Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.13091/3259
Title: Geri Dönüştürülebilir Atıkların Materyallerine Göre Sınıflandırılması için Raspberry Pi Tabanlı Donanım Geliştirilmesi
Authors: 
Sağlam, Ali
Taş, Melike
Baykan, Nurdan Akhan
Keywords: Raspberry Pi
Geri Dönüşüm
Görüntü İşleme
Derin Öğrenme
Nesne Tanıma Raspberry Pi
Recycling
Image Processing
Deep Learning
Object Recognition
Issue Date: 2020
Abstract: Hem doğanın korunması hem de sürekli artan insan ihtiyaçları için gerekli olan ve doğada kısıtlı miktarda bulunan materyallerin takviye edilmesi için ortaya çıkan “geri dönüşüm” kavramı son yıllarda en önemli konulardan birisi olmuştur. Belirli bir geri dönüşüm işlemi sonucunda, “ham maddesi yeniden kullanılabilir hale getirilebilen atıklar” olarak bilinen geri dönüştürülebilir atıkların toplanması konusu dünya genelinde üst ve yerel yönetimlerin de ilgilendiği bir problem olmuştur. Bunun için belirli merkezlere geri dönüştürülebilir atıklar için özel kutular yerleştirilmekte ve insanlar geri dönüşüm konusunda teşvik edilmeye çalışılmaktadır. Bu çalışmada, geri dönüşüm projelerinde kullanılmak üzere kâğıt, cam ve plastik atıklarının geri dönüşüm kutuları içerisinde gerçek zamanlı olarak tespit edilebilmesi için gerekli elektronik malzemeler ve yazılımlar kullanılarak bir materyal tanıma sistemi geliştirilmektedir. Sistem geri dönüşüm kutusuna atılan geri dönüştürülebilir katı atıkların materyallerini tanıyan ve materyale göre kullanıcı hesabına ücret yükleyen bir simülasyon işlevi görmektedir. Geliştirilen donanım kamera, LCD ekran, LED, IR LED, devre tahtası ve jumper kablo gibi Raspberry Pi üzerine bağlanabilen elektronik cihazları da içermektedir. Materyallerin tanınması için gerekli yazılımının geliştirilmesi aşamasında; kâğıt, cam ve plastik materyallerini içeren 845 adet resim çalışma kapsamında hazırlanmış ve bunların 662 tanesi Tensorflow nesne tanıma kütüphanesi üzerinde eğitim için kullanılmıştır. Materyallerin geliştirilen donanım tarafından gerçek zamanlı olarak algılanması ve elde edilen nesne tanıma modelinin donanım üzerinde kullanılabilmesi için Raspberry Pi içerisine OpenCV bilgisayarlı görme kütüphanesi yüklenmiştir. En son olarak, geliştirilen donanım ilgili materyallere özel ayrılmış kutular üzerine sabitlenerek sistem gerçek zamanlı olarak çalışır hale getirilmiştir. Sistemin düzgün çalıştığını doğrulamak için kutu içerisine bazı atıklar atılmış ve LCD ekran üzerinde sonuçlar görüntülenmiştir.
URI: https://doi.org/10.31590/ejosat.802692
https://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/1131241
https://hdl.handle.net/20.500.13091/3259
ISSN: 2148-2683
Appears in Collections:Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Koleksiyonu
TR Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collections

Show full item record

CORE Recommender

Google ScholarTM

Check

Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.