Dergiler / El-Cezeri / 2022 / Cilt: 9 - Sayı: 2

Görüntü İşleme ve Gözetimli Öğrenme Yardımıyla Endüstriyel Beyaz Kuvars Taş Sınıflandırması

Industrial White Quartz Stone Classification Using Image Processing and Supervised Learning

Sayfa
801–813
Yayın Tarihi
2022-05-31
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Yöntemin verimliliğinin daha açık bir şekilde görülmesi ve sonuçların daha iyi değerlendirilmesi amacıyla deneysel verilerden türetilmiş bir karışıklık matrisi kullanılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Endüstriyel maden ve taş sınıflandırma uygulamalarına yönelik, görü tabanlı bir sınıflandırma metodu geliştirilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Gerçekleştirilen deneylerde, her biri gelişigüzel seçilmiş 10 adet taş içeren 4 grup, toplamda 40 karışık renk ve şekil özellikleri gösteren numune sınıflandırılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Yöntemin verimliliğinin daha açık bir şekilde görülmesi ve sonuçların daha iyi değerlendirilmesi amacıyla deneysel verilerden türetilmiş bir karışıklık matrisi kullanılmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:10 adet
⚙️Değişkenler:Bilgisayarlı Görü · Taş Sınıflandırma · Görüntü İşleme

Özet

Endüstriyel maden ve taş sınıflandırma uygulamalarına yönelik, görü tabanlı bir sınıflandırma metodu geliştirilmiştir. Görü tabanlı çözümleme taşlara ait görsel parametrelerin çıkartılması için kullanılmış ve makine öğrenme algoritmalarından yararlanılarak renk ve şekil parametrelerine göre sınıflandırılmıştır. Gerçekleştirilen deneylerde, her biri gelişigüzel seçilmiş 10 adet taş içeren 4 grup, toplamda 40 karışık renk ve şekil özellikleri gösteren numune sınıflandırılmıştır. Her bir numunenin 4 farklı açıdan alınan birer görüntüsü, görsel parametrelerin elde edilmesi amacıyla işlenmiştir. Elde edilen verinin %67’si programın eğitimi amacıyla; kalan veri ise test süreçlerinde kullanılmıştır. Geliştirilen yöntem, durgun görüntüleri çekilerek etiketlenen maden numunelerinin %98’e kadar sınıflandırılmasını sağlamaktadır. Yöntemin verimliliğinin daha açık bir şekilde görülmesi ve sonuçların daha iyi değerlendirilmesi amacıyla deneysel verilerden türetilmiş bir karışıklık matrisi kullanılmıştır.

Abstract

A vision-based stone classifying method was developed for industrial mine stone grading applications. The image-based solution is used to extract visual parameters and stones are classified by their color and shape parameters with the help of the machine learning algorithms. In the experiments, four groups, each including ten arbitrarily selected stones; in total forty stone samples with complex colors and shapes were examined. Four different images are captured under four different angles and processed to extract visual parameters of each stone sample. In training stage 67% of the data were used for training and rest were used for testing process. The method correctly classifies mine stones up to 98% from still images using labeled inputs. A confusion matrix derived from the experimental results is employed in order to emphasize the efficiency of the system more clearly and emphasize the results in a certain manner.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

AKKOYUN, F., EKİN, O., SEBETCİ, Ö. (2022). Görüntü İşleme ve Gözetimli Öğrenme Yardımıyla Endüstriyel Beyaz Kuvars Taş Sınıflandırması. El-Cezeri, Cilt: 9 - Sayı: 2, 801–813. https://ajindex.com/articles/662618

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (3)

  1. . Puttemans, S., Goedemé, T., Mian, A., Moeslund, T. B., Gade, R., Special issue on Advanced Machine Vision, Mach. Vis. Appl., 2020, 31 (3). [2]. Masood, H., Trujillo, F. J., Engineering Properties of Foods, Reference Module in Food Science, 2016, Elsevier. [3]. Deniz, C., A Newton-Raphson Based Root Finding Algorithm Design and its Applications to Circular Waveguides, El-Cezerî Journal of Science and Engineering, 2017, 4(1); 32-45. [4]. Sadrnia, H., Rajabipour, A., Jafary, A., Javadi, A., Mostofi, Y., Classification and analysis of fruit shapes in long type watermelon using image processing, Int. J. Agric. Biol., 2007, 1 (9), 68–70. [5]. Patel, V. C., McClendon, R. W., Goodrum, J. W., Development and evaluation of an expert system for egg sorting, Comput. Electron. Agric., 1998, 20 (2), 97–116. [6]. Bhowmik, P., Pantho, M. J. H., Bobda, C., Hierarchical Design of a Secure Image Sensor with Dynamic Reconfiguration, J. Signal Process. Syst., 2020, 92 (9), 999–1015. [7]. Liesch, N., The BMP File Format, Dr. Dobb’s Journal of Software Tools, 1994, 19 (10), 18-22, 82-85. [8]. Pulli, K., Baksheev, A., Kornyakov, K., Eruhimov, V., Real-time computer vision with OpenCV, Commun. ACM., 2012, 55 (6), 61. [9]. Kilic, K., Boyaci, I. H., Koksel, H., Kusmenoglu, I., A classification system for beans using computer vision system and artificial neural networks, J. Food Eng., 2007, 78 (3), 897–904. [10]. Brosnan T. and Sun, D.-W., Inspection and grading of agricultural and food products by computer vision systems—a review, Comput. Electron. Agric., 2002, 36, (2–3), 193–213. [11]. Wu D., Sun, D.-W., Colour measurements by computer vision for food quality control – A review, Trends Food Sci. Technol., 2013, 29 (1) 5–20. [12]. Hecht, V., Rönner, K., Pirsch, P., A defect-tolerant systolic array implementation for real time image processing, VLSI Signal Process, 1993, 5(1): 37-47. [13]. Bradski G., Kaehler, A., Learning OpenCV, Computer Vision with OpenCV Library, O'Reilly Media, 2008,
  2. Sebastopol, ISBN: 978-0596516130. [14]. Güvenoğlu, E., Bağırgan, M., Real-time Error Detection on Jeans Fabrics Using Shearlet Transform and Image Processing Techniques, El-Cezerî Journal of Science and Engineering, 2019, 6(3); 491-502. [15]. Reis G.D., Stroustrup, B., A Principled, Complete, and Efficient Representation of C++, Math. Comput. Sci., 2011, 5 (3), 335–356. [16]. Stroustrup, B., The C++ Programming Language 3rd Edition, Addison-Wesley Professional, 1989,
  3. USA, ISBN: 978-0201700732.