Derin öğrenme ve görüntü işleme yöntemleri kullanılarak değerli metallerin belirlenmesi
Detection of precious metals using deep learning and image processing methods
Yazar: ASLAN TÜRKHAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜCAHİD GÜNAY
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Değerli metal sektörü = Precious metal industry ; Görüntü işleme = Image processing ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Dünyada doksana yakın maden bulunmaktadır. Altın, platin, paladyum ve gümüş değerli metaller olarak sınıflandırılmaktadır. Değerli metaller sanayide, teknolojide ve mücevher gibi hayatımızın geniş bir alanında kullanılmaktadır. Altının elektrik iletkenliği çok yüksek olduğu için çipler ve mikroişlemciler gibi hassas teknolojilerde kullanılmaktadır. Platin ve paladyum yüksek sıcaklıklara dirençli olduklarından dolayı uçak ve jet motorlarının kaplamasında, dişçilikte ve tıbbi aletlerin üretiminde kullanılmaktadır. Değerli metallerin stratejik ürün ve geniş kullanım alanlarına sahip olmaları bu çalışmanın önemini göstermektedir. 
Bu çalışmada toprak veya kayaçlardan alınan numunelerin ışık mikroskobu altında elde edilen görüntülerde bulunan altın, platin ve paladyum metallerinin bölütlenmesi gerçekleştirilmiştir. İlk aşamada ışık mikroskobundan 15 farklı numune için 695 adet görüntü elde edilmiştir. İkinci aşamada derin öğrenme yöntemlerinden U-NET mimarisi kullanılarak görüntülerin bölütlenmesi gerçekleştirilmiştir.
Değerli metallerin gelişmiş ve pahalı numune analiz cihazlarında test işlemine başlamadan önce değerli metallerin varlığına ilişkin uzman tarafından yapılan ön değerlendirme işlemi, bu çalışmada hazırlanan derin öğrenme destekli sistem aracılığıyla gerçekleştirilerek, zaman, iş gücü ve maliyet yönünden fayda sağlanması amaçlanmıştır. Uzman tarafından belirtilen değerli maden varlığı ile geliştirilen sistemin sonuçları karışıklık matrisi kullanılarak değerlendirilmiş ve %83,84 başarı elde edilmiştir.

Abstract:
There are nearly ninety mines in the world. Gold, platinum, palladium and silver are classified as precious metals. Precious metals are used in industry, technology and in a wide area of our lives such as jewellery. Because gold's electrical conductivity is very high, it is used in sensitive technologies such as chips and microprocessors. Because platinum and palladium are resistant to high temperatures, they are used in the coating of aircraft and jet engines, in dentistry and in the manufacture of medical instruments. The fact that precious metals are strategic products that are widely used indicates the significance of this study.
In this study, the segmentation of gold, platinum and palladium metals in the images obtained under the light microscope of samples taken from soil or rocks was carried out. In the first stage, 695 images were obtained for 15 different samples from the light microscope. In the second stage, segmentation of images was carried out using the U-NET architecture, which is one of the deep learning methods.
Prior to the start of testing on the advanced and expensive sample analyzers of valuable metals, the pre-assessment process by the expert on the presence of valuable metals was carried out through the deep learning-assisted system prepared in this study to benefit from time, labor and cost. The results of the system developed with the precious metal asset specified by the expert were evaluated using the confusion matrix and 83.84% success was achieved.