Agregaların sınıflandırılması ve karakterize edilmesi için üç boyutlu görüntü analiz metotları geliştirme

Bu tezde, disiplinler arası bir çalışma sunulmuştur. Bu çalışmada, altı farklı agrega türü için üç-boyutlu (3B) şekil karakterizasyonu ve sınıflandırılması sunulmuştur. İlk aşamada, agrega görüntülerini çekmek için yeni bir 3B lazer tabanlı görüntüleme sistemi oluşturulmuştur. Görüntüleme sistemi görüntü alımı sırasında yaşanan sorunları minimize etmek için optimize edilmiştir. İkinci aşamada, agregaları karakterize eden yeni 3B şekil parametrelerini elde etmek amaçlanmıştır. Agregaların geometrik parametreleri 3B uzamsal düzlemde hesaplanmıştır. Son aşamada, agregalar bu parametreler yardımıyla farklı sınıflandırıcılarda (YSS, FLAA ve KNN) sınıflandırılmıştır. Bu sınıflandırıcı türlerinden en iyi başarımı (yüzde 99.20) veren çok katmanlı algılayıcı sinir ağı modelidir. Amaçlanan sistemin performansı elle ölçüm ve iki-boyutlu (2B) görüntü işleme yöntemleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar literatürdeki çalışmalar ile karşılaştırılmış ve analiz edilmiştir.