Artificial Neural Network and Image Processing Based Compressive Strength Prediction

Authors : Suat Gökhan ÖZKAYA, Hülya DURUR, Mehmet BAYĞIN, İlker KAZAZ

Pages : 408-421

Doi:10.18185/erzifbed.894649

View : 17 | Download : 5

Publication Date : 2021-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Ülkemizde çok çeşitli medeniyetlerden günümüze ulaşmış birçok eser mevcuttur. Tarihi yığma yapılar da, kültürel miras olarak kabul edilen bu yapıların arasında yer almaktadır. Bu nedenle bu tarihi yığma yapıların detaylı bir şekilde incelenmesi, bu yapılara ait numunelerin test edilmesi ve bu testlerden elde edilen bu bilgilerin dökümante edilmesi, bu yapıların gelecek nesillere sağlam bir şekilde aktarılabilmesi açısından oldukça önemli bir konudur. Gerçekleştirilen bu çalışmada, yığma yapılarda kullanılan taşların bilgisayarlı görme teknolojisi ile incelenmesi yapılmıştır. Bu amaçla taş ocaklarından alınan farklı niteliklere sahip taşların öncelikli olarak bir kamera aracılığıyla görüntüleri alınmıştır. Daha sonrasında her bir numunenin görüntüsü bilgisayar ortamına aktarılmış ve bu numunelere ait özellikler görüntü işleme yoluyla elde edilmiştir. Daha sonrasında bu numuneler laboratuvar ortamında test edilmiş ve dayanımları ölçülmüştür. Sonuç olarak laboratuvar ortamından elde edilen veriler ve görüntü işleme ile elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış, önerilen bu görüntü işleme tabanlı analiz yöntemi kalibre edilmiştir. Önerilen yöntem traverten, andezit ve kireç taşı için sırasıyla %99.47, %93.89 ve %94.19 olarak belirlenmiştir. Yapılan bu çalışmalar neticesinde laboratuvar ortamında yapılan deneysel uygulamaların bilgisayar ortamında gerçekleştirilebilmesine olanak sağlanmıştır. Yine bu çalışmalar neticesinde oldukça zorlu ve uzun süren çalışmalar önemli bir ölçüde kısaltılmış, temel bir kamera aracılığıyla görüntüsü alınan numunelerin belirli özellikleri bilgisayar ortamında çok hızlı bir şekilde hesaplanabilmiştir.
Keywords : yığma yapılar, basınç dayanımı, görüntü işleme