TR
EN
FARKLI RENK SICAKLIĞI VE AYDINLATMA AÇISI İLE YÜZEYLERDEN PARILTI TAHMİNİ: DERİN ÖĞRENME TABANLI BİR YAKLAŞIM
Öz
Geleneksel yöntemlerle parıltı tahmini, elektronik sistemler yardımıyla gerçekleştirilmektedir. Ancak, nesne üzerindeki parıltıyı etkileyen renk sıcaklığı ve lambanın nesneyi aydınlatma açısı gibi aydınlatma özelliklerinin değişimi geleneksel yöntemlerle parıltı tahminini zorlaştırmaktadır. Dolayısıyla bu çalışmada, parıltı tahminine alternatif bir çözüm sunmak amacıyla evrişimsel sinir ağları (CNN) modellerinden yararlanılarak görüntü tabanlı bir yaklaşım önerilmiştir. Çalışmada, renk sıcaklığı ve lambanın konum açısının etkileri göz önünde bulundurularak, kusurlu ve kusursuz elma görüntüleri üzerinde parıltı tahmini yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, GoogLeNet modeli, öğrenme oranının 0.001 ve yığın boyutunun 8 olduğu değerlerde en iyi performansı sergileyerek, daha düşük Karekök Ortalama Kare Hata (RMSE) değeri ile en iyi parıltı tahminini gerçekleştirmiştir. Renk sıcaklıklarına göre, kusurlu elmalar en düşük RMSE değerini 2700 K renk sıcaklığında ve kusursuz elmalar ise en düşük RMSE değerini 6500 K renk sıcaklığında göstermiştir. Renk sıcaklıklarına göre; en iyi parıltı tahmini, 6500 K renk sıcaklığında 5.023 cd/m² RMSE değerindedir. Lamba açısına göre; kusurlu elmalar en düşük RMSE değerini 60 derecelik açıda 5.106 cd/m² ve kusursuz elmalar en düşük RMSE değeri ise 45 derecelik açıda 6.411 cd/m² olarak elde etmiştir.
Anahtar Kelimeler
Thanks
This work was supported by the Scientific Research Project at Konya Technical University, Konya, Turkey (No. 201113006).
References
- Aleixos, N., Blasco, J., Navarron, F., & Moltó, E. (2002). Multispectral inspection of citrus in real-time using machine vision and digital signal processors. Computers and electronics in agriculture, 33 (2), 121-137. https://doi.org/10.1016/S0168-1699(02)00002-9
- Auersignal. All about luminous intensity, luminous flux & illuminance. (2022). https://www.auersignal.com/en/technical-information/visual-signallingequipment/luminous-intensity/#What%20is%20the%20solid%20angle? Accessed 23.7.2022
- Benweilight. Aydınlatma ışını açılarının yorumlanması ve analizi. (2021). https://tr.benweilight.com/info/interpretation-and-analysis-of-illumination-be-61992668.html Accessed 21.12.2024.
- Brosnan, T. & Sun, D.-W. (2004). Improving quality inspection of food products by computer vision––a review. Journal of food engineering, 61 (1), 3-16. https://doi.org/10.1016/S0260-8774(03)00183-3
- Buyukarikan, B. & Ulker, E. (2022). Classification of physiological disorders in apples fruit using a hybrid model based on convolutional neural network and machine learning methods. Neural Computing and Applications, 34 (19), 16973-16988. https://doi.org/10.1007/s00521-022-07350-x
- Buyukarikan, B. & Ulker, E. (2023). Classification of physiological disorders in apples using deep convolutional neural network under different lighting conditions. Multimedia Tools and Applications, 82 (21), 32463-32483. https://doi.org/10.1007/s11042-023-14766-7
- Büyükarıkan, B. (2022). Aydınlatmanın görüntü işleme problemlerine etkisinin yapay zeka teknikleri kullanılarak analizi. Doktora Tezi. Konya Teknik Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Konya 147s.
- Büyükarıkan, B. & Ülker, E. (2022). Using convolutional neural network models illumination estimation according to light colors. Optik, 271, 170058. https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2022.170058
Details
Primary Language
English
Subjects
Computer Vision , Image Processing , Machine Learning (Other)
Journal Section
Research Article
Publication Date
June 3, 2025
Submission Date
January 25, 2025
Acceptance Date
March 22, 2025
Published in Issue
Year 1970 Volume: 28 Number: 2
APA
Büyükarıkan, B., & Ülker, E. (2025). LUMINANCE ESTIMATION FROM SURFACES WITH DIFFERENT COLOR TEMPERATURE AND LAMP ILLUMINATION ANGLE: A DEEP LEARNING-BASED APPROACH. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 28(2), 883-896. https://doi.org/10.17780/ksujes.1626795