İçeriğe geç

Hayri KILIÇ Yazılar

Yapay Sinir Ağları Yöntemleri Kullanılarak Yere Nüfuz Eden Radar Verisinden Mayın Tespiti

Gömülü kara mayınlarının insanların yaşamlarına, ekonomik büyüme ve kalkınmaya yönelik tehlikesi nedeniyle kara mayını tespiti büyüyen bir endişe kaynağı olmuştur. Yaralıların çoğunun mayınların neden yerleştirildiğiyle hiçbir ilgisi yoktur. Bu problemi çözmek için çeşitli yöntemler kullanılmıştır. Bu seminerde, çeşitli toprak koşullarında mayınları tespit etmek için çeşitli yöntemler sunulmaktadır. Bu yöntemler için yere nüfuz eden radar ve tarama çeşitlerine, sınıflandırma için ise yapay sinir ağları yöntemlerine değinilmiştir. Daha öncesinde yere nüfuz eden radar sistemi ile elde edilen veri setleri, kara mayını sinyallerini elde etmek için zemin etkisini ve gürültüyü azaltmak üzere işlenmiştir. İşlenen bu verilere yapay sinir ağlarının çeşitli yöntemleri uygulanmıştır. Elde edilen uygulama sonuçları ışığında 208 desenden oluşan her bir desen için 60 veri işlenmiş olup öncesinde ileri yayılım algoritması daha sonrasında geriye yayılım algoritması kullanılmış, çok katmanlı yapay sinir ağları ile %98.112 başarı oranıyla en yüksek başarı elde etmiştir. Ayrıca sınıflama başarıları, farklı öğrenme katsayıları, iterasyon sayıları ve momentum sabitlerine göre test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar gömülü nesne ve toprak çeşitlerinin tespitinde yüksek doğruluk oranları sunmuştur.

Endüstriyel IoT Teknolojisi ile Fabrikalarda Verimlilik ve Enerji Tüketiminin Analizi

Endüstri 4.0, son yılların en popüler konularından biridir. İşletmelerin verimliliklerini artırmak, iş süreçlerini optimize etmek ve maliyetlerini azaltmak için bu yeni endüstriyel devrimin imkanlarından yararlanmaları gerekmektedir. Endüstri 4.0, üretim süreçlerinde dijitalleşme ve otomasyonu temel alırken, IoT (nesnelerin interneti) teknolojisi ise bu süreci mümkün kılan en önemli unsurlardan biridir

Gömülü Sistem Üzerinde Derin Öğrenme ile Nesne Tespiti

Gömülü sistem üzerinde nesne tespiti yapabilmek gerçek zamanlı işlem sağlanabilmesi adına oldukça önemlidir. Bu yüzdendir ki gömülü bir nesne tespit sistemi tasarlarken dikkate alınması gereken iki önemli faktör, algoritmaların gerçek zamanlı performansı ve sağlamlığıdır. Senaryo karmaşıklığı nedeniyle, nesne takip algoritmaları hala çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır

Gömülü Sistemler

Gömülü sistem, genellikle donanım ve mekanik bileşenleri de içeren daha büyük bir sisteme bileşen olarak gömülmüş olan, belirli bir görev veya amaç için tasarlanmış özel bir bilgisayar sistemidir. Gömülü sistemler terimi, genellikle daha büyük sistemlerin bir parçası olduğu için kullanılır. Bir anlamda, daha büyük sistemin içine yerleştirilmiş küçük bir sistemdir. Gömülü sistemler çoğu durumda tamamen entegredir, yani sistemlerin içinde yer alan sistemlerdir. Genellikle kendi başlarına çalışamazlar.

YERE NÜFUZ EDEN RADAR SİSTEMİ

Yere nüfuz eden radar (YNR) sistemleri, son zamanlarda arkeoloji, jeoloji, inşaat mühendisliği ve savunma alanlarında elektromanyetik dalgaları kullanarak toprak, beton, tuğla, ağaç gibi engellerin arkasına gizlenmiş hedeflerin uzaktan tespitini sağlayabilen bir radar çeşididir. Mühendislik uygulamaları arasında gömülü yapıların, tünellerin, çöplüklerin ve kirletici bulutların bulunması ve test edilmesi yer alır. YNR ayrıca arkeolojide ve mayın tespitinde de kullanılır

Raspberry PI ile Akıllı Garaj Kapısı (IoT)

Akıllı garaj kapısı projesi garaj kapısına sahip olan bireylerin önceden manuel olarak el ile açmaları daha sonrasında uzaktan kumanda ile bu kapıları açmasının ardından anahtarın sık sık unutulması/kaybolması amacıyla yapılmıştır. Akıllı telefonlarımızı ya da bilgisayarlarımızı kullanarak her şeyin uzaktan kontrol edilebildiği bu IoT (Nesnelerin İnterneti) çağında, anahtarları neden yanınızda taşımalayız?  RFID, Bluetooth, Wi-Fi, LoRa gibi cihazların kablosuz kontrolünü destekleyen birçok teknoloji vardır.

Yapay Sinir Ağları ile Buğday Sınıflandırması

Günümüzde tarım üzerinde birçok teknolojik çalışmalar yapılmıştır. Bunların bir çoğu iş gücünü azaltma, kaliteli ürün elde etmek ve zamandan tasarruf etmek için yapılmaktadır. Özellikle bu alanda insansız olarak yapılan birçok gelişme ortaya çıkmıştır. Artık kendi kendini eğitebilen sistemler ile birçok iş gücü azaltılmış ve daha hızlı yapılmaya başlanmıştır. İnsanların elinde devasa bilgi yığınları olup, bu bilgiyi kullanabilen, sınıflayabilen, faydalı bilgiye çevirebilen toplumlar bir adım öne çıkmakta, geleceği şekillendirmektedir. Bu alanda kullanılan teknoloji yapay zeka teknolojisidir. Bu teknolojide kullanılan en önde gelen metodlardan birisi ise Yapay Sinir Ağlarıdır (YSA). Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin öğrenme yolunu taklit ederek beynin öğrenme, hatırlama, genelleme yapma yolu ile topladığı verilerden yeni veri üretebilme gibi temel işlevlerin gerçekleştirildiği bilgisayar yazılımlarıdır

DC Motor Hız Kontrolü (PIC16F886)

DC Motor hız kontrolü olarak önerilmiş olan projemizi yaparken PIC16F886 kullandım. Projeyi yaparken birçok motor ile çalışmalar yaptım. Elde ettiğim en verimli sonuçları Maxon marka Gear GPO2 DC motoru ile sağlamış oldum. Motor hızını CCP üzerinden PWM sinyalini kullanarak ayarladım. PWM sinyalini ise 16’lık tuş takımı yardımıyla set ettim. Set etmiş olduğum PWM değerini LCD ekrana yazdırdım. Böylece projemin ilk aşamasını tamamlamış oldum. Daha sonrasında hız ölçümünü T0CKI girişinden alarak Hall Effect sensör yardımıyla yaptım. Bunun içinde motoruma mıknatıs ekledim. Böylece buradan gelen sinyallerin sayılmasıyla hız değerini de LCD üzerinde gösterdim. Hız değerini RPS olarak yazdırmayı daha verimli buldum.

Yapay Sinir Ağları ile Örüntü Tanıma

Bu çalışmada 225 farklı damar görüntülerini 20×20 boyutunda alt görüntülere bölündü ve bölünen her alt görüntüye ortalama mutlak sapma uygulandı. Bu aşamadan sonra elde ettiğimiz veriler ile yapay sinir ağları (Artificial Neural Networks – YSA) algoritmaları kurup ilk önce eğitim ve daha sonrasında test aşamalarını tamamlayıp sonuçlarını değerlendirmek olacaktı. Bu algoritmayı kurmadan evvel öncelikle hazır YSA programlarıyla (Neural Networks Fiting) analiz yapılmış %98-%99 arasında bir başarıya ulaşılmıştır. Bu sonuçlar göz önünde bulundurularak yeniden YSA algoritması kurulmuş ve hazır YSA programları kullanmadan eğitim ve test yapılmıştır. Sonuçlarda en yüksek %99,7 başarıya ulaşılmıştır. Ayrıca bu algoritma için MATLAB üzerinden bir arayüz tasarlanmıştır.

Endüstri 4.0’ı Uygulamayan Bir Fabrika Üzerine Rapor ve Öneriler

Bu çalışma endüstri 4.0 uygulamayan bir fabrika için yapılmış olup amacı bu fabrikaya endüstri 4.0’ın içinde yer alan hangi konuların uygulanabileceğini göstermek ve bu konulardan biri veya birkaçı uygulandıktan sonra bu fabrikanın nasıl yarar göreceğini raporlamaktır. Peki Endüstri 4.0 nedir? Büyüyen pazar küreselleşmesi, artan küresel rekabet ve daha karmaşık ürünler, yeni teknolojilerin, yöntemlerin ve iş süreçlerinin uygulanmasına neden olur. Bu sebeple 4. Sanayi devrimi (Endüstri 4.0) gerçekleşir. Endüstri 4.0 kavramını ortaya çıkaran dinamiklere bakıldığında dijital dünyada meydana gelen devasa gelişmeler ve bunların ortaya çıkardığı siber-fiziksel sistemler, nesnelerin interneti adı verilen ve birbirleriyle iletişim kurabilen milyarlarca cihaz, büyük veri işleme yeteneği gibi bir dizi faktör öne çıkmaktadır. Endüstri 4.0 ise bu faktörlerden biri veya birkaçını uygulayarak fabrikaların sanayi-teknoloji bütünleşmesini sağlamaktır.