLOv8-seg ve yeni nesil YOLOv11-seg modelleri tercih edilmiş, her iki model de ayrı ayrı eğitilerek mAP50 ve mAP50-95 gibi performans metrikleriyle değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre YOLOv11-seg modeli, %97.8 mAP50ve %70.1 mAP050-95 değerleriyle daha başarılı bir segmentasyon performansı göstermiştir. Bu çalışma, dijital patoloji alanında yapay zekâ destekli tanı sistemlerinin kullanımına katkı sağlayacak, özgün ve uygulanabilir bir yöntem ortaya koymaktadır.