Endüstriyel görüntü işleme uygulamaları için yeni bir alt piksel ölçüm yöntemi
| dc.contributor.advisor | Gürkan, Hakan | |
| dc.contributor.advisor | Dirik, Ahmet Emir | |
| dc.contributor.author | Poyraz, Ahmet Gökhan | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-08T15:48:28Z | |
| dc.date.available | 2026-02-08T15:48:28Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.department | BTÜ, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı | |
| dc.description.abstract | Endüstriyel görüntü işleme sistemleri, otomotiv, tıp ve uzay sanayii gibi yüksek hassasiyet gerektiren alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Hassas ölçümler için telesentrik lensler gibi özel donanımlar kullanılsa da, farklı çaplara sahip parçaların aynı sistemle ölçülmesi durumunda mekanik ve yazılıma bağlı hatalar ortaya çıkabilmektedir. Bu tez, ölçüm doğruluğunu artırmak için altpiksel sayma tabanlı bir yöntem geliştirmekte ve dönüşüm faktörü ile piksel bazlı çap tahmini yöntemlerini önermektedir. Altpiksel sayma yöntemi, halka biçimli nesnelerin çap ölçümünü daha hassas hale getirmek için geliştirilmiştir. Bu yöntemde, görüntüdeki pikseller tam pikseller (nesnenin tamamen içinde bulunduğu pikseller) ve geçiş pikselleri (nesne ile arka plan arasındaki sınırda bulunan gri tonlamalı pikseller) olarak sınıflandırılmaktadır. Geçiş piksellerinin çap hesaplamasına olan etkisini artırmak amacıyla normalizasyon işlemi uygulanmaktadır. Çember alan denklemi ile çap hesaplanırken, gelişmiş bir eşikleme yöntemi kullanılarak gri tonlamalı piksellerin doğru şekilde ayrıştırılması sağlanmaktadır. Bununla birlikte, tezde önerilen dönüşüm faktörü tabanlı yöntem ve piksel bazlı çap tahmini yöntemi, farklı çaplara sahip nesnelerin yüksek doğrulukla ölçülmesini sağlamaktadır. Dönüşüm faktörü tabanlı yöntemde, bilinen referans parçalarının dönüşüm faktörü hesaplanarak çap tahmini gerçekleştirilirken, piksel bazlı yöntemde çap, doğrudan referans parçalarının piksel ölçümleri üzerinden tahmin edilmektedir. Çalışmanın motivasyonu, farklı boyutlara sahip parçaların çaplarının aynı mekanizma kullanılarak hassas bir şekilde ölçülmesi gereksiniminden ve her bir ölçüm türü için özel referans ölçü üretmenin getirdiği yüksek maliyetlerden kaçınma ihtiyacından kaynaklanmaktadır. Bu sorunları ele almak amacıyla, bu çalışma, belirli bir ölçüm algoritmasına bağımlı olmayan genelleştirilebilir bir yaklaşım önermektedir. Tez kapsamında, endüstriyel kameralar ve telesentrik lensler kullanılarak yapılan deneyler, önerilen yöntemlerin ölçüm hatalarını önemli ölçüde azalttığını göstermektedir. Başlangıçta 13–114 µm arasında değişen ölçüm hataları, önerilen yöntemler sayesinde 1–2 µm seviyesine düşürülmüştür. Altpiksel sayma yönteminin operasyonel hassasiyeti piksel boyutunun 1/20'si olarak belirlenmiş ve ortalama belirsizliği 1 µm olarak hesaplanmıştır. Ayrıca, önerilen algoritma mevcut yöntemlere kıyasla %3–%10 daha yüksek doğruluk sağlamış ve hesaplama süresini %12,5 ila %35 oranında iyileştirmiştir. Bu çalışma, çap ölçümünde altpiksel hassasiyetinde doğruluk sağlamak için yenilikçi bir algoritma sunmakta ve mevcut literatüre önemli katkılar sağlamaktadır. Önerilen yöntemler, yalnızca birkaç bilinen referans parçası kullanılarak, kamera görüş alanındaki tüm parçaların yüksek doğrulukla ölçülebilmesini sağlamakta, hata oranlarını azaltarak ölçüm güvenilirliğini artırmaktadır. | |
| dc.description.abstract | Industrial image processing systems are widely utilized in high-precision fields such as the automotive, medical, and aerospace industries. Although specialized equipment such as telecentric lenses is used for precise measurements, mechanical and software-related errors may still occur when measuring parts of different diameters within the same system. This dissertation proposes a subpixel counting-based method to enhance measurement accuracy, along with conversion factor-based and pixel-based diameter estimation methods. The subpixel counting method has been developed to improve the accuracy of diameter measurements for ring-shaped objects. In this method, image pixels are classified into full pixels (completely contained within the object) and transition pixels (gray-scale pixels located at the boundary between the object and its background). To enhance the contribution of transition pixels to diameter calculations, a normalization process is applied. The diameter is computed using the circle area equation, while a refined thresholding method ensures the accurate classification of gray-scale pixels. Furthermore, the conversion factor-based and pixel-based estimation methods proposed in this study enable the high-precision measurement of objects with varying diameters. In the conversion factor-based approach, the diameter is estimated by determining the conversion factor from known reference parts, while in the pixel-based approach, the diameter is directly estimated based on the pixel measurements of reference parts, eliminating the need for additional conversion steps. The motivation for this study arises from the need for accurate measurement of parts with different dimensions using the same mechanism while avoiding the high costs associated with producing dedicated reference gauges. To address these challenges, this research introduces a generalizable approach that operates independently of specific measurement algorithms. Experiments conducted using industrial cameras and telecentric lenses demonstrate that the proposed methods significantly reduce measurement errors. Initially ranging between 13–114 µm, measurement errors were reduced to 1–2 µm with the proposed approaches. The operational sensitivity of the subpixel counting method was determined to be 1/20th of the pixel size, with an average uncertainty of 1 µm. Additionally, the proposed algorithm achieved 3–10% higher accuracy compared to existing methods and improved computation time by 12.5–35%. This study introduces an innovative algorithm to achieve subpixel-level accuracy in diameter measurement, making a significant contribution to the existing literature. The proposed methods enable high-precision measurement of all parts within the camera's field of view using only a limited number of known reference parts, thereby reducing error rates and improving measurement reliability. | |
| dc.identifier.endpage | 119 | |
| dc.identifier.startpage | 1 | |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=5NNqZKwwGohPh6_KCcfp-k-003nxgextUmTP_vvSX_QTrpBO79tw7YlrB-VFcrtY | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12885/6148 | |
| dc.identifier.yoktezid | 940739 | |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.publisher | Bursa Teknik Üniversitesi | |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.snmz | KA_TEZ_20260207 | |
| dc.subject | Elektrik ve Elektronik Mühendisliği | |
| dc.subject | Electrical and Electronics Engineering | |
| dc.title | Endüstriyel görüntü işleme uygulamaları için yeni bir alt piksel ölçüm yöntemi | |
| dc.title.alternative | A novel sub-pixel measurement method for industrial image processing applications | |
| dc.type | Doctoral Thesis |
