İnfrared termografi yoluyla metal yorulmasının gerçek zamanda analizi
Real-time analysis of metal fatigue using infrared thermography
Yazar: MURAT SELEK
Danışman: PROF. DR. ŞİRZAT KAHRAMANLI
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Görüntü işleme = Image processing ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yorulma = Fatigue

Özet:
Bu çalıma, infrared termografi ve yapay sinir aları temelinde eme yorulmasıaltındaki metal malzemelerin kırılma öncesi durumunu tespit etmek amacıylagerçekletirilmitir. Metal malzemelerin yorulma süreci üç farklı sıcaklık aamasıgöstermektedir. Bunlardan, ilki balangıç sıcaklık artı aaması, ikincisi sabit sıcaklıkaaması, üçüncüsü malzemenin bozulması sonucunda sıcaklıın ani bir tepe deereulaarak dütüü aamadır. Yorulma süreci için kritik olan üçüncü bölgeyi tespitetmek amacıyla, FLIR E45 termal kameradan 1Hz frekansında kaydedilen termalgörüntüler MATLAB 7.1'de hazırlanmı olan görüntü ileme programına transferedilmektedir. Bu program ile her bir termal görüntüde bulunan karakteristik lekesıcaklıklarını ifade eden alanlar, görüntüden kesilerek yapay sinir aları tarafındanilenecek hale getirilir ve yapay sinir alarına verilir.Görüntü tanıma ve sınıflandırma eklinde yapay sinir aları ile sayısal olarakelde edilen karakteristik sıcaklık deerleri kullanılarak malzeme yüzeyindeki sıcaklıkdaılımının matematik modeli oluturulur ve bu model kullanılarak görüntünün dierlekelerindeki sıcaklık deerleri kullanılmadan malzeme yüzeyindeki sıcaklıkdaılımı bulunabilir. Bu yaklaım veri ileme sürecini hızlandırdıı için gerçekresmi ilemeye nazaran daha hızlı sonuçlar alınmasını salar. Bu sayede bir sonrakiresim alınana kadar bir önceki resmin ilenmesi bitirilmi olur ki bu da malzemeninyorulma durumunu gerçek zamanda izleme imkânı salar.Resimlerin matematik modellerini kullanarak elde edilen verilerin ilenmesi ilemalzemenin youn deformasyona urayan bölgelerinde sıcaklık artılarıgözlenmitir. Youn deformasyonun meydana geldii yüksek sıcaklıklı bu bölgelermuhtemel çatlak balama bölgeleri olarak tespit edilerek, yorulma sürecinin sonunakadar gözlenmitir.Anahtar Kelimeler: nfrared termografi, görüntü ileme, yapay sinir aları,yorulma, çatlak balangıcı.

Abstract:
This study has been performed to determine the pre-fracture state of metalsunder bending fatigue by using the infrared thermography and artificial neuralnetworks. Fatigue behavior of metals shows temperature profiles with three stages:an initial temperature increasing stage of the specimen mean temperature region, aconstant (equilibrium) temperature region, an abrupt temperature increase region atend of which the specimen fails and its temperature falls instantly. In order torecognize critical third region, thermal images of the specimen under testing taken byFLIR E45 thermal camera at 1Hz were digitalized and transferred to the imageprocessing program which we have developed in MATLAB 7.1 environments. Withthis program, fields that represent temperatures of the characteristic spots in eachthermal image are cut from the image, made to be ready for processing by artificialneural networks and applied to artificial neural networks.Mathematical model of the temperature distribution over the surface ofspecimen is formed with characteristics temperature values that are obtained asnumerically by using classification and pattern recognition type artificial neuralnetworks. By using this model, temperature distribution over the surface of specimencan be found as without utilizing temperature values of other spots of the image.Since this approach makes the data processing duration faster, it provides obtainingthe results faster regarding to the process of real picture. Thus, before capturing thelatter image, the processing of former image will have been completed. So, thisprovides monitoring of fatigue situation of specimen in real time.Temperature increases at the regions of specimen that are subject to heavilydeformation were observed by processing the data obtained by using mathematicalmodels of the images. These regions at which heavy deformations occur wereobserved until the end of fatigue duration by determining them as probable initialcrack regions.Keywords: Infrared thermography, image processing, artificial neuralnetworks, fatigue, crack initial.