Sathi kaplamalar, ilk yapım maliyetlerinin düşük olması ve uygulama kolaylığı bakımından ülkemizde en çok kullanılan kaplama türüdür. Zaman içerisinde çeşitli nedenlerle sathi kaplamalarda bozulmalar meydana gelir. Oluşan bozulmaların tespiti ve değerlendirilmesi üstyapı yönetim sistemlerinin önemli bir parçasıdır. Geleneksel olarak, üstyapı durumu hakkında toplanan veriler, bir insanın yürüyerek ya da bir araç vasıtasıyla yol boyunca hareket etmesiyle gözlemsel olarak yolun durumu hakkında bilgi toplaması ve bu bilgileri kaydetmesiyle elde edilir. Gözleme dayalı bu yöntem sadece para ve zaman kaybına neden olmaz aynı zamanda çalışan personelin can güvenliğini tehlikeye sokmaktadır. Ayrıca gözlem yapan personelin o günkü içinde bulunduğu ruhsal durum da sonuçlar üzerinde etkili olmaktadır. Bu nedenle doğrudan ölçüm yapabilecek objektif yöntemlere ihtiyaç vardır. Tez çalışması kapsamında, görüntü işleme tekniklerinin güvenilir ve etkin bir ölçüm tekniği olarak sathi kaplamalarda meydana gelen bozulmaların tespiti için kullanılabilirliği araştırılmıştır. Bu amaçla, sathi kaplamalı yol güzergahlarından çalışma kapsamında geliştirilen görüntü alma cihazıyla, en çok görülen bozulma türlerinden kusma, sökülme ve çukur, ayrıca herhangi bir bozulmanın görülmediği uygun yüzeylerden görüntüler elde edilmiştir. Elde edilen görüntüler uzman görüşleri yardımıyla bozulma şiddetlerine göre sınıflara ayrılmıştır. Matlab görüntü işleme araç kutusu kullanılarak çalışma kapsamında geliştirilen algoritmalar sayesinde her bir görüntü için 7 öznitelik değeri elde edilmiştir. Öznitelik değerleri, yapay sinir ağlarına giriş verisi olarak, uzman görüşleri yardımıyla belirlenen bozulmalara ait şiddet değerleri de çıkış verisi olarak kullanılmış ve yapay sinir ağlarında sınıflandırma eğitimi gerçekleştirilmiştir. Matlab grafiksel kullanıcı arayüzü kullanılarak, geliştirilen algoritmaları ve yapay sinir eğitim ağını kapsayan "Sathi Kaplama Görüntü Analiz Programı(SKGAP)" geliştirilmiştir. Oluşturulan görsel program kullanılarak, programa yüklenen sathi kaplama yüzeyine ait herhangi bir görüntüde bozulma olup olmadığı, varsa bozulmanın tipi ve şiddeti belirlenebilmektedir. Anahtar Kelimeler: Sathi kaplamalar, bozulmalar, görüntü işleme, yapay sinir ağları
Seal coats are the most common pavement type due to the low construction cost and convenience of application. In time, deteriorations are occurred in seal coats due to the various causes. Determination and assessment of deteriorations are important components of pavement management. The data collected about the condition of the pavement are obtained by way of collection of observational information about the status of the road and recording of the informations as traditional. This method based on observation not only cause loss of time and money but also endangers the life safety of personnel. Besides, psychological status of the personnel who works in observation studies, are affected on the results. Consequently, objective methods for direct measurement are needed. In this thesis, image processing techniques as an effective and reliable measurement technique for the determination of deterioration occurring in seal coats was investigated. For this purpose; Images was obtained with image acqusition device that developed to take an image in scope of study, in the most common types of deterioration (raveling, bleeding, pothole and satisfactory) on seal coats. The obtained images were classified according to intensities of deterioration with the help of expert opinion. Using MATLAB image processing toolbox seven feature values was obtained for each image through algorithms which is developed in scope of this study. Attribute values was used as input data in artificial neural networks, and the intensity values of deterioration with the help of expert opinion was also used as the output data, and classification training was performed in artificial neural networks. "Seal Coat Image Analysis Program (SKGAP)" that was created with algorithms and artificial neural network's education was developed using MATLAB graphical user interface. In any images concerning with surface of the seal coat that was loaded in program is deterioration whether or not, and if it has, deterioration type and intensity could be determine using this visual program. Keywords: Seal coats, deterioration, digital image processing, artificial neural network
Tez (Doktora) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı, 2012.
Kaynakça var.
Sathi kaplamalar, ilk yapım maliyetlerinin düşük olması ve uygulama kolaylığı bakımından ülkemizde en çok kullanılan kaplama türüdür. Zaman içerisinde çeşitli nedenlerle sathi kaplamalarda bozulmalar meydana gelir. Oluşan bozulmaların tespiti ve değerlendirilmesi üstyapı yönetim sistemlerinin önemli bir parçasıdır. Geleneksel olarak, üstyapı durumu hakkında toplanan veriler, bir insanın yürüyerek ya da bir araç vasıtasıyla yol boyunca hareket etmesiyle gözlemsel olarak yolun durumu hakkında bilgi toplaması ve bu bilgileri kaydetmesiyle elde edilir. Gözleme dayalı bu yöntem sadece para ve zaman kaybına neden olmaz aynı zamanda çalışan personelin can güvenliğini tehlikeye sokmaktadır. Ayrıca gözlem yapan personelin o günkü içinde bulunduğu ruhsal durum da sonuçlar üzerinde etkili olmaktadır. Bu nedenle doğrudan ölçüm yapabilecek objektif yöntemlere ihtiyaç vardır. Tez çalışması kapsamında, görüntü işleme tekniklerinin güvenilir ve etkin bir ölçüm tekniği olarak sathi kaplamalarda meydana gelen bozulmaların tespiti için kullanılabilirliği araştırılmıştır. Bu amaçla, sathi kaplamalı yol güzergahlarından çalışma kapsamında geliştirilen görüntü alma cihazıyla, en çok görülen bozulma türlerinden kusma, sökülme ve çukur, ayrıca herhangi bir bozulmanın görülmediği uygun yüzeylerden görüntüler elde edilmiştir. Elde edilen görüntüler uzman görüşleri yardımıyla bozulma şiddetlerine göre sınıflara ayrılmıştır. Matlab görüntü işleme araç kutusu kullanılarak çalışma kapsamında geliştirilen algoritmalar sayesinde her bir görüntü için 7 öznitelik değeri elde edilmiştir. Öznitelik değerleri, yapay sinir ağlarına giriş verisi olarak, uzman görüşleri yardımıyla belirlenen bozulmalara ait şiddet değerleri de çıkış verisi olarak kullanılmış ve yapay sinir ağlarında sınıflandırma eğitimi gerçekleştirilmiştir. Matlab grafiksel kullanıcı arayüzü kullanılarak, geliştirilen algoritmaları ve yapay sinir eğitim ağını kapsayan "Sathi Kaplama Görüntü Analiz Programı(SKGAP)" geliştirilmiştir. Oluşturulan görsel program kullanılarak, programa yüklenen sathi kaplama yüzeyine ait herhangi bir görüntüde bozulma olup olmadığı, varsa bozulmanın tipi ve şiddeti belirlenebilmektedir. Anahtar Kelimeler: Sathi kaplamalar, bozulmalar, görüntü işleme, yapay sinir ağları
Seal coats are the most common pavement type due to the low construction cost and convenience of application. In time, deteriorations are occurred in seal coats due to the various causes. Determination and assessment of deteriorations are important components of pavement management. The data collected about the condition of the pavement are obtained by way of collection of observational information about the status of the road and recording of the informations as traditional. This method based on observation not only cause loss of time and money but also endangers the life safety of personnel. Besides, psychological status of the personnel who works in observation studies, are affected on the results. Consequently, objective methods for direct measurement are needed. In this thesis, image processing techniques as an effective and reliable measurement technique for the determination of deterioration occurring in seal coats was investigated. For this purpose; Images was obtained with image acqusition device that developed to take an image in scope of study, in the most common types of deterioration (raveling, bleeding, pothole and satisfactory) on seal coats. The obtained images were classified according to intensities of deterioration with the help of expert opinion. Using MATLAB image processing toolbox seven feature values was obtained for each image through algorithms which is developed in scope of this study. Attribute values was used as input data in artificial neural networks, and the intensity values of deterioration with the help of expert opinion was also used as the output data, and classification training was performed in artificial neural networks. "Seal Coat Image Analysis Program (SKGAP)" that was created with algorithms and artificial neural network's education was developed using MATLAB graphical user interface. In any images concerning with surface of the seal coat that was loaded in program is deterioration whether or not, and if it has, deterioration type and intensity could be determine using this visual program. Keywords: Seal coats, deterioration, digital image processing, artificial neural network