Görüntü işleme ve yapay sinir ağları kullanarak mineral tanıma

Farklı metot ve algoritmalar kullanılarak mineraller tanımlanabilinir. Bu metotlardan bir tanesi minerallerin mikroskobik (polarize) renklerini kullanarak minerali tanımlamaktır. Renk spektrumunda her bir rengin bir piksel değeri vardır. Bu çalışmada RGB spektrumunda tanımlanan RGB değerleri giriş değerlerini oluşturmak için parametre olarak kullanılmıştır. Çalışmanın birinci safhasında, mineralin ince kesitinden çok sayıda görüntü, mikroskoba monte edilmiş dijital fotoğraf makinesi ile elde edilmiştir. Elde edilen bu görüntüler bilgisayara JPEG formatıyla kaydedilmiştir. Bu görüntülerin piksel değerleri matrise yüklenerek görüntü kümeleri oluşturulmuştur. K-Means algoritması kullanılarak görüntünün piksel değerlerinden elde edilen değerler 3 gruba ayrılmıştır. Çalışmanın ikinci safhasında, birinci safhada elde edilen sonuçlar, oluşturulan yapay sinir ağlarında kullanılarak minerallerin tanımlanması yapılmıştır. Çalışmada kullanılan, alkali feldispat, plajiyoklaz, piroksen ve kuvars mineralleri yaklaşık %12 - %80 doğruluk oranında iken olivin, muskovit, hornbled ve biyotit %64'ün üzerinde doğruluk değeri ile sonuçlanmıştır.