A new method to reduce computing time on natural stone classification by image processing

Abstract

Son yıllarda birçok alanda olduğu gibi doğal taş sektöründe de artan bir hızda, görüntü işleme yöntemlerine dayalı uygulamalar görülmektedir. Bu uygulamalar mermer renklerini bilgisayar ortamına aktarma ile başlamış ve günümüzde mermer numunelerinin renk seleksiyonunun Yapay Zeka (YZ) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) modelleri ile yapılabildiği çalışmalara kadar gelmiştir. Ancak bu çalışmaların uygulamaya dönüşebilmeleri için hala aşılması gereken bazı engeller bulunmaktadır. Bunlardan birincisi, YSA modellerinin pahalı ve karmaşık profesyonel yazılımlar ile oluşturulup çalıştırılabilmeleridir. Bir diğer sorun işlem sürelerinin fabrikaların olağan iş-akış süresine uygun olması gerekliliğidir. Bu çalışma, problemin ikinci kısmına odaklanmış, sure kısaltma ile ilgili çalışmalar ve öneriler yapılmıştır. Bunun için önce YSA destekli seleksiyon yapan bir model oluşturulmuş, ardından, işlem süresini kısaltmak için iki farklı yöntem önerilmiştir. Her bir yöntem için toplamda 29 YSA modeli tekrar oluşturulup en iyi yöntem aranmıştır. Sonuçta, önerilen yöntem ile örnek doğal taşa ait üç farklı seleksiyonun ayırma işleminin %67- 90 oranlarında kısaldığı ortaya konulmuştur.In recent years, applications based on image processing methods are revealed at an increasing rate in the natural stone industry, asin many other fields. These applications started with digitizing marble colors and today it has reached the studies where the color selection of marble samples can be done with Artificial Intelligence (AI) and Artificial Neural Networks (ANN) models. However, there are still some obstacles to be overcome in order for these studies to be translated into practice. The first of these is that ANN models can be created and run only with expensive and complex professional software. Another problem is that the processing times must be in accordance with the usual processing time of the factories. This study focused on the second part of the problem, studies and suggestions were made about shortening the time. For this, firstly, a model with ANN-assisted selection was created, and then two different techniques were proposed to shorten the processing time. For each proposed method, a total of 29 ANN models were reconstructed and the best method was investigated. As a result, it was revealed that the classification process of three different selections of the natural stone was shortened by 67-90% with the proposed method