PV dizilerde yeniden düzenleşim için gerçek zamanlı gölge tespit algoritmalarının geliştirilmesi

Günümüzde birçok alanda kullanılan bilgisayar görmesi tabanlı algoritmalar, özellikle görüntü işleme teknolojilerinin ilerlemesiyle birlikte gerçek dünya problemlerinin çözümünde etkili olarak kullanılmaktadır. Özellikle endüstriyel problemlerde görüntü işleme algoritmalarının kullanımı, temassız ve sensörsüz yaklaşımlarla düşük maliyetli ve yüksek doğrululuk çözümlerin geliştirilmesini sağlamaktadır. Görüntü işleme teknikleri ile nesne tespiti, nesne takibi, kenar çıkarımı ve anomali tespiti gibi algoritmalarda performansı etkileyen faktörlerden birisi gölgedir. Bu nedenle literatürdeki çeşitli uygulamalarda gölgelerin tespitine yönelik çalışmalar yapılmıştır. Bunlardan en önemlisi hareketli taşıtların tespiti için nesneleri gölgelerinden ayırt etmeyi kolaylaştırmak için geliştirilen gölge tespit algoritmalarıdır. Gölge tespiti görüntü işleme açısından karmaşık bir problem olmakla birlikte uygulamaya göre çok çeşitli yaklaşımlar kullanılmaktadır. Bunlar, görüntülerdeki piksellerin renklilik değerlerini temel alan renklilik tabanlı algoritmalar, görüntünün fiziki özelliklerini kullanan fiziksel tabanlı algoritmalar, sahnelerdeki cisimlerin geometrik özelliklerinin kullanıldığı geometrik tabanlı algoritmalar ve piksel toplulukları birden fazla özellik de benzerlik göstermesiyle gruplanarak doku tabanlı algoritmalar olarak sınıflandırılır. Bu tez çalışmasında ilk olarak gölge modeli oluşturularak çeşitli gölge tespit algoritmalarının farklı uygulamalardaki performansını ortaya koymak için deneysel veriler üzerinden karşılaştırma sonuçları elde edilmiştir. Sonrasında bu karşılaştırma sonuçlarından elde edilen bilgilere göre gerçek zamanlı kullanıma uygun yeni gölge tespit algoritmaları önerilmiştir. Tez çalışmasının esas amacını oluşturan üçüncü kısımda ise fotovoltaik (PV) dizilerde çok önemli bir yeri olan gölgelerin tespiti için, tez kapsamında geliştirilen algoritmalar kullanılarak PV dizilerde yeniden düzenleşim yaklaşımı için giriş bilgileri elde edilmiştir. PV dizilerde etkili olarak gölgelerin ve gölge yoğunluklarının tespit edilerek maksimum enerjiyi verecek en iyi bağlantı konfigürasyonunu bulmak için kullanılan gölge tespit algoritması için yapay bağışıklık sistem tabanlı ve bulanık mantık tabanlı gölge tespit algoritması önerilmiş ve gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilmiştir. Önerilen gölge tespit algoritmaları deneysel veriler ile doğrulanarak birçok görüntü üzerinde test edilmiştir. Tez kapsamında özellikle PV dizilerde yeniden düzenleşim açısından ihtiyaç duyulan gölgelenme değerlerinin kameradan alınan görüntüler üzerinden bulunması için geliştirilen gölge tespit algoritmalarının etkinliği çok çeşitli gölgelenme senaryoları ile ortaya konulmuştur. Elde edilen deneysel sonuçlar dikkate alındığında önerilen gerçek zamanlı gölge tespit algoritmalarının doğruluğu yüksek, karmaşıklığı düşük ve etkili olduğu görülmüştür. Özellikle PV dizilerde oluşan kısmi gölgelenmelerin yerlerinin ve yoğunluklarının tespiti sonucunda PV dizinin o an ki durumuna göre en yüksek gücü veren bağlantı düzeninin bulunması sağlanmış ve önemli oranda verimlilik artışı sağlanmıştır. Gerçekleştirilen uygulamalarda gölge tespit algoritmalarının görüntüdeki gürültü ve gölge ile benzerlik gösteren nesne bölümleri gibi noktalarda kısmen dezavantajları olsa da gürültüden arındırılmış, görüntüdeki nesne modellerinin bilindiği ve gölge bölgeleriyle benzer olmayan nesne bölgelerinin bulunduğu senaryolarda algoritmalar etkili sonuçlar vermektedirler. Sonuç olarak bu tez çalışmasında gölgelerin özellikleri ve modeli ortaya konulmuş, görüntü işleme tabanlı gölge tespit algoritmalarının performansı karşılaştırmalı olarak incelenmiş, yapay bağışık ve bulanık mantık tabanlı gölge tespit algoritmaları önerilmiş ve PV dizilerde yeniden düzenleşim amacıyla görüntü işleme tabanlı gölge tespit algoritmaları kullanılarak önemli avantajlar sunulmuştur. Yapılan çalışmalar ve önerilen yöntemlerin tamamı deneysel veriler üzerinden çeşitli senaryolar ile doğrulanmış ve gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilmiştir. Bu tez kapsamında hedeflenen algoritmaların geliştirilmesi için yapılan çalışmalar 112E214 numaralı TÜBİTAK 1001 araştırma projesi ile desteklenmiştir.