BİLDİRİ / KONU BAŞLIĞI BİLDİRİ YAZARLARI PROF.DR.MUSTAFA KARAŞAHİN PROF.DR.MEHMET SALTAN YRD.DOÇ.DR.SEDAT ÇETİN
BİLDİRİ / KONU BAŞLIĞI
BİLDİRİ YAZARLARIPROF.DR.MUSTAFA KARAŞAHİNPROF.DR.MEHMET SALTANYRD.DOÇ.DR.SEDAT ÇETİN
GİRİŞ
*ÇALIŞMA AMACI
*KAPSAM *KISABİLGİ
2.BÖLÜM
*ÇALIŞMA KAPSAMINDA KULLANILAN
MATERYALLER
3.BÖLÜM
*GÖRÜNTÜ ELDE
EDİLMESİ
VE
ANALİZİ
4.BÖLÜM
* SONUÇLAR
VE
ÖNERİLER
BILDIRI / KONU BAŞLıĞı
ÇALIŞMANIN AMACI VE KAPSAMI
Çalışma kapsamında, görüntü işleme tekniklerinin güvenilir ve etkinbir ölçüm tekniği olarak sathi kaplamalarda meydana gelen çukurbozulmaların tespiti için kullanılabilirliği araştırılmıştır.
Bu amaçla, sathi kaplamalı yol güzergahlarından çalışmakapsamında geliştirilen görüntü alma cihazıyla, en çok görülenbozulma türlerinden biri olan çukur bozulmasına ait yüzeygörüntüleri elde edilmiş ve bir veri tabanı oluşturulmuştur.
Matlab görüntü işleme araç kutusu kullanılarak çalışma kapsamındageliştirilen kenar yakalama algoritması sayesinde çukur bozulmasınaait görüntüler tespit edilmeye çalışılmıştır.
TOPLAM YOL AĞI UZUNLUĞU
65.382 KM
(%100)
SATHİ KAPLAMA
46.462 KM
(%71.06)STABİLİZE
1.069 KM
(%1.64)
PARKE
256 KM
(0.4)
GEÇİT VERMEZ
1652 KM
(%2.51)
TOPRAK
666 KM
(%1.02)
ASFALT BETONU
15.277 KM
(23.37)
Sathi kaplamalar, ilk
yapım maliyetlerinin
düşük olması ve
uygulama kolaylığı
bakımından
ülkemizde en çok
kullanılan kaplama
türüdür.
01.01.2013 K.G.M.VERİLERİNE GÖRE
GİRİŞ
Çukur bozulması, kaplama malzemesinin lokal olarak kaybolmasıyla, yol yüzeyinde
oluşan çanak şeklindeki bozulmalardır. Çukur bozulması sonucunda temel tabakası açığa
çıkar. Çukurlar sıklıkla suyla dolar. Çukur bozulması sökülmenin üst düzeydeki
göstergesidir (Ağar ve Umar, 1991; SHRP, 1993; Ilıcalı vd., 2001; Tunç, 2001; Huang,
2004; TNZ, 2005; Anonymous, 2009).
Bu çalışmada Karayolları Genel Müdürlüğü bölge tasnifine göre 13.Bölgeye ait
Keçiborlu-Burdur (Kesim No: 650-11) ve Kalkan-Fethiye (400-05) sathi kaplama
bölünmüş yol güzergahlarından toplam 20 adet çukur bozulmasına ait görüntüler
alınmıştır. Ayrıca inceleme kesimlerine ait 2010 yılı Y.O.G.T değerleri ve bu kesimlerde
kullanılan bağlayıcı ve agrega çeşitleri aşağıda verilmiştir
MATERYAL
GÜZERGAH YOGT OTOMOBİLHAFİF
TİCARİ TAŞITOTOBÜS KAMYON TIR
Keçiborlu-
Burdur9052 6044 538 317 1421 732
Kalkan-Fethiye 3637 2801 353 22 386 75
KGM
Bölge NoGüzergah
Kesim
NoKayaç Türü
Bağlayıcı
Türü
13 Keçiborlu-Burdur 650-11 KİREÇTAŞI 100/150 Pen.
13 Kalkan Fethiye 400-05 KİREÇTAŞI 100/150 Pen.
Görüntü, görme ve görünüm ile ilgili birkavramdır. Nesnelerin, yüzeylerine çarpan veyaiçlerinden geçen ışınları yansıtmaları yoluylaalgılanmalarına görme; söz konusu nesnelerinbu yoldan algılanabilen içeriğine görünüm;görünümün herhangi bir biçimde sağlanmışiki-boyutlu (2-B) çizgesi ise görüntü olarakadlandırılır. Görüntü, üç-boyutlu (3-B)görünümün iki boyut üzerindeki haritası olarakda tanımlanabilir.
Yukarıda verilen tanımlamalar ışığında, bir nesnenin (x, y, z)koordinatlarındaki bir noktasının herhangi bir (t) anındakigörünümünü temsil eden matematiksel ifade en genel anlamda:
f (x, y, z, t, λ ) = i(x, y, z, t, λ )r(x, y, z, t, λ )
i(x, y, z, t, λ) → Aydınlatma (illumination) fonksiyonu olup, birnesnenin x, y, z uzaysal koordinatlarında herhangi bir noktasınaherhangi bir t anında gelen λ dalga boyuna sahip ışığı temsil eder.r(x, y, z, t, λ) → Yansıtma (reflectance) fonksiyonunu temsil eder.f(x, y, z, t, λ) → Görüntü fonksiyonu olup ışık yoğunluğu fonksiyonu
olarak da adlandırılır.
Sonuçta, nesneye ilişkin x, y, z koordinatlarındaki bir noktanınherhangi bir t anındaki görünümü aydınlatma ve yansıtmafonksiyonu cinsinden ifade edilir. Nesneyi oluşturan birçok noktaiçin bu düşünüldüğünde, noktalardan yansıyan ışıklar fotoğrafmakinesi gibi görüntüleme cihazları ile görüntüye dönüştürülür. Budurum, Şekilde örnek bir nesne için kabaca resmedilmiştir.
Gün ışığı, görüntü işlemede çevre aydınlatması içingenellikle uygun değildir. Çünkü ışığın renk veyoğunluğu günün saatine, yılın zamanına ve havadurumuna göre değişiklik göstermektedir. Kontrolsüzışığın engellenemediği durumlarda görüntü işlemesistemleri olumsuz yönde etkilenmektedir(Erhardt, 2000). Aydınlatmanın, bir ışık kaynağınınetkisinde olduğunu görüyoruz. Bu ışık kaynağı yayapay ya da doğal bir ışık kaynağı olabilir.
SATHİ KAPLAMA GÖRÜNTÜ ALMA CİHAZI
Görüntü elde etmek için doğal ışık kaynağıolarak güneşi kullanmak isteğimizde ikisorun karşımıza çıkmıştır. Bunlardan birincisizamanı ve dalga boyudur. Güneşten gelenışığın şiddeti herhangi bir zaman dilimindefarklılık gösterdiği için aynı noktadan farklızamanlarda alınan görüntünün işlenmesiyleelde edilen değerlerin de farklı çıkacağıdüşünülmektedir. Diğer bir sorun ise gölgeolayıdır. Güneş ışığı agregalar üzerinde farklınoktalarda gölgelerin oluşmasına nedenolmaktadır. Gölge ise görüntünün işlenmesiesnasında yapay kenar gibi algılanmaktadır.Dolayısıyla elde edilen sonuçların doğruluğutam olarak yansıtmadığı düşünülmektedir.Şekilde bu durum açık bir şekildegörülmektedir.
Oluşan bu olumsuz durumu ortadan kaldırmak için ahşaptan yapılmış kapalı bir sistemtasarlanmıştır. Kapalı bir sistem olduğu için yapay bir ışık kaynağı kullanılmıştır. Yapay ışık kaynağıolarak 70x2 w.’lık metal halideler kullanılmıştır. Işık kaynağına ve ahşap sistemin tasarımına yapılandenemeler sonucunda karar verilmiştir ve sathi kaplama görüntü alma cihazı geliştirilmiştir.Geliştirilen bu cihaz, incelenecek sathi kaplama yüzey görüntüleri için tüm faktörler (fotoğrafmakinesi, yükseklik, zoom, açı, ışık, çözünürlük) aynı olacak şekilde görüntülerin elde edilmesinisağlar.
İNCELEME KESİMLERİNDEN GÖRÜNTÜLERİN ELDE EDİLMESİ
Yüzey görüntüsü almak için izlenen yöntemaşağıda verilmiştir: Ölçümler genellikle yolun sağ şeridinde
gerçekleştirilmiştir. Fakat bazı incelemekesimlerinde sol şeritten de görüntüleralınmıştır.
Öncelikle ölçüm yapılacak noktanınyaklaşık 100 m gerisinden trafik işaretleriyerleştirilmiştir. Ayrıca trafiğiyönlendirmek üzere bir görevli çalışmalaresnasında hazır bulunmuştur. Eğerölçümler sol şeritte yapılacaksa, bölgetrafik ekiplerinden de destek alınmıştır .
SATHİ KAPLAMALI YOL YÜZEYLERİNDEKİ ÇUKUR
BOZULMALARININ TESPİTİ
ÇUKUR BOZULMASI DERECESĠNĠN
TAYĠN EDĠLMESĠ ĠÇĠN YENĠ BĠR YAKLAġIM
Sathi kaplamalarda görülen çukur bozulması için bozulma şiddetinin
belirlenebilmesi için; ortalama boyut dağılımı tespiti için standart deney
yöntemi (ASTM E 112-10) ve kesişen hat yöntemi referans alınmış ve
aynı hesaplama prensipleri temel alınarak çukur bozulması için bozulma
şiddet tayini geliştirilmiştir.
Bu yöntem Şekil’de ayrıntılı olarak gösterilmiştir. İncelenecek yüzey için öncelikle
köşegenler çizilir. Sonra yatay ve düşey doğrultuda eşit aralıklarla mümkün
olduğunca fazla çizgiler çizilir. Her bir çizginin uzunluğu kaydedilir. Daha sonra
çizgilerle çukur bozulmasının sınırlarının kesiştiği yerlerin (mavi ile çizilen) ara
mesafe uzunlukları hesaplanır ve her bir çizgi için bulunan değerler kaydedilir.
Son olarak toplam çizgi uzunluğu, çukur bozulması sınır değerlerini kesen ara
mesafeye oranlanarak her bir çizgi için hesaplama yapılır. Bulunan değerlerin
ortalaması alınarak kapladığı hacim yüzde olarak hesaplanır (ASTM E 112-10;
Karabacak, 2007).Böylece çukur bozulması şiddeti yüzde olarak belirlenmiş olur.
Şekil’de örnek bir hesap verilmiştir.
ÇUKUR BOZULMASINA AİT ŞİDDET SINIFI DEĞER ARALIĞI
• ÇalıĢma kapsamında ayrıca uzman görüĢlerinden de
faydalanılmak suretiyle çukur bozulması için bir Ģiddet
sınıf aralığı oluĢturulmuĢtur:
BOZULMA TÜRÜ ŞİDDET SINIFI DEĞER ARALIĞI
(%)
ÇUKUR HAFİF H<20
ORTA 20≤O<40
YÜKSEK Y≥40
Sathi Kaplama Görüntü AlmaCihazıyla yol yüzeyinden eldeedilen çukur bozulmasına aitgörüntüler, çalışma kapsamındageliştirilen algoritma(yan taraftaverilen) kullanılarak çukurbozulmasıyla ilgili bilgiler eldeedilmiştir.
SATHİ KAPLAMALI YOL YÜZEYLERİNDEKİ ÇUKUR
BOZULMALARININ TESPİTİ
ADIM 1
• Öncelikle çukur bozulmasının görüldüğü yüzeylere ait görüntü(F), bilgisayar ortamına aktarılır. Renkligörüntü, gri ton görüntüye dönüştürülür. Çünkü gri ton görüntü işleme süresi ve hızı renkli görüntüyegöre çok kısadır. Dönüşüm esnasında herhangi bir bilgi kaybı olmamaktadır. Bu işlem sonucunda eldeedilen gri ton görüntü Şekilde gösterilmiştir.Ayrıca bu aşamada çukur bozulmasına ait histogram grafiğielde edilmiş ve histogram temelli yaklaşım kullanılarak çukur bozulmasına aitöznitelikler(mod,standart sapma,entropi,çarpıklık) hesaplanmıştır.
ADIM 2
Bu aşamada öncelikle görüntü iyileştirme yöntemi uygulanır. Bununiçin görüntünün yoğunluk değerleri değiştirilerek nesnelerin dahabelirgin hale gelmesi sağlanır. Bu işlemden sonra elde edilen görüntü‘double’ sınıfına çevrilir. Şekilde işlemler sonucunda elde edilengörüntü gösterilmiştir.
SATHİ KAPLAMALI YOL YÜZEYLERİNDEKİ ÇUKUR
BOZULMALARININ TESPİTİ
ADIM 3
Bu aşamada, görüntü üzerinde yumuşatma filtresi (‘average’)kullanılmıştır. Böylece görüntü bulanık hale getirilmiştir. Buradakiamaç, çukur bozulmasının oluştuğu sınırları daha belirgin halegetirmektir. Bu sayede görüntü içerisindeki diğer nesneler belirginliğinikaybetmektedir. Şekilde yumuşatma filtresi uygulandıktan sonra eldeedilen görüntü gösterilmiştir.
SATHİ KAPLAMALI YOL YÜZEYLERİNDEKİ ÇUKUR
BOZULMALARININ TESPİTİ
ADIM 4
Bu adımda, filtreleme sonucunda elde edilen görüntü üzerinde ilk önce morfolojik aşınmaişlemi gerçekleştirilmiştir. Bu işlem için ‘disk’ şeklinde çapı 10 piksel olan yapısal elemankullanılmıştır.Disk şeklinde yapısal eleman kullanılmasının sebebi çukur bozulmasının görünüşitibariyle disk’e benzemesidir. Daha sonra elde edilen görüntü üzerinde morfolojik kapamaişlemi gerçekleştirilmiştir. Bu işlem için aynı şekilde ‘disk’ şeklinde çap değeri 20 piksel olanyapısal eleman kullanılmıştır.Buradaki amaç,görüntü içerisindeki arka planın(çukurbozulmasının görülmediği diğer kısımları) etkisini azaltmaktır. Morfolojik işlemler sonucundaelde edilen çıkış görüntüsü Şekilde gösterilmiştir.
SATHİ KAPLAMALI YOL YÜZEYLERİNDEKİ ÇUKUR
BOZULMALARININ TESPİTİ
ADIM 5
Bu son aşama, çukur kenarlarının belirlendiği aşamadır. Kenaryakalama operatörü olarak ‘roberts’ kullanılmış ve bozulmanıngerçekleştiği kısımların yani çukurun oluştuğu alanın sınırlarıbelirlenmiştir. Burada çukur bozulmasının haricinde görüntü içerisindebazı nesnelerin de kenar görüntüleri belirlenmiştir. Fakat bu kısımlar,görüntü içerisinde çok az yer kaplamaktadır.
SATHİ KAPLAMALI YOL YÜZEYLERİNDEKİ ÇUKUR
BOZULMALARININ TESPİTİ
GÖRÜNTÜ İŞLEME YÖNTEMİYLE ELDE EDİLEN VERİLERİN YAPAY SİNİR AĞLARIYLA SINIFLANDIRILMASI
İnsan beyni bilinen en karmaşık hesaplayıcıdır. Yapay sinir
ağları(YSA) teknolojisi, insanoğlunun doğayı araştırma ve taklit
etme çabalarından bir tanesidir. YSA, insan beyninin işleyişini
taklit ederek geliştirilen, beynin bir işlevi yerine getirme
yöntemini modellemek için tasarlanan, ağırlıklı bağlantılar
aracılığıyla birbirine bağlanan ve her biri kendi belleğine sahip
işlem elemanlarından oluşan paralel ve dağıtılmış bilgi işleme
yapılarıdır.YSA, biyolojik sinir ağlarını taklit eden bilgisayar
programları olarak da tanımlanabilir.
Yukarıda anlatılan görüntü iĢleme yönteminin ıĢığında sathi kaplamalı yüzeylerde
görülen çukur bozulmalarının sınıflandırılmasının yapılabilmesi için bir
sınıflandırma sistemi geliĢtirilmiĢtir. Sınıflandırma sisteminde her bir görüntüye ait
toplam 5 adet öznitelik değerleri elde edilmiĢtir. Bunun neticesinde elde edilen
öznitelik değerleri yapay sinir ağlarında giriĢ verisi olarak kullanılmıĢtır. ÇıkıĢ verisi
olarak daha önce anlatılan çukur bozulması için geliĢtirilen hesap yöntemi
kullanılarak tespit edilmiĢtir.
YAPAY SİNİR AĞI MODELİİŞLEM SONUÇLARI
20 ADET ÇUKUR BOZULMASINA AİT
GÖRÜNTÜ,TEST EDİLEBİLMESİ İÇİN
YAPAY SİNİR AĞLARI TARAFINDAN (YANDA GÖRÜLEN) RASTGELE
DAĞITIM YÖNTEMİYLE EĞİTİM, DOĞRULAMA VE TEST İÇİN 3 FARKLI SINIFA AYRILMIŞTIR.
YAPAY SİNİR AĞI MODELİİŞLEM SONUÇLARI
ÇALIŞMA KAPSAMINDA KULLANILAN YAPAY
SİNİR AĞI MODELİ İÇİN 20 ADET ÇUKUR
GÖRÜNTÜSÜNE AİT 5 ÖZNİTELİK DEĞERİ GİRİŞ
VERİSİ OLARAK,ÇALIŞMA
KAPSAMINDA GELİŞTİRİLEN ÇUKUR BOZULMASI ŞİDDET
DEĞERİ DE ÇIKIŞ VERİSİ OLARAK YAPAY SİNİR
AĞLARINA TANITILMIŞTIR
YAPAY SİNİR AĞI MODELİİŞLEM SONUÇLARI
ÇALIŞMA KAPSAMINDA KULLANILAN YAPAY
SİNİR AĞI MODELİ İÇİN OLUŞTURULMUŞ AĞ YAPISI İÇİN (YANDA
GÖRÜLEN),GİZLİ KATMAN OLARAK 10 KULLANILMIŞTIR.BU
DEĞER YAPILAN DENEMELER
SONUCUNDA EN İYİ SONUCU VEREN DEĞER
OLDUĞU İÇİN SEÇİLMİŞTİR.
YAPAY SİNİR AĞI MODELİİŞLEM SONUÇLARI
ÇALIŞMA KAPSAMINDA KULLANILAN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ
ÇALIŞTIRILMIŞ VE HER BİR SINIF
İÇİN(TEST,VALIDATION, TRAINING) ELDE EDİLEN
SONUÇLAR YANDA VERİLMİŞTİR.
YAPAY SİNİR AĞI MODELİİŞLEM SONUÇLARI
YAPAY SĠNĠR
AĞI
SONUCUNDA 20
ADET ÇUKUR
BOZULMASINA
AĠT ELDE
EDĠLEN
DEĞERLER
YANDA TABLO
ġEKLĠNDE
VERĠLMĠġTĠR.
RESİM NO HESAPLA
BULUNAN ŞİDDET
DEĞERİ
(%)
YSA SONUCUNDA
BULUNAN ŞİDDET
DEĞERİ
(%)
HESAPLA
BULUNAN ŞİDDET
SINIFI
YSA SONUCUNDA
BULUNAN
ŞİDDET SINIFI
1 55 44 YÜKSEK YÜKSEK
2 55 60 YÜKSEK YÜKSEK
3 60 65 YÜKSEK YÜKSEK
4 60 65 YÜKSEK YÜKSEK
5 15 20 HAFIF ORTA
6 15 20 HAFIF HAFIF
7 20 23 ORTA ORTA
8 20 28 ORTA ORTA
9 40 37 YÜKSEK ORTA
10 40 35 YÜKSEK ORTA
11 10 24 HAFIF ORTA
12 10 25 HAFIF ORTA
13 25 27 ORTA ORTA
14 25 25 ORTA ORTA
15 25 24 ORTA ORTA
16 25 27 ORTA ORTA
17 50 43 YÜKSEK YÜKSEK
18 50 43 YÜKSEK YÜKSEK
19 15 12 HAFIF HAFIF
20 15 18 HAFIF HAFIF
TOPLAM ÖRNEK SAYISI 20
TOPLAM HATA 5
DOĞRULUK %75
HAFİF H<20
ORTA 20≤O<40
YÜKSEK Y≥40
Sathi kaplamalı yol güzergahlarından çalışma kapsamında geliştirilengörüntü alma cihazıyla çukur bozulmasının görüldüğü yüzeylerdengörüntüler elde edilmiştir. Elde edilen görüntüler Matlab görüntü işlemearaç kutusu kullanılarak çalışma kapsamında geliştirilen algoritmasayesinde incelenmiştir ve yapay sinir ağları kullanılarak bir bozulmasınıflandırılması yapılmıştır.
SONUÇLARVE ÖNERİLER
Bu amaçla, Her bir çukur bozulması için çalışma kapsamında geliştirilenalgoritma sayesinde 5 adet öznitelik değeri hesaplanmıştır. Daha sonra,bu öznitelik değerleri yapay sinir ağlarına giriş verisi olarak, çalışmakapsamında geliştirilen çukur bozulması şiddet sınıf hesabı yöntemiyleelde edilen şiddet değerleri de çıkış verisi olarak yapay sinir ağlarınaverilmiştir.
SONUÇLARVE ÖNERİLER
Elde edilen sonuçlar incelendiğinde, 20 adet çukur bozulmasına aitgörüntünün %75 doğruluk oranıyla şiddet sınıfının tespit edildiğigörülmüştür. Ayrıca incelenen 20 adet çukur görüntüsü %100 doğrulukoranıyla sathi kaplamalı yol yüzeyinde tespit edilmiştir.
SONUÇLARVE ÖNERİLER
Çalışma kapsamında geliştirilen programın başarılı olabilmesi için, sathi kaplamalı yolgüzergahlarından yol hizmete açıldıktan hemen sonra yani herhangi bir bozulmanın görülmediğiuygun yüzeylerden, hazırlanan sathi kaplama görüntü alma cihazıyla görüntüler alınmalı veincelenen yol ile ilgili bir veri tabanı oluşturularak yol sürekli gözlemlenmelidir. Bu sayedekarayolu mühendislerine, üstyapı bakım ve onarım çalışmalarında karar verme sürecinin dahaetkili, hızlı ve güvenilir bir şekilde yapılmasına olanak sağlanacağı ve üstyapı bakım ve onarımmasraflarının minimum düzeye indirilebileceği ve ülke ekonomisine büyük katkılarsağlanabileceği düşünülmektedir.
SONUÇLARVE ÖNERİLER
Bu çalışma 107G081 nolu Tubitak Projesi tarafından desteklenmiştir. Desteklerinden dolayı Tübitak’a ve emeği geçenlere teşekkür ederiz.