Çözücü buharının görüntüye dönüştürülerek derin öğrenme tabanlı sınıflandırma yaklaşımı ile kimlik ve konsantrasyon tespiti

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: FERDA DAL

Danışman: İbrahim Yücel Özbek

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışmada gözenekli silisyum (GS) tabanlı kimyasal yapının üretimi gerçekleştirilip SWIR kamera ile kızılötesi ışın kaynağı arasına yerleştirilerek yeni bir sensör yapısı oluşturulması amaçlanmıştır. Ortama farklı çözücüler gönderilerek GS yapı yüzeyinde oluşan farklılıkları görmek amacıyla SWIR kamera ile alınan video kayıtlarının oluşturduğu veri tabanı ve bu veri tabanını oluşturan görüntüler derin öğrenme ve sınıflandırma algoritmaları (HOG özniteliği ve LSTM) yardımıyla analiz edilip çözücü buharı türü ile çözücü buharı türü ve konsantrasyon büyüklüklerini sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir.