A YOLOv4-based method for underwater litter detection

Su altı görüntü işleme, su altı canlıları ve nesnelerin tespiti için önemli bir araştırma alanıdır. Bu çalışmada, insansız su altı robotu kullanılarak su altı çöp tespiti için derin öğrenme tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Su altında bulunan plastik şişe, cam şişe ve plastik paket ve büyük plastik bidon nesnelerine ait görüntüler toplanarak bir veri seti oluşturulmuştur. Dört nesne türü için toplamda 720 sualtı görüntüsü toplanmıştır. 720 görüntü içerisinde 962 nesne mevcuttur. Bu görüntüler LabelImg programı kullanılarak etiketlenmiştir. Bu çalışmada nesne tespiti için YOLOv4 (You Only Look Once) algoritması kullanılmıştır. Önerilen yöntem 80:20 eğitim test ve 90:10 eğitim test oranı ile uygulanmış ve sırasıyla %88.7 ve %75.8 doğruluk hesaplanmıştır

Detection of rail switch passages through image processing on railway line and use of condition-monitoring approach

Today, railway transportation is one of the transport modes commonly used. Compared to other transport modes, railway traffic is highly critical. Multiple railway vehicles run constantly on one or two lines. Rail switch passages are used to prevent locomotives from colliding with one another and avoid traffic disruptions. Through switch passages, locomotives pass from one line to another. Friction between rail and wheels on switch passages is considerably high. This friction leads to failures on switch passages. Unless these failures are diagnosed early and remedied, significant accidents emerge. In this study, a new approach based on image processing has been presented for detection of rail switch passages on railway lines. A test vehicle has been created in order to test the proposed approach and apply it on a real-time system. Railway line is monitored by digital cameras fixed on this test vehicle. Imageprocessing approach is developed on the real-time images captured from the railway line and the switch passages on the line are detected. The image-processing approach consists of three main parts including pre-processing, feature extraction and processing of the features obtained. At the pre-processing stage, the basic image processing methods are used. At the feature extraction stage, Canny edge extraction algorithm is used and hence the edges in the image are detected. Hough transform method is used at the stage of processing of the extracted features. Following Hough transform stage, straight lines and angles of these lines are obtained on the image. Taking into account the angle of each straight line, the junction points of the lines are calculated. Thus, rail switch passage and switch types are detected. The proposed image-processing approach is highly fast and real time-based. Compared to the existing studies in the literature, it is seen that the proposed method gives fast and successful results. This study intends to diagnose the failures on switch passages early and prevent potential accidents.This work was supported by the TUBITAK (The Scientific and Technological Research Council of Turkey) under Grant No: 114E202

A new approach based on image processing for detection of wear of guide-rail surface in elevator systems

Elevators ensure transportation of people inside buildings and increase their life quality. High-rise buildings whose number is increasingly going up today has one or more elevator cabs to provide vertical transportation. A great number of people use elevators in many buildings such as business centres, hotels, hospitals and shopping centres daily. It is highly essential for the elevators used by many people daily to operate constantly. In the event of sudden failure of elevators during operation, people inside them face with a tough situation. Also, people have difficulty during the maintenance-repair period of elevators. Elevator system has counterweight system in order to balance the weight of elevator cab. A guide-rail system has been developed to limit the movements of elevator cab and counterweights on horizontal axis. When an elevator system is operational, cab and counterweight system move reversely. The common failures in elevators are usually seen in the components such as elevator guide-rail system, ropes and motors. In this study, a system based on image processing has been developed in order to prevent wear on guide-rail surface in elevators. In the proposed method, real-time condition monitoring is performed by cameras using built-in system. The images of elevator guide-rail surface are captured via four digital cameras fixed onto elevator cab. The image-processing methods are applied on the images captured by cameras and hence the wears on the surface of guide-rails are detected. The surface of guide-rail is firstly detected in the proposed method. Then, image segmentation and mathematical morphology are applied on the image of guide-rail surface and the wears on the surface of rail are detected. The failure extent of the wear failures detected are calculated. By processing the images captured by four cameras during movement of elevator, the results for surface of guide-rails are obtained. Using these results, reporting is performed. An elevator prototype has been created in order to carry out tests for development of the proposed method. The tests have been conducted by fixing the built-in system and cameras onto this elevator prototype. It is considerably advantageous to detect the failures on elevator guide-rails through image-processing methods. Following a literature review, it is seen that the proposed method is a new approach

Contactless rail track condition analysis approach using image matching

Demiryolu ulaşımı geçmişten günümüze kadar yaygın olarak kullanılan en önemli ulaşım türlerinden biridir. Demiryolu sistemleri yük ve yolcu taşımacılığında yaygın olarak kullanılmaktadır. Demiryolu hattında birçok arıza oluşabilmektedir. Demiryolu araçlarında veya hatlarında oluşabilecek arızalar ulaşımı olumsuz etkilemektedir. Bu arızaların erken teşhis edilmesi için durum izleme oldukça önemlidir. Genellikle ray, travers ve bağlantı plakalarından kaynaklanan arızalar ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada, demiryolu hattını oluşturan bileşenlerin izlenmesi için görüntü işleme tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Sağ ve sol rayların izlenmesi için iki tane kamera kullanılarak bir deneysel yapı oluşturulmuştur. Demiryolu hattı üzerine kurulan deneysel yapı ile farklı durumlarda videolar alınmıştır. Alınan videolar üzerinde YCbCr renk uzayı, Canny kenar çıkarımı ve köşe tespit algoritması kullanılarak demiryolu bileşenleri tespit edilmektedir. Bu çalışmada ray, travers ve bağlantı plakasının birleştiği kısımlar tespit edilmektedir. Oluşturulan deneysel yapı ile farklı tür demiryolu hatlarında da görüntüler alınarak sonuçlar test edilmiştir.Rail transport is one of the most important modes of transport commonly used in the past to the present. Rail systems are widely used in passenger and freight transport. Many failures can occur on railways. The failures occured on railway tracks or vehicles may negatively affects the transportation. Condition monitoring is very important for the early detection of this failure. The failures especially due to rails, sleepers and tie plates. In this study, an image processing-based method has been proposed for monitoring the components of the railway. An experimental structure using two cameras for monitoring of right and left rail is formed. Samples videos in different situations were taken with the experimental structure founded on the railway track. The railway components were detected on sample videos by using YCbCr color space, Canny edge detection and corner detection algorithms. In this study, the rail, the tie plate and the joins of the traverse are determined. The experimental structure is used on different railways and the result are tested.Bu çalışma TÜBİTAK (Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu) tarafından desteklenmiştir. Proje No: 114E202

Pantograf-katener sistemlerde oluşan sıcaklık değişimi ve arkın termal görüntü ile tespit edilmesi

Pantograf katener sistemleri günümüzde demir yolu ulaşımında büyük öneme sahiptir. Bu sistemlerde oluşabilecek arızalar maliyet, güvenlik ve ulaşımın durması gibi etkilere neden olur. Bu çalışmada pantograf katener sistemlerinde temas noktasının aşırı ısınmasını veya ark oluşmasını tespit etmek için histogram tabanlı termal görüntü işleme yöntemi önerilmektedir. Pantograf katener sistemin termal görüntüleri alınarak, elde edilen görüntüler üzerinde görüntü işleme yöntemleriyle temas noktası tespit edilir. Tespit edilen temas noktasına göre bir kesit alanı oluşturulur. Kesit alanının histogramı çıkarılarak aşırı ısınma ve ark oluşumları gözlemlenmektedir. Bu işlemlerin gerçekleştirilmesiyle erken arıza tespiti yapılarak daha büyük arızaların oluşması engellenmektedir. Önerilen yaklaşımda, temas noktasının tespit edilmesi, kesit alanlarının oluşturulması ve histogramlarının elde edilmesi gibi bütün adımlar deneysel olarak gerçekleştirilmiş ve doğrulanmıştır.Pantograf katener sistemleri günümüzde demir yolu ulaşımında büyük öneme sahiptir. Bu sistemlerde oluşabilecek arızalar maliyet, güvenlik ve ulaşımın durması gibi etkilere neden olur. Bu çalışmada pantograf katener sistemlerinde temas noktasının aşırı ısınmasını veya ark oluşmasını tespit etmek için histogram tabanlı termal görüntü işleme yöntemi önerilmektedir. Pantograf katener sistemin termal görüntüleri alınarak, elde edilen görüntüler üzerinde görüntü işleme yöntemleriyle temas noktası tespit edilir. Tespit edilen temas noktasına göre bir kesit alanı oluşturulur. Kesit alanının histogramı çıkarılarak aşırı ısınma ve ark oluşumları gözlemlenmektedir. Bu işlemlerin gerçekleştirilmesiyle erken arıza tespiti yapılarak daha büyük arızaların oluşması engellenmektedir. Önerilen yaklaşımda, temas noktasının tespit edilmesi, kesit alanlarının oluşturulması ve histogramlarının elde edilmesi gibi bütün adımlar deneysel olarak gerçekleştirilmiş ve doğrulanmıştır

Görüntü işleme ve bulanık mantık tabanlı pantograf geometrik modelin tespiti

Bu çalışmada elektrikli trenlerde kullanılan pantograf türünün belirlenmesi için model tabanlı bir yaklaşım önerilmektedir. Elektrikli trenlerin kullanım şartlarına göre pantograf katener sistemin yapısı değişmektedir. Pantograf katener sistemlerinden alınan görüntüler kullanılarak pantograf sisteminin geometrik modeli oluşturulmaktadır. Oluşturulan modelin hangi tür pantografa ait olduğu tespit edilmektedir. İlk olarak kenar çıkarımı ve Hough dönüşümü ile pantografta bulunan bütün doğrular tespit edilmektedir. Tespit edilen doğrulardan alınan bazı bilgiler bulanık mantık işleminde kullanılarak pantografın türü belirlenmektedir. Pantograf türünün belirlenmesi pantografın yüksekliğini tahmin etmek ve katener ile pantograf arasındaki temas noktasını analiz etmek için uygundur. Böylece ark oluşumu ve aşırı temas kuvveti gibi temas noktası problemleri tespit edilebilecektir.In this study, a model based approach is proposed for the recognition of the pantograph type used in electric trains. The shape of the pantograph-catenary changes according to usage conditions of electric trains. A geometric model of the pantograph is constructed by using images taken from the pantograph-catenary system. The pantograph type is determined by using the constructed model. First, all straight lines are extracted from the image by applying the edge detection and Hough transform to the image. Some knowledge obtained from straight lines are given to fuzzy logic and type of pantograph is determined. The determination of pantograph type is useful to estimate the pantograph height and to analyze of contact point between pantograph and catenary. Therefore, contact point problems such as arcing and excessive contact force can be detected

Pantograf katener sistemlerde görüntü işleme ve model tabanlı ark tespiti

Pantograf katener sistemi, elektrikli trenin ihtiyaç duyduğu elektrik enerjisini trafo merkezinden trene iletilmesini sağlamaktadır. Bu işlemin kesintisiz bir şekilde gerçekleştirilmesi için pantograf katener sistemler oldukça önemlidir. Bu çalışmada, pantograf katener sistemi için görüntü işleme ve model tabanlı yeni bir ark tespit yöntemi önerilmektedir. Görüntü işleme yöntemleri kullanılarak videodan alınan bir görüntü çerçevesinde oluşan arklar tespit edilmektedir. Bir dizi görüntüden elde edilen veriler ark modellemesinde kullanılmıştır. Bu modelleme sonucunda pantograf katener sistemin, normal ve ark oluşmuş durumlarına ait akım ve gerilim sinyalleri elde edilmektedir. Elde edilen akım gerilim sinyallerinde normal ve ark oluşmuş durumlar incelenmiştir. Akım, gerilim sinyalleri kullanılarak S dönüşümü yapılmıştır. S dönüşümü ile sinyallerin frekans zaman analizi yapılmaktadır.A pantograph-catenary system transmits the electric energy that an electrified train needs from electric power substation to train. Pantograph catenary system is extremely important in order to carry out continuous of the transmission. In this study, a model and image processing based arc detection system is proposed. Arcs occurred in a video frame are detected by using image processing techniques. Data obtained from a sequence of frames are used to model the arc. Arcs occurred in image sequences are modelled during modeling stage. As consequence of the modeling, current and voltage signals, which belong to healthy and arc occurred conditions, are obtained. These signals are analyzed to detect the condition of the pantograph-catenary system as healthy or faulty. Stransform is applied to these signals and occurred arcs are detected.A pantograph-catenary system transmits the electric energy that an electrified train needs from electric power substation to train. Pantograph catenary system is extremely important in order to carry out continuous of the transmission. In this study, a model and image processing based arc detection system is proposed. Arcs occurred in a video frame are detected by using image processing techniques. Data obtained from a sequence of frames are used to model the arc. Arcs occurred in image sequences are modelled during modeling stage. As consequence of the modeling, current and voltage signals, which belong to healthy and arc occurred conditions, are obtained. These signals are analyzed to detect the condition of the pantograph-catenary system as healthy or faulty. Stransform is applied to these signals and occurred arcs are detected

Kablosuz duyarga ağ tabanlı arıza teşhis yaklaşımları

Kritik bileşenler için bir izleme sisteminin geliştirilmesi erken başlangıç aşamasında farklı arızaları tespit etmek için oldukça önemlidir. Asenkron motorlar birçok endüstriyel sistemin iş gücüdür. Bu motorlarda oluşan arızalar maliyet, güvenlik ve üretimin kesilmesi gibi etkilere sahiptir. Bu çalışmada mil yatağı ve stator arızaları için kablosuz duyarga ağ tabanlı bir arıza teşhis sistemi önerilmektedir. Arıza ile ilgili özellikler motor akım sinyalinden elde edilmekte ve arızalar çıkarılan özelliklerin akıllı teknikler ile tespit edilmektedir. Oluşturulan deney ortamında çoklu motorların durumları kablosuz düğümlerden elde edilen sinyaller ile izlenmektedir. Önerilen yaklaşımın veri toplama, sinyal işleme ve karar verme gibi bütün adımları deneysel olarak gerçekleştirilmiş ve doğrulanmıştır.The development of a monitoring system for critical components is rather important to accurately detect different defects in incipient stage. Induction motors are the workhorses of many industrial systems. Fault occurred in this motor has severe effects such as cost, safety, and production disruption. In this study, a wireless sensor network-based fault diagnosis system is proposed for bearing and stator faults occurred in induction motors. The fault related features are extracted from current signal of the motor and the faults are detected by using the obtained features with intelligent computing techniques. In the established laboratory environment, conditions of multiple motors are monitored by obtaining signals from wireless sensor nodes. All steps of the proposed approach such as data acquisition, signal processing, and decision making have been experimentally carried out and verified

Contact point analysis of catenary-pantograph system by using normal and thermal images

Demiryolları, günümüzde diğer ulaşım türlerine göre daha çevreci, güvenli, konforlu ve daha az enerji kullanımı bakımından üstünlük göstermektedir. Demiryolu ulaşımında son zamanlarda elektrikli raylı sistemler geliştirilmiştir. Bu sistemler diğer demiryolu araçlarına göre daha hızlı olup, daha az enerji tüketir. Elektrikli raylı sistemlerde, elektriğin trene iletilmesi için geliştirilen pantograf katener sistemi oldukça önemlidir. Pantograf temas teli üzerinde hareket eder ve katenerden trene gücü iletir. Bu temas işleminin sürekliliğinin sağlanması son derece önemlidir. Mevsim şartlarından dolayı sıcak havalarda katener tellerinin genleşmesi ve soğuk havalarda büzüşmesi temas işleminin sürekliliğini yüksek oranda etkilemektedir. Ayrıca temas işleminin sürekliliği sağlanmadığı sürece pantograf katener sistemlerinde birçok arıza meydana gelmektedir. Bu arızaların zamanında tespit edilmesi demiryolu sisteminin bozulmadan onarılmasını ve düşük maliyetli olmasını sağlamaktadır. Ayrıca erken teşhis yapılarak demiryolu ulaşımlarının aksamaması sağlanmaktadır. Bu çalışmada pantograf katener sistemler için normal ve termal görüntü kullanılarak temas noktasının analizi için bir yöntem sunulmaktadır. Önerilen yöntemde normal ve termal görüntüden katener ve pantograf arasındaki temas noktası kenar çıkarım ve Hough dönüşümü ile bulunmakta, termal görüntüden ise temas noktasının sıcaklığı analiz edilmektedir. Temas noktasındaki aşırı ısınmalar analiz edilerek ark oluşumları tespit edilmektedir. Önerilen yöntemin doğruluğu TCDD Malatya Müdürlüğünde gerçek bir pantograftan alınan deneysel görüntüler ile ispat edilmiştir.Railways are more environmentally friendly, safe, and comfortable than other transport types and they are superior in terms of energy use. In railway transport, electric rail systems have been developed recently. These systems are faster than other railway vehicles, and consume less energy. In electric rail systems, developed pantograph-catenary system for the transmission of electricity from the train is very important. Pantograph slides on the contact wire and transmit the power from catenary to the train. This contact is extremely important to ensure continuity of operation. Contact process is affected from expansion of contact wire because of cold weather and shrinkage in hot weather condition. As long as the continuity process has not been ensured in pantograph-catenary system, many fault will occur. Detection of these faults at an early stage ensures the maintenance of railway systems before catastrophic faults have not occurred. Disruptions of railway system can be prevented by detecting faults at the inception stage. In this study, a new method has been proposed to analyze the contact point between pantograph and catenary system by using normal and thermal images. In the proposed method, contact point between catenary and pantograph are found from normal and thermal images by applying edge detection and Hough transform. The temperature analysis of the obtained contact point is done in the thermal image. Arcs are determined by analyzing overheat in contact points. The accuracy of the proposed method is proved by analyzing a real pantograph images taken from directorate of Malatya TCDD

Particle swarm based arc detection on time series in pantograph-catenary system

Pantograph-catenary system is the most important component for transmitting the electric energy to the train. If the faults have not detected in an early stage, energy can disrupt the energy and this leads to more serious faults. The arcs occurred in the contact point is the first step of a fault. When they are detected in an early stage, catastrophic faults and accidents can be avoided. In this study, a new approach has been proposed to detect arcs in pantograph-catenary system. The proposed method applies a threshold value to each video frame and the rate of sudden glares are converted to time series. The phase space of the obtained time series is constructed and the arc event is found by using particle swarm optimization. The proposed method is analyzed by using real pantograph-videos and good result have been obtained.Pantograph-catenary system is the most important component for transmitting the electric energy to the train. If the faults have not detected in an early stage, energy can disrupt the energy and this leads to more serious faults. The arcs occurred in the contact point is the first step of a fault. When they are detected in an early stage, catastrophic faults and accidents can be avoided. In this study, a new approach has been proposed to detect arcs in pantograph-catenary system. The proposed method applies a threshold value to each video frame and the rate of sudden glares are converted to time series. The phase space of the obtained time series is constructed and the arc event is found by using particle swarm optimization. The proposed method is analyzed by using real pantograph-videos and good result have been obtained