Yazar "Çapkan, Yavuz" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Robotlarla nesne tanıma
    (Karabük Üniversitesi, 2018) Çapkan, Yavuz; Fidan, Can Bülent
    Bu çalışmada, kenar tanıma metodu ile işlenmiş resimler ResNet ağı ile eğitilerek cisim sınıflandırma işlemi yapılmış ve 4 eksenli robot kol üzerinde uygulanmıştır. Kameradan elde edilen görüntüler yeni geliştirilen kenar tanıma metodu ile işlenmektedir. Bu kenar tanıma metodu geometrik objelerde daha iyi kenar tanıma işleminin yapılması için geliştirilmesine rağmen görüntü işlemede kullanılan popüler resimlerde de başarıyla çalışmaktadır. Resimler kenar tanıma metodu ile işlendikten sonra ResNet ağı ile eğitilmiştir. Eğitim verileri cisim sınıflandırma işlemi için kullanılan Matlab Gui programına aktarılmaktadır. Cisim sınıflandırma işlemi için kullanılan robot kol BCN3D firması tarafından geliştirilen robotun 3 boyutlu çizimleri baz alınarak 3D yazıcı ile tarafımızdan oluşturulmuştur. Kinematik hesapları Matlab Simulink'e aktarılarak hem simülasyon ortamında hemde fiziki ortamda çalışması test edilmiştir. İşlenen bu resim daha önce eğitimi yapılan ağ ile sınıflandırılmakta ve cismin o anki konumunda orta noktası belirlenmektedir. Orta noktası belirlenen cismin konumları robot kolun çalışma uzayındaki konumlarına dönüştürülür. Bu konumlar ters kinematik ile elde edilen eksen açılarına dönüştürülmekte ve bu açı değerleri robot kolun kontolü için kullanılan mikrodenetleyiciye iletilmektedir. Cisim o anki konumundan alınarak daha önce belirlenen ilgili cisim kutusuna bırakılır. Yeni ürettiğimiz kenar tanıma yöntemiyle işlenmiş resimler ResNet ağıyla eğitilip elde edilen sınıflandırma sonuçları robotun karar mekanızmasında kullanılmıştır. Tezimizde kameradan elde edilen görüntünün kenar tanıma metodu ile işlenerek eğitilmesi yönteminin cisim sınıflandırma işlemi için kullanılabilirliği de test edilmiştir. Birinci testte öncelikle kameradan elde edilen görüntüler AlexNet, GoogleNet ve ResNet ağları ile eğitilmektedir. İkinci testte ise aynı resimler yeni geliştirilen kenar tanıma metodu ile işlenerek AlexNet, GoogleNet ve ResNet ağları ile eğitilmektedir. Elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır ve karşılaştırma sonucunda yeni geliştirdiğimiz kenar tanıma metodu ile işlenmiş resimlerin eğitim sonuçlarının işlenmemiş resimlere göre daha başarılı olduğu tespit edilmiştir.