Diferensiyel hiperspektral görüntüleme tekniği ile kimyasal madde tespit yöntemlerinin incelenmesi
Investigation of chemical substance detection algorithms using differential hyperspectral imaging
Yazar: FIRAT GÜRBÜZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SENİHA ESEN YÜKSEL
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Sunulan tez kapsamında, çeşitli kimyasal maddelerin farklı arka plan materyalleri üzerindeki diferansiyel spektral yansımaları için bazı sınıflandırma algoritmalarının hedef tespit performansları incelenmiştir. Çalışmada öncelikle, aktif bir kamera sistemi ile taşıyıcı kayış ile hareket eden farklı madde ve materyallerin farklı dalga boylarında toplanan yansımaları için normalize edilmiş diferansiyel spektral yansımaları bulunmuştur. Gürültülü olan bu yansımalar üzerinde Savitzky-Golay Filtresi, Hareketli Ortalama Filtresi, Gaussian Filtre ve Medyan Filtresi algoritmaları ile farklı parametrelerde filtreleme çalışmaları yapılmış ve sonuçlar incelenmiştir. Bu inceleme sonucunda seçilen filtre tipi ve parametre ile filtrelenmiş verilerin sınıflandırılması için 2 farklı kategoride sınıflandırma algoritması kullanılmıştır. Öznitelik tabanlı sınıflandırma kategorisindeki Destek Vektör Makineleri algoritması için öncelikle bir öznitelik çıkarma yöntemi olan Temel Bileşenler Analizi uygulanmıştır.  Temel Bileşenler Analizi yöntemi ile seçilen öznitelikler için farklı parametreler ile Destek Vektör Makineleri uygulanmış ve en iyi performansı gösteren parametrelerle uygulanan Destek Vektör Makineleri sonuçları incelenmiştir. İmza tabanlı sınıflandırma kategorisinde ise Uyumlu Filtre ve Spektral Açı Eşleyici algoritmaları kullanılmıştır. Kullanılan bütün sınıflandırma algoritmalarının performansları karşılaştırılmış birbirine göre iyi ve kötü yanları incelenmiştir. Daha sonra, sınıflandırma algoritmalarının yanlış pozitif sayısını azaltarak performansını arttırmak amacıyla bu tez kapsamında geliştirilen son işleme algoritmaları kullanılmıştır. İlk olarak, her maddenin kendi kimyasal özelliklerine göre arka plan materyalinden bağımsız olarak belirli bir dalga boyu aralığında diferansiyel yansımada bir yükseliş ya da düşüş olduğu görülmüş ve bu bilginin kullanıldığı Eğim Eşikleme algoritması geliştirilmiştir. Sınıflandırma işleminden sonra, seçilen dalga boyu aralığındaki bu yükseliş veya düşüşün eğiminin belirli bir eşik değerinden yüksek olmasını sağlayan Eğim Eşikleme algoritması veri üzerinde uygulanmış ve beklendiği gibi doğru pozitif sayısında ciddi bir düşüş olmadan yanlış pozitif sayısının azaldığı gözlemlenmiştir. Bir diğer son işleme algoritması olan ve arka plan verileri üzerindeki az sayıdaki hatanın giderilmesini sağlayan Piksel Kaldırma algoritması da bu tez kapsamında geliştirilmiştir. Sonuç olarak, bu tezde diferansiyel hiperspektral görüntüleme tekniği ile kimyasal madde tespitinin yapılabileceği görülmüş ve bunu sağlayan farklı algoritmalar karşılaştırılmıştır.

Abstract:
The aim of this thesis is to investigate the performance of some classification algorithms for differential spectral reflections of different chemical materials on different background materials. In the study, firstly, differential spectral reflections have been calculated for the reflections, that have been collected in different wavelengths by the active camera system, of different substances and materials that move with conveyor belt. On these noisy reflections, different parameters of Savitzky-Golay Filter, Moving Average Filter, Gaussian Filter and Median Filter algorithms have been studied and the results were examined. As a result of filtering, the classification algorithm is used to classify the filtered data with the selected filter type and selected parameters. For the Support Vector Machines algorithm in the feature-based classification category, a feature extraction method, Principal Component Analysis, is applied. Then, Support Vector Machines are examined with different parameters for the selected features by Principle Component Analysis method and the results of Support Vector Machines with the best parameters according to performance are analyzed. In the signature-based classification category, Matched Filter and Spectral Angle Mapper algorithms are used. The performances of all classification algorithms were compared and analyzed the good and bad sides of each other. Then, in order to increase the performance of classification algorithms by decreasing the number of false positives, the final processing algorithms developed in this thesis have been used. First of all, it has been observed that each substances according to their chemical characteristics regardless of the background material had an increase or decrease in the differential reflection in a certain wavelength range, and the Slope Thresholding algorithm which uses this information has been developed. After the classification process, the Slope Thresholding algorithm which provides the slope of this increase or decrease in the selected wavelength range to be higher than a certain threshold value, has been applied on data, and it is observed that the number of false positives decreased without a significant decrease in the number of true positive number as expected. The Pixel Removal algorithm, which is another final processing algorithm and which allows the removal of a few errors on the background data, has also been developed within the scope of this thesis. As a result, in this thesis, it has been demonstrated that chemical substances could be detected by using differential hyperspectral imaging technique and different algorithms that provide this detection have been compared.