Görüntü işleme yöntemleri ve mermer üretimine uygulanması

Görüntü işleme, son yıllarda çok farklı alanlarda kullanılmaya başlayan ve önemi gittikçe artan bir çalışma alanıdır. Diğer birçok alanda olduğu gibi, mermer işleme alanında da son yıllarda görüntü işleme yöntem ve tekniklerinin uygulanması için çalışmalar yapılmaktadır. Bu uygulamalar mermer renklerini bilgisayar ortamına aktarma ile başlamış, ardından farklı kökendeki mermerleri birbirinden ayırabilen çalışmalar ortaya çıkmıştır. Daha sonra ise Yapay Zeka (YZ) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) modelleri ile aynı bloktan üretilen mermer numunelerinin renk seleksiyonunun bilgisayar ile yapılabildiği görülmüştür. Ancak bu çalışmaların uygulamaya dönüşebilmeleri için hala aşılması gereken bazı engeller bulunmaktadır. Bunlardan birincisi, YSA modellerinin pahalı oluşu ve karmaşık profesyonel yazılımlar ile oluşturulup çalıştırılabilmeleridir. Bunların fabrika entegrasyonları bu nedenle sorunludur. Bir diğer sorun işlem süresidir. YSA tabanlı da olsa, renk seleksiyon işleminin fabrikanın olağan işlem süresine uygun bir sürede yapılması gerekmektedir. Mermer renk seleksiyonunun bilgisayarlar ile yapılabilmesi için hem profesyonel YSA yazılımlarının fabrika ortamına bir şekilde uyum sağlayacak şekle sokulmaları hem de işlem sürelerinin fabrika işlem süresine uydurulmaları gerekmektedir. Bu tez çalışması problemin ikinci kısmına odaklanmış, süre kısaltma ile ilgili çalışmalar ve öneriler yapılmıştır. Tez çalışmasında, mermer renk seleksiyonunu görüntü işleme teknikleri ile YSA destekli olarak yapan bir model oluşturulmuş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Ardından, işlem süresini kısaltmak için iki farklı teknik önerilmiştir, her bir teknik için sırasıyla 14 ve 15 farklı çalışma koşulları için toplamda 29 YSA modeli tekrar oluşturulup en iyi teknik aranmıştır. Sonuçta, Emperador mermerine ait üç farklı renk seleksiyonuna ait toplamda 36 numune ile yapılan çalışma sonucunda Karelaj-40 olarak kodlanıp önerilen veri alma tekniği, klasik uygulamada 103 saniye süren ve %0.992 korelasyon ile model başarısı gösteren işlemi, 0.929 model korelasyonu ile 34 saniyeye indirmeyi başarmış, önerilen teknik, işlem süresini %67 oranında kısaltmıştır.