Traverten plakaların damar yapılarına göre görüntü işleme teknikleri kullanılarak sınıflandırılması ve kalite kontrolü
Classification of travertine tiles according to vein structure using image processing techniques and quality control
Yazar: NAZAN KEMALOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. TUNCAY AYDOĞAN
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
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.

Abstract:
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.