Parametrik algılama için esnek optik sensör geliştirilmesi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: EKREM KÜRŞAD DAL
Danışman: Recai Kılıç
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Çevre kirliliği bütün canlıları etkileyen önemli sorunlardan birisi olup, denetim altında tutulması gereken bir unsurdur. Bu kirliliklerin başında da ağır metaller ve mikroplastikler gelmektedir. Doğada yok olmaları uzun zaman alan bu kirlilikler dünya üzerinde kimi bölgelerde toksik seviyelere ulaşabilmektedir. Bu nedenle su gibi hayati bir tüketim maddesindeki ağır metal ve mikroplastik tespiti önem arz etmektedir. Tez kapsamında iki farklı sensör sistemi, tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir. Sunulan görüntü temelli sensör sisteminde, mikroplastikleri boyutuna ve cinsine göre derin öğrenme algoritması ile otonom sınıflandırabilen, düşük maliyetli, yüksek doğruluğa sahip bir cihaz tasarımı yapılmıştır. Çeşitli dalgaboylarındaki lazer ışık kaynaklarının farklı girişim desenlerini meydana getirmesi sayesinde yüksek sınıflandırma başarısı elde edilmiştir. Bir diğer sunulan fotoreseptör temelli sensör sisteminde mikroplastiklerin konsantrasyonu, cinsi ve boyutu tespit edilmeye çalışılırken, ağır metallerin de hem cinsine hem de konsantrasyonuna göre sınıflandırması gerçekleştirilmiştir. Mikroplastik deneylerinde, çapı 10 µm ve 8 µm olan polistiren küreleri ile 8 µm çapındaki melamin küreleri çeşitli konsantrasyonlarda kullanılmıştır. Ağır metal olarak suda çözünmüş, çeşitli konsantrasyonlarda olan arsenik, kadmiyum, krom, bakır, cıva, nikel, kurşun ve çinko metalleri kullanılmıştır. Görüntü temelli sensör sisteminde farklı su ortamlarındaki mikroplastikler YOLO ve ResNet algoritmaları ile sınıflandırılırken, fotoreseptör temelli sensör sisteminde hem deiyonize sudaki mikroplastikler hem de sudaki ağır metaller MLP algoritması ile sınıflandırılmıştır.