19
Archived Theses
0
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Discipline
Derin öğrenme ve ses tabanlı duygu tanıma
Duygu, bireyin ruh halinde içsel ve çevresel faktörlerin etkileşiminden doğan kompleks psikofizyolojik bir değişimdir. Duygular, insanların dış dünyayla olan etkileşimlerinde, aldığı kararlarda ve eylemlerinde önemli bir rol oynar. Dolayısıyla duygu tanıma ve yorumlama özellikle insan bilgisayar etkileşimi için önemlidir ve bilgisayarları mantıksal işlem yapan makinelerin ötesine taşımaktadır. Duyguların tespit edilmesinde görsel, işitsel, dokunsal ve diğer biyometrik sinyaller kullanılmaktadır. Bu sinyaller arasında insanlar arasındaki iletişimin en yaygın aracı olan konuşma önemli bir yere sahiptir. Bu durum konuşma tabanlı duygu tanıma uygulamalarının, giderek artan bir ilgiyle ilerletilen bir araştırma alanı olmasına imkân tanımıştır. Bu tez çalışmasında ses işleme tabanlı duygu tanıma uygulaması gerçekleştirilmiştir. SAVEE, RML ve RAVDESS olmak üzere 3 farklı veri seti kullanılmıştır. Mevcut ses dosyalarına ön işlem ve özellik çıkarımı uygulandıktan sonra Uzun- Kısa Süreli Bellek Ağları ile sınıflandırılmıştır. Sistemin duygu tanıma doğruluk oranları SAVEE veri seti için %72,13 RML veri seti için %70,35, RAVDESS veri için %68,8 olarak bulunmuştur
Üç fazlı üç seviyeli T-tipi inverterden beslenen sürekli mıknatıslısenkron motorun vektör kontrolü
Endüstri ve ev uygulamalarında çok geniş bir kullanıma sahip olan ac motorlarının kontrolü, hem motorun tahrik ettiği sistemin çalışması hem de elektrik enerjisinin verimli kullanılması açısından çok önemlidir. Bununla birlikte bu motorlarının daha verimli bir şekilde kontrol edilmesi ancak iyi bir sürücü kullanılması ile mümkün olmaktadır. Son yıllarda üç fazlı üç seviyeli T-Tipi inverter alçak gerilim, küçük ve orta güçlü motor sürücü uygulamaları için popüler hale gelmiştir. Bu çalışmada üç fazlı üç seviyeli T-Tipi inverterden beslenen bir SMSM'nin alan yönlendirmeli vektör kontrolörünün benzetimi yapılmıştır. Benzetimde MATLAB/Simulink ve Simscape blokları kullanılmıştır. Üç seviyeli T-Tipi inverterin kontrolü için Uzay Vektör DGM yöntemi tercih edilmiştir. Benzetimlerde SMSM, yüklü ve yüksüz çeşitli hız referanslarında çalıştırılmıştır. Motora ait hız, moment, rotor konum, d-q akımlarının ve stator akımlarının değişimleri, inverterin ürettiği fazlar arası gerilimler ve inverter DC-hat gerilimlerinin değişimlerini gösteren şekiller verilmiştir. Elde edilen bütün benzetim sonuçları üç fazlı üç seviyeli T-Tipi inverter tabanlı SMSM sürücünün iyi bir dinamik performansa sahip olduğunu göstermektedir.
Orman yangınlarının görüntü işleme ile tespiti
Kamera görüntülerinden veya videolardan yangın/alev tespiti, erken yangın uyarı sistemleri için oldukça önemlidir. Bu sayede yangınlara erken müdahale edilebilir ve yangınlar büyümeden söndürülebilir. Son zamanlarda görüntü işleme ve makine öğrenmesi tabanlı erken yangın uyarı sistemleri bir hayli ilgi çekmiş ve konu ile alakalı birçok çalışma yayımlanmıştır. Bu çalışmalar genellikle renk uzayı tabanlı görüntü bölütleme uygulamalardır. Verilen görüntüler önce farklı bir renk uzayına aktarılır ve renk bölütlemesi ile alev/yangın bölgeleri belirlenir. Bu tür çalışmaların en büyük dezavantajı birçok parametrenin ayarlanması gerekliliğidir. Derin öğrenme mimarilerinin gelişmesiyle birlikle, derin ağlar görüntü bölütleme uygulamalarında da kullanılmaya başlandı. Bu çalışmada, derin ağ mimarisi kullanan yeni bir alev/yangın bölütleme yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem Dikkat Kapısı Modülünün (DKM) entegre olduğu bir SegNet yapısıdır. DKM'ler, minimum bilgi işlem yükü ile standart Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) mimarilerine kolayca entegre edilebilir ve ayrıca model hassasiyeti ve tahmine dayalı doğruluk artırılabilir. Önerilen yöntemde, derin ağ mimarisinin başarım değerlendirilmesi için zar (dice), tversky ve fokal tversky kaybı fonksiyonları kullanılmıştır. Deneysel çalışmalarda 500 adet görüntü içeren bir veri seti, 5 katlı çapraz geçerlilik kriterine uygun olarak kullanılmış ve elde edilen başarım ortalama Dice ve Jaccard benzerlik ölçütlerine bağlı olarak sunulmuştur. Hesaplanan ortalama Dice ve Jaccard değerleri sırası ile 0.8755 ve 0.7870' dir. Elde edilen bu sonuçlar, literatürde var olan bazı sonuçlar ile kıyaslanmış ve önerilen yöntemin daha başarılı sonuçlar ürettiği görülmüştür.
Güneş ve rüzgâr enerji santrallerinde üretim değerlerinin iklim parametrelerine bağlı olarak yapay zekâ yöntemleri ile tahmini ve güneş enerjisi fizibilite yazılımının geliştirilerek üretim tahmininin yapılması
Elektrik enerjisi depolanamayan, üretildiği anda tüketilmesi gereken, arz talep dengesi sistem tarafından sürekli olarak korunan bir enerji türüdür. Bu dengenin korunması ciddi bir planlama gerektirmektedir. Söz konusu denge, üretim, iletim ve tüketimin her an koordinasyonu ile sağlanabilir. Bu nedenle elektrik üretiminin tahmini büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada yenilenebilir enerji kaynaklarından olan güneş ve rüzgâr enerji santrallerinin meteorolojik ve jeolojik verilere bağlı olarak üretim verilerinin tahmini yapılarak Güneş Enerji Santrali Fizibilite Yazılımı geliştirilmiştir. Üretim tahmininin yapılabilmesi için yapay zekâ uygulamalarından olan doğrusal olmayan modellerin tahminindeki başarısı nedeniyle ileri beslemeli geri yayılımlı Yapay Sinir Ağı (YSA), Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) ve derin öğrenme modeli Uzun Kısa Süreli Bellek (Long/Short Term Memory-LSTM) kullanılmıştır. Tahmin edilen üretim güç değerlerinin (MWh) gerçek üretim güç değerlerine çok yakın değerler aldığı görülmüştür. YSA, ANFIS ve LSTM' in tahminleri karşılaştırılmıştır. Gelecekte yapılacak tahmin çalışmalarında geleneksel yöntemlere alternatif olarak yapay zekâ uygulamalarının başarılı bir şekilde uygulanabileceği gösterilmiştir. Seçilen bir konum için güneş enerjisi kurulumu analizi yapabilecek Güneş Enerji Santrali Fizibilite Yazılımı ile seçilen konumun güneş enerjisi yatırımına uygun olup olmadığı analiz edilebilmekte, panel ve inverter sayıları hesaplanarak maliyet analizi yapılabilmektedir.Geliştirilen yazılım ile MATLAB yazılımı üzerinden derin öğrenme modeli olan LSTM ile üretim tahmini yapılmıştır. Yapılan üretim tahminleri diğer güneş enerji santrali üretim tahmini yapan programlarla karşılaştırılmıştır. LSTM ile yapılan tahminin diğer tahmin programlarından daha iyi tahmin yaptığı görülmüştür.
Konuşma olmayan sinyallerin evrişimsel sinir ağları tabanlı yaklaşımlar ile sınıflandırılması
Makine öğrenmesi algoritmalarının gelişmesi ile birlikte her geçen sene değişik türdeki verilerin otomatik sınıflandırılması ve tanınması üzerine olan ilgi artmıştır. Bu ilgi alanları arasında yer alan konuşma olmayan sesler ve biyomedikal işaretlerin, arka plan sesi ve gürültüden dolayı sınıflandırılması zordur. Literatürde, bu tür sınıflandırma problemleri genellikle, akustik öznitelikler ve geleneksel sınıflandırma algoritmaları kullanan yöntemler ile aşılmaya çalışılmıştır. Bu çalışmada, konuşma olmayan seslerin ve biyomedikal işaretlerin sınıflandırma problemi, son zamanlarda popüler hale gelen ve derin öğrenmenin alt alanı olan Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) temelli yaklaşımlar ile çözülmeye çalışılmıştır. Bu kapsamda akciğer sesleri, kalp sesleri, EMG sinyalleri ve çevresel sesleri içeren kullanıma açık veri setleri üzerinde deneysel çalışmalar yapılmıştır. Önerilen yöntemlerde, genel olarak derin öznitelikler tabanlı ve transfer öğrenme tabanlı yaklaşımlarla çalışmalar yapılmıştır. Derin öznitelikler tabanlı yaklaşımın, transfer öğrenme tabanlı yaklaşıma ve aynı veri setini kullanan diğer geleneksel yöntemlere göre daha iyi bir sınıflandırma performansı verdiği görülmüştür. Ayrıca tezin son bölümünde, derin öznitelikler çıkarmak için büyük görüntü verileriyle eğitilmiş ESA modelleri kullanmak yerine çevresel sesler ile eğitilmiş olan ve mimarisi kullanıcı tarafından ayarlanabilen bir ESA modeli önerilmiştir. Bu modelin çevresel sesleri sınıflandırmada, hem önceden eğitilmiş ESA modelleriyle derin öznitelik çıkarma yaklaşımına hem de aynı veri setini kullanan diğer yöntemlere göre daha iyi sınıflandırma performansı verdiği görülmüştür.
Demiryolları katener sistemlerinin kontrolü ve arıza tespiti için görüntü işleme temelli robot tasarımı
Bu araştırmada, katener sistemlerinin kontrolü için robot tasarımı yapılmıştır. Mevcut durumda katener sistemlerinin bakımı tren trafiği kesilerek daha çok gece bakımları şeklinde yapılmaktadır. Bu durum hem kısa zaman aralıklarında çalışma hem de anlık müdahale yönünden dezavantajdır. Tasarlanan robot sayesinde sürekli kontrol işlemleri yapılabilecektir. Robot kullanılacak alana yönelik küçük değişiklerle hattın karakteristiğine uygun hale getirilerek kullanımı kolay, düşük maliyetli ve geliştirilebilir şekilde dizayn edilmiştir. Robot dış ortamda çalışacağından tasarım aşamasında rüzgâr ve sıcaklık faktörleri göz önünde bulundurulmalıdır. Geliştirilmesi durumunda görüntü almanın yanı sıra hat temizleme, hatta takılı kalan yabancı cisimlerim uzaklaştırılmasında da kullanılabilecektir.
Müzecilikte, vitrin içerisinde sergilenen eserlerin niteliklerine göre otomatik ayarlanabilen aydınlatma sistemi tasarımı
Bu çalışmada, müze vitrinlerinde eserin yanlış aydınlatmadan kaynaklı zarar görmesinin engellenmesinin yanı sıra aynı vitrindeki farklı renk ve boyutlardaki eserlerin diğer literatürlerde yer alan çalışmalardan farklı olarak tek renk ve şiddette aydınlatma yaparak değil her eser için farklı renk ve şiddette aydınlatma yapılması ile eserin gerçek renginin ortaya çıkması sonucu ziyaretçilerin gerçek algılarını artırmaya yönelik tasarım yapılmıştır. Bu tasarımda; vitrin içerisine yerleştirilen mini elektroray üzerine tasarlanan aydınlatma armatürü yerleştirilmiştir. Eserler vitrin içerisine yerleştirilen eserlerin yapı, renk ve boyut gibi bilgileri tasarladığımız el terminaline girilmiştir. Girilen referans değerler ile birlikte el terminali üzerinde bulunan ışık şiddeti ve ışık rengi algılayıcıları sayesinde el terminali, kablosuz geri beslemeli kapalı çevrim bir sistem ile referans değere getirilmiştir. Aydınlatma sistemi sayesinde eserlerin yüksekliklerinden kaynaklı fazla parıltının engellendiği, ışık şiddeti ve farklı renk ışık kaynaklarından kaynaklı renk solmasının da önüne geçildiği ortaya koyulmuştur.
Modelling and characterization of the spoof surface plasmon polariton waveguides and reconfigurable components for terahertz integrated systems
The demand in ultrawideband (UWB) communications, high-resolution imaging, and high-mobility systems attracted interest of researchers in the last decades. The novel terahertz technologies have the potential for solving UWB communications and high-resolution imaging problems providing a bandwidth wider than a few Giga-Bit-per-Second and a resolution in milli-meter scale. In spite of the fact that the researchers have presented a high number of on-chip terahertz circuit solutions, which enable the development of highly-mobile terahertz systems, the severe terahertz attenuation that the integrated circuits experience due to the lossy and large scale conventional planar terahertz waveguides, the state-of-the-art terahertz integrated circuit technology is far behind the industrial standards which are crucial for demonstration of a high-performance wireless network with high bit-error-ratio (BER), signal-to-noise ratio (SNR), and detectable power in long-range wireless data transmission for communications or radar imaging applications. In the last two decades, the Spoof Surface Plasmon Polaritons waveguides (SSPP WGs), which are single-conductor waveguides attracted interest of researchers with their high electromagnetic wave confinement and low loss properties as a potential solution for overcoming signal integrity, interchannel interference, and high radiation loss challenges that tackle the high-performance terahertz integrated circuits. This thesis work is dedicated to examining the planar terahertz SSPP WGs (SSPP WGs), which are easy to fabricate, in different aspects to investigate their potential for high-performance terahertz integrated circuits, that may enable novel, high-mobility terahertz systems. First, the first example of a closed-form mathematical formulation of the effective dielectric constant for the planar SSPP WGs in the literature is presented. The proposed mathematical model reaches an error rate lower than 20 different devices at three different frequencies at the frequency band of 0.25 to 0.3 THz with respect to the measurement results. The formulation is also employed for a rapid demonstration of a 2-bit terahertz phase-shifter at 0.3 THz and 1 THz. The measurement results at 0.3 THz not only reaches a near zero error rate between the measurements, simulations, and the ideal phase-states of the proposed phase-shifter, but also can be considered to be the first measurement-based evidence for the SSPP WGs providing high lateral confinement and hence occupation of smaller chip area. The experimental verification of the 2-bit SSPP phase-shifter at 1 THz will be presented in a near future. The thesis also examines the performance of the proposed idea that employs the closed form mathematical formulation in the design in comparison with the performance of eigenmode simulations at 7.15 GHz. The proposed designs show that the proposed mathematical calculation-based design approach and eigenmode analysis result in a very close error rate with each other verifying that the proposed idea is superior over the time consuming eigenmode simulations. The thesis work also examines the SSPP WGs to investigate their real-potential for minimizing the insertion-loss-per-unit-length for a planar terahertz waveguide. The proposed results not only achieved the record-low-insertion-loss-per-unit-length but also the record-high-figure-of-merit, i.e., (°/dB) performance in accordance with the measurement data. Above all, the proposed results are also employed for developing a systematic methodology without needing any preliminary simulation for selecting the SSPP WG dimensions for optimum performance. The algorithm is based on entirely mathematical calculations of the dispersion diagrams of different SSPP WGs and comparison with each other. The thesis also introduces the first-time mathematical calculation-based design approach of the mode-converters, namely the transitions between the conventional waveguides, the coplanar waveguide for measurement purposes for this case. The proposed results show that the calculation of the guided-wavenumbers at the input and the output of the transition enables the determining the corrugation dimensions by using the effective dielectric constant formulation for a tapered conversion of the guided-wavenumber from input to the output of the transition. Furthermore, the thesis work also investigates the relationship between the dimensions of an SSPP antenna and the guided-wavelength at the frequency of operation and preliminary results are presented paving way to the further analysis on the SSPP antennas with higher performance. Additionally, a group of fundamental circuits that are commonly employed in photonic integrated circuits is presented. The proposed designs include SSPP WG bending circuits, power splitters, and a Mach-Zehnder-Interferometer at 1 THz, whose measurement results are expected to be presented in a near future. In addition to all the above-mentioned theory and applications, the nano-electro-mechanical-system (NEMS) reconfigurable SSPP delay lines are designed and fabricated for demonstrating a 1-bit 90° phase-shifter at 0.3 THz, which is real-time controllable for demonstrating adaptive systems. The measurement results of the NEMS reconfigurable SSPP delay lines are expected to present in a near future.
Semantik bölütleme ve nesne tespiti yöntemleri kullanılarak lateralsefalometrik radyografilerde servikal vertebraların incelenmesiyle kemik yaşı analizi
Servikal vertebra matürasyonu (CVM), ortodontik tedavide büyüme dönemini doğru yakalamak için önemli, güvenilir bir göstergedir. El-bilek grafileri bu amaçla kullanılsa da hastaya ek radyasyon yükler; yorumlayıcı çeşitliliğe açıktır, yorucudur, zaman gerektirir. Bu tez, rutin lateral sefalogramlardan CVM'yi ek çekim gerektirmeden, klinik hız sınırlarını aşmadan değerlendiren otomatik yapay zekâ hattı geliştirmeyi hedeflemiştir. Model eğitimi için Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Ortodonti A.D. arşivinden seçilen 3750 sefalogram kullanılmıştır. Önerilen modüler sistem üç basamaktan oluşur. Birinci basamakta YOLO-v11, C2-C4 bölgesini milisaniye ölçeğinde saptar; %99,8 kesinlik, %99,8 duyarlılık ve mAP₀․₅ = 0,9935 ile bölgeyi nokta atışıyla tanımlar. İkinci basamakta Attention-ResUNet, çok-ölçekli dikkat bloklarıyla kemik kenarlarını piksel düzeyinde ayıklar ve Dice = 0,956, Kesinlik (Precision) = 0,954 skorlarıyla kontur uyumunu klinik gereksinimlerin üzerine çıkarır. Üçüncü basamakta NFNet, altı evreli CVMS sistemine göre olgunluk sınıflandırması yapar; bağımsız testte %90,0 doğruluk, 0,990 ROC-AUC ve 0,980 spesifisite sunarak ayırım gücü yüksek, hatalı sınıflamaları sınırlı tutar. Veri beş katlı, stratifiye çapraz doğrulamayla bölünmüştür; K-fold ortalama doğruluk %88,5 ve %RSD 1,79 olarak belirlenmiş, model çıktılarının tutarlı olduğunu göstermiştir. Bu bulgular, literatürde daha küçük örneklem setleriyle raporlanan yaklaşımlara kıyasla geniş veri üzerinde rekabetçi değerler sunmaktadır. Ayrıca tespit, segmentasyon ve sınıflandırmayı tek adımda birleştirerek işlem süresini önemli ölçüde kısaltmakta ve hekim iş yükünü azaltmaktadır. Geliştirilen sistem, CVM temelli yaş tayinini hızlı ve düşük radyasyonlu hale getirerek yorumcu bağımlılığını azaltan yenilikçi ve etkili bir alternatif sunmakta olup klinik kullanıma hazırdır. Gelecekte çok-görevli öğrenme ile dental yaş veya frontal sinüs gelişimi gibi ek göstergelerin aynı hat üzerinden tahmini ve üç boyutlu düşük doz görüntü verilerinin entegrasyonu önerilmektedir.
İnsansız sistemlerin çatışma sahalarında kullanımı ve Türkiye'nin insansız sistemlerdeki gelişimi
Bu çalışma, insansız sistemlerin (İHA, İKA ve İDA) günümüz konvansiyonel savaş ve çatışmalarındaki rolünü ve Türkiye'nin bu alandaki mevcut durumunu incelemektedir. 2000 yılı sonrasında, insansız hava araçları ve diğer insansız sistemler, stratejik ve taktiksel avantajları nedeniyle askeri operasyonlarda büyük önem kazanmıştır. İnsansız sistemlerin savaş alanlarındaki etkileri, özellikle Irak Savaşı sonrası dönemde ele alınmakta ve Türkiye'nin bu teknolojileri nasıl kullandığı ve geliştirdiği değerlendirilmektedir. Araştırmanın temel soruları, insansız sistemlerin savaş senaryolarındaki etkilerini, bu sistemlerin son yıllarda özellikle Türkiye Cumhuriyeti'nin sınırlarında gelişen savaş sahalarının incelenmesini ve bu bağlam da insansız sistemlerin gelişimini, Türkiye'nin bu sistemleri kullanımı ve geliştirmesi ile askeri operasyonlardaki avantaj ve dezavantajlarını incelemektedir. Sonuç olarak, insansız sistemlerin modern savaşlar üzerindeki dönüştürücü etkisi, operasyonel verimlilik ve insan kayıplarını azaltma konusundaki avantajları vurgulanmaktadır. Bu teknolojilerin, özellikle yüksek riskli görevlerin insan hayatını tehlikeye atmadan gerçekleştirilmesindeki ekonomik ve operasyonel faydaları ele alınmaktadır. Türkiye gibi ülkelerin, bölgesel ve küresel etkilerini artırmak için bu teknolojilere yaptığı yatırımların stratejik önemi değerlendirilmektedir. Çalışma, son yıllarda ki insansız sistemlerin savaş alanlarındaki evrimini ve entegrasyonunu anlamak için çeşitli akademik kaynaklar ve veriler kullanılarak hazırlanmıştır.
Görüntü işleme ve derin öğrenme yaklaşımlarıyla strabismus tespiti
Strabismus, diğer adıyla şaşılık, dünya nüfusunun %4'ünü etkileyen yaygın bir göz hastalığıdır. Şaşılık taramalarında Hirschberg, Örtme, Prizma Örtme ve Krimsky gibi bazı klinik testler göz doktorları tarafından hastaya periyodik olarak uygulanmaktadır. Bu testlerden elde edilen sonuçlarla şaşılık hastalarının tedavi süreci ilerlemektedir. Periyodik olarak gerçekleştirilen şaşılık testleri, 2-6 ay aralıklarla tekrarlanmaktadır. Şaşılık taramasında kullanılan testlerin otomatik olarak yapılması oftalmoloji kliniklerindeki birim zamanda tedavi edilen hasta sayısını artırmakta ve ön muayenelerin daha hızlı bir biçimde gerçekleştirilmesine olanak tanımaktadır. Bu testlerin okullarda ve kırsal kesimlerde otomatik olarak yapılması, erken yaşta tespit ve tedavi edilmesi gereken şaşılık hastalığının dünyada azalması için önemli bir adımdır. Yapay zekâ tekniklerinin sürekli gelişim içinde olması, şaşılık testlerinin otomatik olarak yapılabilmesi için daha önceden önerilen yazılım modellerinin yetersiz kalması sonucunu doğurmakta ve bu modellerin efektif kullanılmasını zorlaştırmaktadır. Bu anlamda literatür taraması gerçekleştirilmiş ve tezde önerilen modellerle literatürde önerilen modeller karşılaştırılmıştır. Bu tezde, şaşılık taramalarında en çok kullanılan Hirschberg testi, Örtme testi ve Prizma Örtme testlerinin görüntü işleme ve derin öğrenme tekniklerini kullanarak gerçekleştirebilen yazılım modelleri önerilmiştir. Hirschberg testinin otomatik olarak gerçekleştirilmesi için toplamda 165 şaşılık hastasının verileri toplanmıştır. Hirschberg testi için önerilen yazılım modellerinden ilki, 88 şaşılık hastasının görüntüleri üzerinde test edilmiş ve %90 oranında hastaların şaşılık dereceleri doğru tespit edilmiştir. Hirschberg testi için önerilen ikinci yazılım modeli ise 77 pediatrik (0-12 yaş) şaşılık hastasının yüksek çözünürlüklü görüntüleri üzerinde test edilmiş ve %97,4 oranında başarı elde edilmiştir. 77 şaşılık hastasından 19'nun Örtme test sonuçları ile otomatik Hirschberg testinin bu hastalara ilişkin test sonuçları karşılaştırılmış ve test sonuçlarının uyumlu olduğu göz doktoru tarafından doğrulanmıştır. Tezde Örtme testi ve Prizma Örtme testlerini otomatik olarak gerçekleştiren bir medikal cihaz tasarımı yapılmıştır. Bu cihaz, şaşılık taramasında en çok kullanılan Örtme ve Prizma Örtme testlerini yapay zekâ destekli olarak otomatik olarak gerçekleştirmektedir. Şaşılık hastalarının gözlerinde örtme-açma işlemini gerçekleştiren ve hastaların göz hareketlerini inceleyen bu cihaz, Örtme testlerini tam otomatik olarak yapmakta ve hastaların şaşılık derecelerini saniyeler içerisinde belirlemektedir. Tezde yer alan otomatik testlerin her aşaması göz doktoru tarafından doğrulanmış ve ilerleyiş göz doktorunun sunduğu tıbbi bilgiler çerçevesinde gerçekleştirilmiştir. Anahtar Kelimeler: Strabismus, Hirschberg Testi, Örtme Testi, Prizma Örtme Testi, Görüntü İşleme, Derin Öğrenme
Kablosuz güç transfer sistemleri için ortak endüktans hesabı üzerine yeni bir analitik yöntem
Maxwell'in elektromanyetik alan denklemlerinin bir parçası olan Ampere ve Faraday yasalarını temel alan Kablosuz Güç Transferi (KGT) üzerine yapılan araştırmalar yarı iletken, kontrol ve malzeme teknolojilerindeki gelişmelere bağlı olarak giderek artmaktadır. KGT sistemleri, elektrikli araçların kablosuz şarjı, tüketici elektroniği, biyomedikal implantlar, kablosuz sensörler ve veri iletimi gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Endüktif kuplaj prensibiyle çalışan KGT sistemlerinde ortak endüktans hesabı büyük önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında, 3D uzayında keyfi olarak konumlandırılmış özdeş olmayan n-kenarlı düzlemsel düzgün çokgen bobinler arasındaki ortak endüktans hesabı üzerine yeni bir analitik yöntem sunulmuştur. Bu yöntemde birbirlerinden boyut, geometrik şekil ve sarım sayısı olarak aynı veya farklı bobinler kullanılmıştır. Ayrıca, ortak endüktans hesabı yapılırken, bobinler arasında oluşabilecek tüm yanal ve açısal yanlış hizalama durumları da dikkate alınmıştır. Stokes Teoremi'ne dayanan ortak endüktans hesabında manyetik akıya ulaşmak için manyetik akı yoğunluğu vektörü yerine manyetik vektör potansiyel (MVP) kullanılmıştır. MVP aracılığıyla zorlu matematiksel işlemler gerçekleştirilerek, herhangi bir düzgün çokgen şekle ve 3D uzayında herhangi bir konuma sahip iki bobin arasındaki ortak endüktansı basit bir şekilde ve çok kısa zamanda hesaplayan tek bir analitik çözüm fonksiyonu elde edilmiştir. Bu tez çalışması kapsamında kullanılan yeni analitik yöntem on farklı bobin sistemi üzerinde uygulanmıştır. Bu yöntemden elde edilen sonuçlar; literatürdeki diğer çalışmaların sonuçlarıyla, Ansys Maxwell programından elde edilen analiz sonuçlarıyla ve deneysel sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Yapılan bu karşılaştırmalar, yeni analitik yöntemin çok yüksek oranda bir doğruluk ile çalıştığını ve yöntemin geçerliliğini kanıtlamıştır. Ortak endüktans hesabı üzerine gerçekleştirilen bu yeni çalışma, sarım sayısı, şekil ve boyut bakımından farklı bobinler arası 3D uzayında yanal ve açısal yanlış hizalamalara rağmen doğru sonuç vermesinden dolayı, bu alanda yapılmış çok kapsamlı bir çalışmadır.
Kuadrotorlar için azaltılmış boyutlu durum geri beslemeli anfıs kontrolör tasarımı
İnsansız Hava Araçlarından biri olan kuadrotor, dört adet özdeş rotor üzerine takılan pervanelerin bir çerçeve üzerinde simetrik olarak konumlandırılmasından oluşmaktadır. Bu rotorlar sayesinde dikey olarak iniş-kalkış yapabilmekte, askıda kalabilmekte, motorların dönme hızları değiştirilerek ileri-geri hareketleri, yunuslama, yuvarlanma ve sapma açıları oluşturabilmektedir. Savunma, güvenlik, arama, kurtarma gibi birçok riskli ve tehlikeli işlerde kullanılmaları ve doğrusal olmayan davranışları nedeniyle etkili bir kontrol sisteminin tasarlanması oldukça önem arz etmektedir. Bu çalışmada; insansız hava araçlarının tanımı, çeşitleri ve özellikleri hakkında kısa bilgi verildikten sonra kuadrotorların durum uzay formunda matematiksel modeli çıkarılmıştır. Kuadrotorlar, doğrusal olmayan bir sistem olduğundan genellikle doğrusallaştırılan modeli üzerinden kontrol sistemi tasarlanır. Bu tezde ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems), durum geri beslemeli kontrolör formunda kullanılarak dört girişli ve 12. dereceden bir sistem olan kuadrotorun dört rotorunun da kontrolü sağlanmıştır. ANFIS için eğitim verileri, kuadrotorun doğrusallaştırılmış modeline LQR (Lineer Quadratic Regulator) kontrol yöntemi uygulanarak elde edilmiştir. Ancak kuadrotor, 12. dereceden bir sistem olduğundan durum geri beslemesi olarak kullanılan ANFIS'in 12 girişli olmasını gerektirir ki hem ANFIS'in eğitimi çok uzun sürecek hem de ANFIS'in işlem yükü çok fazla olacağından pratik açıdan gerçeklemesi de zor olacaktır. Bu nedenle, yüksek dereceli sistemlerde genellikle azaltılmış boyutlu ANFIS'ler önem kazanmıştır. Bu çalışmada 12 durum değişkeni Fusion Fonksiyonundan geçirilerek adeta her bir rotor için hata ve hatanın türevini temsil eden iki girişe indirgenmiştir. Böylece 12 giriş yerine iki girişli dört adet ANFIS ile dört rotorun da kontrolü sağlanmıştır. Deneysel gerçekleme olanakları bulunmadığından çalışma yazılım ortamında yapılmıştır. MATLAB/Simulink ile kurulan kontrol sisteminde hem LQR kontrol yönteminden hem de azaltılmış boyutlu ANFIS kontrolörden elde edilen sonuçlar değerlendirilmiş ve kontrol performansının etkinliği gösterilmiştir.
Asenkron motorlarda çoklu rotor çubuğu arızalarının evrişimsel sinir ağları yaklaşımı ile teşhisi
Günümüz endüstriyel sürücü sistemlerinde sıklıkla kullanılan asenkron motorlar yüksek verimliliğe, sağlam yapıya, güç ve boyut çeşitliliğine sahiptirler. Çevresel şartlar ve çalışma koşullarına bağlı olarak bu motorlarda sıklıkla kırık rotor çubuğu arızaları meydana gelmektedir. Bu tür arızalar çalışma verimliğini doğrudan etkilediğinden özellikle teşhisi konusundaki çalışmalar önem kazanmaktadır. Yapılan çalışmalarda termal, akustik ve açısal hız sinyalleri kullanılsa da, stator akım sinyali ve motor titreşim sinyalinin kullanılması ön plandadır. Arıza teşhisinin otomatik yapılabilmesi için sınıflandırma işleminin gerekliliği ortaya çıkmaktadır. Son çalışmalarda sınıflandırma işlemleri için bazı sinyal işlemle tekniklerinin yanında yapay zekâ yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada yapay zekâ kapsamında olan makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak kırık rotor çubuğu arızasının teşhisi ve sınıflandırılması için iki temel yaklaşım denenmiştir. Sinyallerden hata özelliklerini çıkarmak için hem ampirik mod ayrışımı (EMD) hem de sürekli dalgacık dönüşümü (CWT) teknikleri kullanılmıştır. İlk olarak açık erişim arızalı motor veri setinden alınan bir faz akımı ve motor titreşim sinyali filtrelenip zarflanmıştır. Denenen ilk yaklaşımda bu sinyaller EMD yöntemiyle 5 adet içsel mod fonksiyonuna (İMF) ayrıştırılıp spektral entropi ve anlık frekans öznitelikleri elde edilmiştir. Bu öznitelikler uç-uca eklenip yeni öznitelik vektörü oluşturulmuştur ve destek vektör makinesi (SVM), k en yakın komşu (KNN) ve karar ağacı (DT) makine öğrenmesi yöntemleriyle sınıflandırılmıştır. Denenen ikinci yaklaşımda aynı akım ve titreşim sinyalleri CWT ile resimlere dönüştürülmüş ve ResNet18 modeli ile özellikleri çıkartılıp sınıflandırılmıştır. İkici deneme için yapılan son çalışmada ResNet18 ile çıkarılan akım ve vibrasyon özellikleri birleştirilip SVM ile sınıflandırılmıştır. Bu sınıflandırma çalışmasında %100 ile en yüksek doğruluk elde edilmiştir. Çalışmanın sonunda denenen yaklaşımlar ile literatürde aynı veri seti için yapılan yöntemler karşılaştırılmış, en başarılı yaklaşım CWT ve transfer öğrenme ile kullanılan ResNet18 kombinasyonu olmuştur.
Videodan derin öğrenme tabanlı duygu tanıma
İnsan-makine etkileşimi için Otomatik Duygu Tanıma (ODT) sistemleri popülerliği gittikçe artan bir çalışma konusu olarak ön plana çıkmaktadır. Bu tez çalışmasında ODT sistemleri için görsel ve işitsel özellikleri bir arada kullanan derin öğrenme tabanlı yeni bir model önerilmiştir. Önerilen model ile video dizilerinden işitsel ve görsel özellikler ayrı ayrı çıkarılarak üç boyutlu bir özellik kapsülü içinde birleştirilmiştir. Elde edilen bu üç boyutlu özellik kapsülleri aynı şekilde üç boyutlu derin öğrenme tabanlı bir sınıflandırıcı kullanılarak sınıflandırılmıştır. Bu çalışmada, dikkat katmanı eklenmiş bir 3 Boyutlu Katlamalı Sinir Ağı (3BKSA) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (UKSB) ağ yapısı ile uçtan uca birleştirilerek tasarlanmış özgün bir 3BKSA-UKSB ağ modeli önerilmiştir. Önerilen çalışmada işitsel özellik çıkartma aşamasında konuşma sinyallerinin görüntülere dönüştürülmesi için Spektrogram, Mel Frekans Kepstral Katsayılı (MFKK) özellik haritaları, Koklegram ve pencerelenmiş fraktal özellik haritaları kullanılmıştır. Görsel özellikler çıkarılırken ise iki aşamalı bir yöntem izlenmiştir. İlk olarak video özetleme olarak da adlandırılan ve anahtar çerçeve seçimine dayanan bir algoritma ile video dizisi, duygu tanıma için belirleyici yüz çerçevelerini seçerek özetlenmiştir. Sonrasında bu aşamada elde edilen anahtar çerçevelerden yüzdeki nirengi noktalarının koordinatları bulunarak geometrik özellikler çıkarılmış ve bu özellikler, özellik haritası görüntülerine dönüştürülmüştür. Eğitim ve test aşamasında işitsel ve görsel özelliklerden oluşan tüm özellik görüntüleri üç boyutlu bir özellik kapsülü içinde birleştirilerek, tasarlanan üç boyutlu ağ yapısı ile sınıflandırılmıştır. Önerilen yöntem video formatında hazırlanmış olan CREMA-D, RAVDESS, SAVEE ve RML veri setleri kullanılarak test edilmiş ve sınıflandırma başarımları ele alınmıştır. Bu çalışmada elde edilen sonuçlar son zamanlarda yapılan çalışmalarla kıyaslanmış ve önerilen yöntemin diğer çalışmalara göre daha üstün performans sergilediği görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Otomatik Duygu Tanıma, Derin Öğrenme, Üç Boyutlu Katlamalı Sinir Ağı, Uzun Kısa Süreli Bellek, Fraktal, Mel Frekans Kepstrum Katsayıları
Otonom simetrik mobil robotun bulanık mantık ve derin öğrenme tabanlı konum kontrolünün gerçekleştirilmesi
Bu tez çalışmasında, başlangıç noktasından hedef noktasına kadar engelleri geçerek hareketini sağlayan, simetrik, modüler ve otonom mobil robotun üç boyutlu tasarımı yapılarak prototipi gerçekleştirilmiştir. İlk aşamada robotun hareketini sağlayan motorların hız kontrolleri PID denetleyici ile sağlanırken, ikinci aşamada bulanık mantık denetleyici ile konum kontrolü gerçekleştirilmiştir. Tezin üçüncü aşamasında ortamdaki engelleri algılaması için YOLO algoritması ile nesne algılama yapılmış ve görüntü işleme ile engeli geçmesi sağlanmıştır. Bu süreçte başka herhangi bir bilgisayara ya da algılayıcıya gerek duymadan tamamen kendi donanımı ile hareketini gerçekleştirmiştir. Ayrıca başka ek donanıma gerek kalmadan robota referans değerleri gönderebilmek ve hareket anında verileri toplayabilmek için Android uygulama geliştirilmiştir. Mobil robotun hareket sonuçları hem simülasyon ortamında hem de deneysel olarak elde edilmiştir. İlk olarak engel bulunmayan bir ortamda Android cihaz ile hedef nokta/noktalar robota gönderilerek verilen yaklaşım mesafesi içerisinde mobil robotun hedefe yönelimi incelenmiştir. Koordinat ekseninin bütün bölgelerindeki hareketleri incelemek için tek hedef, iki hedef ve üç hedef olmak üzere farklı koordinat noktaları referans olarak seçilmiştir. Daha sonra aynı işlemler engelli ortam için yapılmıştır. Sonuç olarak, robotun referans olarak verilen hedef noktalarına istenilen yaklaşım mesafeleri içerisinde hatasız bir şekilde ulaştığı görülmüştür.
Sayısal veri ve göğüs röntgen görüntülerinden derin öğrenme yaklaşımları ile pnömoni tespiti
Pnömoni, dünya çapında tüm yaş gruplarında yüksek morbidite ve mortaliteye sahip akciğer enfeksiyonudur. Pnömoniye bağlı ölümleri azaltmak ve iyileşme oranlarını artırmak için hastalığın erken evrelerde etkili bir şekilde tespit edilmesi çok önemlidir. Pnömoniyi tanımlamak için fizik muayene, laboratuvar testleri, klinik semptomlar ve çeşitli tıbbi görüntüleme yöntemleri gibi teknikler kullanılmaktadır. Diğer akciğer hastalıklarının pnömoniye benzer semptomlar göstermesi ve görüntüleme bulgularının spesifik olmaması nedeniyle pnömoni tanısının belirlenmesi zaman alıcı ve hataya açıktır. Hastalıkların erken teşhisinde uzmanlara yardımcı olmak için derin öğrenme tabanlı yöntemlerin benimsenmesi, pnömoni teşhisi de dahil tıbbi uygulamalarda doğru ve verimli tanı yöntemi olarak etkili sonuçlar elde etmektedir. Bu tez çalışmasının amacı derin öğrenme metotları kullanılarak sayısal veriler ve göğüs röntgen (CXR) görüntülerinden pnömoni hastalığını teşhis etmektir. 2000 kişiye ait (1000 pnömoni,1000 sağlıklı) demografik özellikler, semptomlar ve laboratuvar test sonuç bilgilerinden oluşturulan sayısal tıbbi veri kümesine makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları uygulanmıştır. Aynı kişilere ait CXR görüntüleri de derin öğrenme tabanlı yöntemlerle sınıflandırılmıştır. Sayısal verilerin ve CXR görüntülerinin sınıflandırma sonuçları karşılaştırılmıştır. Çalışmanın verileri Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi Göğüs Hastalıkları ve Tüberküloz kliniği ile yoğun bakım ünitesi ve göğüs polikliniğine başvuran hastaların dosyalarının retrospektif olarak taranmasıyla oluşturulmuştur. Bu çalışmanın amaçlarından biri de pahalı ekipman ve yüksek eğitimli klinisyen eksikliğinin olduğu yerlerde uzmanlara yardımcı olacak derin öğrenme tabanlı bilgisayar destekli otomatik tespit sistemiyle pnömoninin çok yönlü teşhisini geliştirmek ve iyileştirmektir. Bu tez çalışması kapsamında elde edilen sonuçlar diğer çalışmalarla karşılaştırıldığında önerilen yöntemlerin mevcut literatüre katkısı olduğu ve iyi performans gösterdiği tespit edilmiştir.
Fotovoltaik sistemlerin şebeke entegrasyonunun incelenmesi
Küreselleşen dünya üzerinde oluşan enerji ihtiyacını karşılayabilmek, gün geçtikçe zorlaşmaktadır. Kısıtlı olan fosil yakıtların, çok geniş bir kullanım alanı olması, insanoğlunun çeşitli yöntemlere başvurmasına ve yeni kaynak arayışına girmesine neden olmuştur. Artan nüfus ile birlikte enerji kaynaklarının yetersizliğinden dolayı, yenilenebilir enerji kaynaklarına rağbet bir hayli artmaktadır. Temiz ve sürekli enerji kaynakları olan yenilenebilir enerji kaynakları, yakıt sorununun olmaması ve dışa bağımlılığı azaltması açısından da önemlidir. Bununla birlikte, yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelik araştırma ve geliştirme çalışmaları devam etmektedir. Güneş enerjisi, yakıtı güneş ışınları olan sonsuz, çevre dostu bir enerji türüdür. Enerji ihtiyacına bağlı olarak, gerektiğinde değiştirilebilir, esnek sistemlerdir. Bunlara ek olarak, işletme kolaylığı, hareketli parçasının olmaması ve dayanıklı sistemler olması güneş enerjisinin diğer yenilenebilir enerji türleri arasındaki üstünlüğüdür. Isıtma, soğutma, kurutma, sulama ve elektrik üretimi gibi çok farklı alanlarda güneş enerjisinden faydalanılmaktadır. Güneş enerjisini kullanarak elektrik enerjisi üretimi yapılabilmektedir. FV sistemler, güneş hücresindeki p-n yapısındaki elektron boşluk çiftlerinin hareketinden faydalanarak, güneş ışınları sayesinde doğru akım elektrik üreten yarı iletken sistemlerdir. FV sistemler kullanılarak, enerji üretecek birimin durumuna göre, şebeke bağlantılı ya da şebekeden bağımsız güneş enerjisi santralleri tasarlanmaktadır. Şebekeden bağımsız sistemler ile enterkonnekte şebekeye uzak olan noktalarda, gereken elektrik enerjisi ihtiyacını güneş enerjisinden karşılamak, iletim maliyetini ortadan kaldıracağından, pratik ve de ekonomiktir. Şebeke bağlantılı sistemler ise, elektrik enerjisini ihtiyaç halinde şebekeden alıp, fazla üretim durumlarında doğrudan şebekeye dahil etme şeklinde çözüm sunmaktadır. Bu çalışmada Türkiye'de FV sistemlerin kullanım alanları, üretim aşamaları, kullanılan ekipmanlar, şebeke bağlantıları, enerji kalite problemleri, harmonikler, maksimum güç izleme noktaları ayrı ayrı açıklanmış ve gerekli bilgiler verilmiştir. Matlab/Simulink programı yardımı ile 100kW değerinde bir fotovoltaik sistemin şebeke entegrasyonu gerçekleştirilerek sonuçlar elde edilmiştir.
Nesnelerin interneti tabanlı güneş enerjisi izleme sisteminin geliştirilmesi
Son yıllarda, küresel enerji dönüşümü büyük bir hızla ivme kazanmış ve yenilenebilir enerji kaynaklarına yapılan yatırımlar önemli ölçüde artmıştır. Bu dönüşüm süreci, özellikle güneş enerjisi gibi sürdürülebilir ve çevre dostu enerji kaynaklarının ön plana çıkmasıyla şekillenmektedir. Teknolojik ilerlemeler sayesinde güneş enerjisinin verimliliği arttırılmakta ve maliyetler önemli ölçüde düşürülmektedir. Bu gelişmeler, güneş enerjisinin daha geniş bir uygulama alanına yayılmasına ve enerji sektöründe rekabet gücünü artırmasına olanak tanımaktadır. Aynı şekilde, rüzgâr enerjisi gibi diğer yenilenebilir kaynaklar da bu dönüşümde kritik bir rol üstlenmektedir. Gelişen yüksek verimli perovskit güneş hücreleri, çift yönlü (bifacial) paneller ve yapay zeka destekli enerji yönetim sistemleri gibi yenilikçi teknolojiler, güneş enerjisinin kullanımını daha verimli ve sürdürülebilir hale getirmektedir. Rüzgâr enerjisi sistemleriyle entegre edilen hibrit çözümler, enerji üretiminde daha sürdürülebilir ve verimli sonuçlar elde edilmesini sağlayarak, sistemlerin her iki kaynağı da optimize etmesine olanak tanımaktadır. Bu bağlamda, yenilenebilir enerji sistemlerinin entegre çalışabilirliğini artırmak, hem enerji üretim verimliliğini hem de sistem kararlılığını önemli ölçüde yükseltmektedir. Bu çalışmada, güneş enerjisi ve rüzgâr enerjisinin ortak kullanımının performansını izlemek amacıyla Nesnelerin İnterneti (IoT) tabanlı bir izleme sistemi geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu izleme sistemi sayesinde, her iki enerji kaynağının da anlık performansı izlenebilecek ve optimize edilebilecektir. Çalışma kapsamında, MATLAB/Simulink ortamında bir PV panel ve rüzgâr türbini sisteminin oluşturduğu hibrit devre sanal ortamda modellenerek, enerji üretim süreci simüle edilmiştir. Simülasyonlardan elde edilen veriler, ThingSpeak ile IoT platformuna aktarılmış ve bulut tabanlı olarak saklanıp görselleştirilmiştir. Bu sistem sayesinde, her iki kaynaktan alınan veriler eş zamanlı olarak izlenmiş; panel gerilimi, akımı, sıcaklık, rüzgar hızı, rotor hızı ve güç değerlerinin sürekli takibi sağlanarak enerji verimliliği optimize edilmiştir. Ayrıca, bu şekilde çalışan sistemler ile toplam sistem performansı sürekli olarak iyileştirilecek, bakım süreçleri hızlandırılacak ve enerji kayıpları minimize edilecektir. IoT ve bulut tabanlı teknolojilerin yenilenebilir enerji sistemleriyle entegrasyonu, sadece her iki kaynağın verimli bir şekilde yönetilmesini sağlamakla kalmayacak, aynı zamanda sürdürülebilir enerji yönetimine de katkı sağlayacaktır. Bu hibrit model, enerji sistemlerinin verimliliğini ve stabilitesini artırarak, gelecekteki fiziksel uygulamalarda örnek teşkil edecek ve enerji yönetiminde daha güçlü, yenilikçi çözümler sunacaktır. Böylece, enerji üretimi ve tüketimi arasındaki dengeyi kurarak, daha sürdürülebilir bir enerji altyapısının oluşturulmasına katkı sağlanacaktır.