DOÇ. DR. MAHİT GÜNEŞ

GPU ile kumaş hata tespiti ve sınıflandırması Fabric fault detection and classification with GPU

Kumaş hatalarını tespit etmeye yönelik kalite kontrolü göz muayenesi yöntemi ile gerçekleştirildiğinde, zaman kaybı ve maliyet artışına neden olmaktadır. Son yıllardaki teknolojik gelişmeler bilgisayarlı görme sistemlerinin endüstriyel alanlarda kullanımına yönelik çalışmaları arttırmıştır. Bu tezde, örüntü tanıma yöntemiyle otomatik olarak kumaş hatalarını tespit edebilen ve sınıflandırmasını yapabilen bir sistem geliştirilmiştir. Görüntü işleme yöntemi olarak Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) metodu kullanılmıştır. Sınıflandırma için ise başarılı sınıflandırma performansına sahip ileri beslemeli ve geri yayılımlı çok katmanlı yapay sinir ağı (YSA) algoritması kullanılmıştır. Kumaş hata tespiti ve sınıflandırması için geliştirilen uygulama, Merkezi İşlem Birimi (CPU) ve Grafik İşlem Birimi (GPU) üzerinde çalıştırılarak hız bakımından performans değerlendirmesi araştırılmıştır. CPU ve CPU’da çalıştırılmak üzere aynı algoritmalara sahip iki adet uygulama geliştirilmiştir. GPU performansını test etmek için NVIDIA GTX 480 ekran kartı ve bu ekran kartının programlanabilmesini sağlayan yazılımlar kullanılmıştır. GPU ile elde edilen sonuçlar CPU’ya göre karşılaştırıldığında; GPU’nun öznitelik çıkarımı için 2, öznitelik vektörleri seçimi ve normalizasyon için 1,5, sınıflandırma için 10 ve toplam cevap süresi için ise yaklaşık 6 kat daha hızlı performansa sahip olduğu görülmüştür.

Üniversite kampüsündeki araç plaka tanıma ve takibi için matematik ve algoritmik ilkeler University campus vehicles number plate recognition and following mathematical and algorithmic principles

Hızlı gelişen teknoloji ile beraber ülkelerdeki araç sayısı artmıştır, işte bu araçların sayısının artışına paralel olarak araçların plakalarını tanınması ihtiyacı da ortaya çıkmıştır. Bundan dolayı plaka tanıma sistemleri güvenlik sektöründe, otomatik geçiş gerektiren durumlarda, ana yollarda, hız tespit olduğu durumlarda ve ışık ihlali gibi durumlarda kullanılmaktadır. Plaka tanına sistemlerinde pek çok Matematik ve algoritma temelli ilkeler kullanılmakta olup üniversite kampüsündeki araç plaka tanıma ve takibi için ve giriş çıkış trafik kontrolü ve teknikler hakkında inceleme yapılmıştır. Bu çalışmada, üniversite kampüsündeki araç plaka tanıma ve takip sistemi için matematik ve algoritmik ilkelerin ve tekniklerin anlatması ve kapsamlı şekilde açıklanması, yapay zekâ, makine görme ve neural ağların plaka tanıma sistemlerinde ne şekilde kullanıldığına ait bilgi verilmekte ve problemlerine matematik ve algoritmik şekilde çözümleri beyan edilmektedir. Bu bilgiler içerisinde makine görme, optik karakter tanıma, plaka tanıma ve neural ağlar yolundaki sorunların çözümleri yer almaktadır. Bu sorunu çözmek için bu tezi birkaç konu başlığa ayrılmıştır. Bu konular ise araç tanıma sistemin literatür?de incelenmesi, araç plakayı tanımak için görüntü işleme temelleri, plaka yerin tespit etmenin ilkeleri, plaka karakterlerin dilimlemenin ilkeleri, karakterlerin tanınması ve düzelttirmesi, sonuç ve olasılığı gibi konulardan bahsedilmektedir. Plaka tanımanın akıllı trafik sistemde uygulanış fazla olduğundan, araç park etmenin ödemesi, ana yol geçiş ücret, trafiğe ait veri elde etme, trafiği monitör etme ve önemli bölgeye giriş güvenlik kontrol gibi işler için plaka tanımanın uygulaması çok fazladır. Bahsedilen bu sistemleri, aracı plaka vasıtayla tanımaktadırlar ve bundan dolayı plaka tanıma sistemleri genelde dört bölümden oluşmaktadır. Bunlar ise bahsettiğimiz gibi kameradan görüntü alma, plaka yerin tespiti, karakter dilimleme ve karakter tanıma bölümlerdir o ise temel çalışmalarda plaka formatların güçsüz görünümü, görüntü çekerken parlaklık durumların düzgün olmaması gibi durumlar tanıma sistemleri için sorun yaratmaktadırlar. Bu sorunların çözülmesi için araç görüntüsünün arka planı sabit olmalı, parlaklık ve aracın hızının yavaş ve kameradan olan mesafesi fazla olmamalı gibi durumlar hakkında bilgi bu çalışma içinde verilmektedir. Çoğu şirketlerde bildiğimiz gibi araç park etme için birçok yöntem kullanılmaktadır. Örneğin araç şoför parka alana girerken bir kart güvenlikçiyi verir o bunu algılayıcıdan okutur ve çıkarken aynı işlemi tekrar eder. Bu zahmetlerden dolayı başka araç tanıma sistemleri ortaya çıkarılmaya başlanmış, örneğin CCTV sistemleri gibi. Bu sistemler genelde iki büyük sistemden oluşmaktadır. Bunlar ise binaya girerken araca ait olan görüntüyü kaydetmek ve ikinci ise güvenlik konulara aittir. Bu işlem binanın park alanına giriş yapıldığı anda araç plaka vasıtayla belli görüntü işleme teknikleri kullanılarak tanınır ve Görüntü veri tabana kaydedilir. Daha sonra aynı araç park alandan çıktığında o aracın plaka görüntüsü var olan veri tabanı ile karşılaştırılır ve aynı ise buna göre aylık ücret hesaplama gerçekleştirilir. Bu çalışmamda bahsettiğimiz gibi aracın görüntüsü algılandıktan sonra bu görüntü ayır ayrı şekilde işleme alınır. Alınan görüntü üzerinde ön görüntü işlemeni yapılmakta ve daha sonra matematik ve algoritmik kavramlar üzerinde inceleme yapılmaktadır. Bu kavramlar sırasıyla; renkli görüntü, görüntü işleme teknikleri, bir uzaydan diğer uzaya dönüşümü, Eşik değer bulma, görüntüyü güçlendirme, Histogram eşitleme, otsu metodu, komşuluk ortalaması, filtreleme temelli işlemleri, Morfolojik işlemleri gibi işlemler hakkında kapsamlı matematiğe dayanıklı bilgilerden oluşmaktadır. Plaka alanın tespiti için matematik yöntemler kapsamlı şekilde incelenmiş ve bu konu başlığı altında; Plaka seçme algoritması, Hough dönüşümü, dikey iz dönüşüm analizi, HOG özelliği kullanarak plaka alanın bulunması, Destek vektör makinesi, Hough dönüşüm ve Kontur algoritmasının birleştirilerek kullanılması, Kenar bulma ve Sobel filtre ve bağlı bileşenlerin bağımlı kutusu kullanılarak plaka alanının bulunması, Lekeleme algoritması, Renkli model kullanılarak plaka alanın bulunması, Kenar istatistik temelli plaka alanın bulunması, Şablon eşleme temelli plaka yerin tespiti, Yatay ve dikey iz düşümü ve deskew mekanizması gibi konulardan bahsedilmiştir. Plaka karakterlerin dilimleme konu başlığı altında ise plaka iz düşümü kullanılarak plakanın kesimlemesi, süreksizlik etiketleme kesim ve hough dönüşüm kullanılarak karakter kesimleme, Yatay parçalardan karakterlerin çıkarılması ve saklı markov dizi modeli kullanılarak karakterlerin ayrıştırılması gibi yöntemlerin matematik ve algoritmik ilkelerinden bahsedilecek. Altıncı konuda ise karakterlerin tanınması ve düzeltilmesi hakkında kapsamlı matematik yönteme dayalı ilkelerden bahsedilmesi planlanmıştır Buna göre bu bölümde momentler yardımla optik karakter tanıma, Şablon eşleme ile karakter tanıma, Kritik noktalar yöntemi, yapay sınır ağlarıyla karakter tanıma, Karakterlerin sezgisel analizi, Dalgacık paket temelli özellik çıkarma yöntem ile karakter tanınma, Karakter tanımak için knn metodu, Karakter boyutların normal duruma dönüştürülmesi, Ağırlıklı ortalama örnekleme, Tasarlama ve yapısal analizi, Global analiz metodu, Rakamsal model için tasarlama algoritması ve tanınmış plakanın sözdizimsel analizi v.b. gibi metotlardan bu konu başlık altında bahsedilecek o ise ardından deneysel sonuç ve olasılığından bahsedip eklerde yatay lekeleme algoritması, Hough alanı hesaplayan algoritması, Plakanın sınırlarını yatay doğrultusunda, Dikey doğrultusunda bulmak için kullanılan algoritması ve plaka dilimleme dikey lekeleme üstten aşağıya plaka dilimleme algoritması çizilip verilmiştir. Bu çalışmanın sonucunda araç plakası belirlenen bir aracın üniversite kampüsüne ne zaman geldiği ne zaman çıktığı, bu araçların personel mi misafir mi ait olduğu bunu temsil etmek için geliştirilen sistem ile biz php ve MySQL ortamda sistem geliştirdik ve bunun ile simle edilmiştir. Ayrıca bu çalışma ile biz üniversite kampüsündeki araç plaka tanıma ve takip konusunda en kapsamlı açıklama algoritmik ve matematik yönteme dayalı şekilde vermeye amaçlanmıştır. Anahtar Sözcükler: plaka tanıma, yapay zekâ, makine görme, yapay sinir ağları, optik karakter tanıma, karakter tanıma, histogram eşitleme, morfolojik işlemleri, Hough dönüşümü, Hog özelliği, destek vektör makinesi, Sobel filtresi, bağlı bileşenleri, şablon eşleme, Deskew mekanizması, Plaka iz düşümü, Saklı markov dizi modeli, yapay sınır ağları, yatay lekeleme, sezgisel analizi, ağırlıklı ortalama örnekleme, tasarlama, yapısal analizi, Global analiz.