Mehmet Saltan

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.



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.



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.



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.



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.



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.


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


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.


ÇALIŞMA KAPSAMINDA KULLANILAN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ

ÇALIŞTIRILMIŞ VE HER BİR SINIF

İÇİN(TEST,VALIDATION, TRAINING) ELDE EDİLEN

SONUÇLAR YANDA VERİLMİŞTİR.


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




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



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.


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.


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.


Bu çalışma 107G081 nolu Tubitak Projesi tarafından desteklenmiştir. Desteklerinden dolayı Tübitak’a ve emeği geçenlere teşekkür ederiz.

Documents

Mehmet Saltan