Doğal taş plakalarının sınıflandırılma işlemi sırasında, görsel bir standart tutturulması beklenmektedir. Bunun yanında sınıflandırma yapılırken kırık, çatlak veya farklı boyutlardaki örneklerin ayrıştırılması gerekmektedir. Bu işlem için genellikle seleksiyon işçileri kullanılmaktadır. Bu durum; insan gözünün zamanla algı kaybına uğraması, ortamdaki ışık değerinin sabit olmaması nedeniyle yanlışlıklar yapılmasına neden olmaktadır. Bu tez çalışmasında doğal taş plakaların sınıflandırılması için damar yapılarını baz alan bir sınıflandırma yöntemi geliştirilmiştir. Bunun yanında plakaların kalite kontrolü amacıyla kırık tespiti de yapılmıştır. Kırık olarak belirlenen travertenler veri setinden çıkarılmıştır. Kullanılan veri seti üç farklı sınıfa ait 9'ar örnek içermektedir. Bu sınıflardan biri damar yapısı içeren travertenlerken, diğer iki sınıf ise hare adı verilen dokusal özelliği içeren travertenlerdir. Kırık travertenlerin tespiti için görüntülerden travertenlerin çerçevesi elde edilmiştir. Daha sonra bu çerçeve içerisinde kalan piksellerin toplamı hesaplanmıştır. Yapılan işlemler ile bir eşik değer belirlenmiş ve traverten plakanın kırık veya sağlam olması bu eşik değere göre belirlenmiştir. Damar yapılarının tespiti için literatürde sıkça kullanılan morfolojik işlemler uygulanmıştır. Damar yapıları bulunurken damarların uzanım yönleri ve açıları dikkate alınmıştır. Yapılan işlemler sonucunda damar yapısı içeren travertenlerin tamamı tespit edilmiştir. Kalan iki sınıfı ayırmak için travertenlerden doku ve renk analizi ile öznitelik çıkarma işlemi gerçekleştirilmiştir. Çıkarılan öznitelikler içerisinden Fisher öznitelik seçim algoritması ile beş öznitelik seçilmiştir.Sınıflandırma aşamasında eğitimli ve eğitimsiz iki adet sınıflandırıcı kullanılmıştır. Eğitimli sınıflandırıcı olarak Bayes, eğitimsiz sınıflandırıcı olarak Bulanık C-ortalamalar algoritması tercih edilmiştir. Yapılan işlemler sonucunda eğitimli sınıflandırıcılardan olan Bayes sınıflayıcının %97.50 oran ile yüksek bir başarı yakaladığı görülmüştür. Literatürde traverten sınıflandırma işlemi için yüksek başarı oranına sahip olan Bulanık C- ortalamalar algoritmasının ise %72.22 oranla yeterli başarıyı sağlayamadığı belirlenmiştir. Düşük başarının nedenleri konusunda çeşitli çıkarımlar yapılarak çözüm önerileri sunulmuştur. Anahtar Kelimeler: Traverten sınıflandırma, damar tespiti, kalite kontrolü, görüntü işleme, Bayes
Natural stone tiles, which are used in decoration field, should be in a certain visual standard. At the same time, when the classification is made, seperation of broken, cracked and different sizes of samples is required. Selection workers are usually used for this process. This situation; changing environmental factors such as light, temperature, can result in errors due to the fact that the human eye tends to get tired and lose perception over time. In this thesis study, a classification method based on vein structures was developed for the classification of natural stone plates. Also fracture detection has been done of the travertine for the quality control. Broken travertines were removed from data set. The data set is used that contains nine sample of each of three different classes. One of these classes is the travertine containing the vein structure and the other two classes are the travertines containing the textural feature called the moire. Frames of travertines were obtained from the images for the detection of broken travertines. Then the sum of the remaining pixels in this frame is calculated. Threshold value was determined by the operations performed and the travertine plates are determined to be broken or sturdy according to this threshold value. Morphological processes which have been applied for the detection of vein structures, is commonly used in the literature. During the detection of vein structures , the angles and direction of the veins were taken into account. As a result of the processes, all of the travertines that containing the vein structure were detected. In order to classify to veinless specimens, feature extraction with color and tissue analysis was used Five features were selected from the extracted features with Fisher feature selection algorithm. Two classifiers, trained and untrained were used in the classification phase. Bayes as training classifier, Fuzzy C-Means algorithm as training classifier was been preferred. As a result of the transactions performed, Bayes classifier, which is one of the trained classifiers, has achieved high success rate as 97.50%. In the literature, it had been determined that the Fuzzy C-means algorithm, which has a high success rate for travertine classification, could not achieve sufficient success rate as 72.22%. Various inferences about the causes of low success are made and solution proposals are presented. Keywords: Travertine classification, vein detection, quality control, image processing, Bayes.
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, 2017.
Kaynakça var.
Doğal taş plakalarının sınıflandırılma işlemi sırasında, görsel bir standart tutturulması beklenmektedir. Bunun yanında sınıflandırma yapılırken kırık, çatlak veya farklı boyutlardaki örneklerin ayrıştırılması gerekmektedir. Bu işlem için genellikle seleksiyon işçileri kullanılmaktadır. Bu durum; insan gözünün zamanla algı kaybına uğraması, ortamdaki ışık değerinin sabit olmaması nedeniyle yanlışlıklar yapılmasına neden olmaktadır. Bu tez çalışmasında doğal taş plakaların sınıflandırılması için damar yapılarını baz alan bir sınıflandırma yöntemi geliştirilmiştir. Bunun yanında plakaların kalite kontrolü amacıyla kırık tespiti de yapılmıştır. Kırık olarak belirlenen travertenler veri setinden çıkarılmıştır. Kullanılan veri seti üç farklı sınıfa ait 9'ar örnek içermektedir. Bu sınıflardan biri damar yapısı içeren travertenlerken, diğer iki sınıf ise hare adı verilen dokusal özelliği içeren travertenlerdir. Kırık travertenlerin tespiti için görüntülerden travertenlerin çerçevesi elde edilmiştir. Daha sonra bu çerçeve içerisinde kalan piksellerin toplamı hesaplanmıştır. Yapılan işlemler ile bir eşik değer belirlenmiş ve traverten plakanın kırık veya sağlam olması bu eşik değere göre belirlenmiştir. Damar yapılarının tespiti için literatürde sıkça kullanılan morfolojik işlemler uygulanmıştır. Damar yapıları bulunurken damarların uzanım yönleri ve açıları dikkate alınmıştır. Yapılan işlemler sonucunda damar yapısı içeren travertenlerin tamamı tespit edilmiştir. Kalan iki sınıfı ayırmak için travertenlerden doku ve renk analizi ile öznitelik çıkarma işlemi gerçekleştirilmiştir. Çıkarılan öznitelikler içerisinden Fisher öznitelik seçim algoritması ile beş öznitelik seçilmiştir.Sınıflandırma aşamasında eğitimli ve eğitimsiz iki adet sınıflandırıcı kullanılmıştır. Eğitimli sınıflandırıcı olarak Bayes, eğitimsiz sınıflandırıcı olarak Bulanık C-ortalamalar algoritması tercih edilmiştir. Yapılan işlemler sonucunda eğitimli sınıflandırıcılardan olan Bayes sınıflayıcının %97.50 oran ile yüksek bir başarı yakaladığı görülmüştür. Literatürde traverten sınıflandırma işlemi için yüksek başarı oranına sahip olan Bulanık C- ortalamalar algoritmasının ise %72.22 oranla yeterli başarıyı sağlayamadığı belirlenmiştir. Düşük başarının nedenleri konusunda çeşitli çıkarımlar yapılarak çözüm önerileri sunulmuştur. Anahtar Kelimeler: Traverten sınıflandırma, damar tespiti, kalite kontrolü, görüntü işleme, Bayes
Natural stone tiles, which are used in decoration field, should be in a certain visual standard. At the same time, when the classification is made, seperation of broken, cracked and different sizes of samples is required. Selection workers are usually used for this process. This situation; changing environmental factors such as light, temperature, can result in errors due to the fact that the human eye tends to get tired and lose perception over time. In this thesis study, a classification method based on vein structures was developed for the classification of natural stone plates. Also fracture detection has been done of the travertine for the quality control. Broken travertines were removed from data set. The data set is used that contains nine sample of each of three different classes. One of these classes is the travertine containing the vein structure and the other two classes are the travertines containing the textural feature called the moire. Frames of travertines were obtained from the images for the detection of broken travertines. Then the sum of the remaining pixels in this frame is calculated. Threshold value was determined by the operations performed and the travertine plates are determined to be broken or sturdy according to this threshold value. Morphological processes which have been applied for the detection of vein structures, is commonly used in the literature. During the detection of vein structures , the angles and direction of the veins were taken into account. As a result of the processes, all of the travertines that containing the vein structure were detected. In order to classify to veinless specimens, feature extraction with color and tissue analysis was used Five features were selected from the extracted features with Fisher feature selection algorithm. Two classifiers, trained and untrained were used in the classification phase. Bayes as training classifier, Fuzzy C-Means algorithm as training classifier was been preferred. As a result of the transactions performed, Bayes classifier, which is one of the trained classifiers, has achieved high success rate as 97.50%. In the literature, it had been determined that the Fuzzy C-means algorithm, which has a high success rate for travertine classification, could not achieve sufficient success rate as 72.22%. Various inferences about the causes of low success are made and solution proposals are presented. Keywords: Travertine classification, vein detection, quality control, image processing, Bayes.