Agrega biçim özelikleri karıştırma süresi sonunda sürtünmeden dolayı aşınmaya uğramaktadır. Bu aşınma nedeniyle hazır beton santralinde stok alanında bulunan agrega ların biçim özelikleri beton üretiminden sonra değişkenlik gösterecektir. Bu değişkenliğin belirlenebilmesi amacıyla bunkerlerde bulunan agregalardan ve beton üretimi gerçekleştirildikten sonra taze betonun yıkanması ile elde edilen agregalardan alınan numuneler üzerinde dijital görüntü işleme yöntemi kullanıldı.
2.1. Görüntü
Görüntü terimi, latince “imago”dan gelir ve görsel algıyı kaydeden ya da anlatan insan yapısı olgu demektir (Contributors, Image, 2015). Görüntü elde etmekte en yaygın kullanılan araç kameradır.
Kamera kelimesinin kökeni Latince camera obscura’dır. Türkçe’ye karanlık oda olarak çevrilebilir. Karanlık oda, görüntü oluşturmada ilk başlarda kullanılan yöntemdir (Contributors, Camera, 2015). Karanlık odanın dışarısındaki görüntü alanı, odanın du varında bulunan küçük bir delikten duvara yansıtılarak gözlenirdi ve istenirse kalıcı olması için kâğıda işlenirdi. Fotoğraf kelimesinin kökeni de buna dayanmaktadır, ışıkla çizmek anlamına gelen Latince phos ve graphe’den türetilmiştir.
Günümüz teknolojisinde kamera , fotoğrafı, görsel alandan gelen ışık ışınlarının, lens sayesinde fotoğrafik tabaka, film veya görüntü algılayıcısına odaklamasıyla oluşturur.
Işığa duyarlı tabaka, film veya algılayıcıya düşecek ışık miktarını eniyilemek için lensten girebilecek ışık miktarını ayarlamaya yarayan diyafram ve ışığa maruz kalma süresini, pozlama süresini ayarlamaya yarayan enstantane hızı kullanılır.
Gün ümüzde fotoğrafın kâğıt, taş tablet vb. ortamlar yerine birçok üstünlüğünden dolayı dijital olarak oluşturulması ve saklanması tercih edilmektedir. Dijital fotoğraf oluşturan dijital kamera ların özeliği, ışığa duyarlı algılayıcısının algıladığı görüntüyü dijital olarak işlemesi ve saklamasıdır.
Dijital kameralardaki görüntü algılayıcısı, ışık şiddetine duyarlı çok küçük elektronik
elemanlar ın enine ve boyuna yanyana dizilmesinden oluşmaktadır. Bu elemanların
sayısı resmin çözünürlüğünü ifade eder. Örneğin 5184 eleman yan yana dizilip, bu dizilerden 3456 tanesi alt alta yerleştirilirse 18 megapiksellik uzamsal çözünürlük elde edilir. Günümüzde bu elemanlar CMOS (Complimentary Metal Oxide Semiconductor) adı verilen bir çeşit transistörle gerçekleştirilmektedir. Çalışması yarı iletken fiziğine dayanan bu elamanlar, üzerlerine düşen ışık şiddetiyle orantılı gerilim üretirler. Bu gerilimler önceden belirlenmiş seviye değerlerine yuvarlanarak kaydedilir. Dijitalleşme böylece gerçekleşmiş olur. Bu değer görüntünün lensten fotoğrafa yansıyan biriminin ışık seviyesidir. Fotoğrafın birim elemanına Picture Element’in kısaltması piksel denir.
Işık seviyesi piksel değeridir.
Piksel değerinin alabildiği değerler fotoğrafın bit derinliğiyle ifade edilir. Bit, dijital bilgi birimidir. Binary digits’in kısaltması olan bit, bilginin dijital olarak kaç basamak olduğunu ifade eder. 1 bit’lik bilgi 2 farklı değer alabilirken, 8 bitlik bilgi 2
8= 256 farklı değer alabilir. Şekil 5’de (Library, -) farklı bit derinliğinde fotoğraf örnekleri görülmektedir. En soldaki bir bit derinliğine sahip fotoğrafta sadece siyah ve beyaz renk bulunurken, ortadaki fotoğraf 8 bitlik olduğundan siyah ve beyaz arasında 254 ton ifade edilebilmektedir. En sağdaki fotoğraf ise 24 bit derinliğine sahip dijital fotoğrafa örnektir. I şığa duyarlı algılayıcılarla renkleri algılamak için üzerleri, algılanması istenen renkte süzgeçle kapatılmaktadır. Bu sayede algılayıcı o renge ait şiddeti ölçer hale gelmektedir.
Şekil 5 Bit derinliğine göre fotoğraf örnekleri (soldan sağa 1 bitlik, 8 bitlik ve 24 bitlik renk derinliği)
Fotoğrafın her bir elemanındaki temel renk bileşenini elde etmek için algılayıcı dizisi özel süzgeç yapılarıyla kaplanır. Bu süzgeçlerde komşu elemanlar farklı temel renklere duyarlıdır. Görüntü algılayıcısı üzerine özel renk süzgeci uygulaması örneği Şekil 6’da (Anderson, -) görülmektedir. Daha sonra her bir elemanın temel renk bileşeni yazılımla hesaplanmaktad ır (Mchugh, 2015; Silicon Imaging, 2015). Genellikle 3 temel renk kullanan süzgeçlerle elde edilen piksel başına düşen 8 bitlik renk bilgisi, 24 bit derinlik oluşturmaktadır.
Piksel değerlerinden oluşan verilerden istenilenleri elde etme dijital görüntü işleme ve bilgisayarla görmenin konularıdır. Bu istenilenler fotoğrafı iyileştirmeden, fotoğraftaki cisimleri belirlemeye ve fotoğraftan anlam çıkarmaya kadar değişik seviyelerde olabilmektedir.
Dijital görüntü işleme yaygınlaştıkça kendisine bilim ve teknikte yaygın bir kullanım
alanı bulmuştur. Bilimsel anlamda fotoğrafçılığın kullanılmasında ilk akla Astronomi,
fotogrametri ve parçacık fiziği gelirken, dijital fotoğrafçılıkla birlikte bu alanlar
endüstriyel ürünlerin görsel denetiminden, fotoğraftan 3B bilgisi elde etmeye ve
zamanla değişebilen süreçlerin keşfine kadar çok büyük bir yelpazeye yayılmıştır (Jahne, 2005).
Şekil 6 Ağ kamerası görüntü algılayıcısı köşesinin mikroskop görüntüsü 2.2. Görüntü İşleme Süreci
Görüntü işleme süreci, görüntünün elde edilmesiyle başlamaktadır. Gözlenecek şeyi en iyi şekilde fotoğrafa aktarmak için en iyi aydınlatma kullanılmalıdır. Aydınlatmada nesnenin istenen özelliklerini belirginleştirecek dalga boyu ve diğer özellikler seçilir.
Görüntü elde edildikten sonra, görüntü önişleme adımıyla fiziksel dünyanın nesneyle görüntü ara sında oluşturduğu farklılıkların giderilmesine çalışılır. Görüntü algılayıcının doğrusal olmayan karakteristikleri, ışık ve zıtlık seviyeleri, optiğin oluşturabileceği geometrik bozulmalar bu adımda giderilir. Daha sonra incelenecek nesneyi arkaplan ve görüntünün içerisindeki diğer nesnelerden ayrıştırmak için yeterli miktarda filtreleme kullanılmalıdır. İncelenecek nesnenin öznitelikleri belirlendikten sonra bölütleme kullanılarak nesnenin yalıtılması sağlanır.
Nesnenin yalıtılmış görüntüsü elde edildikten sonra nesneyle ilgili yapılmak istenenler gerçekleştirilebilir. Şekil 7’de görüntü işleme süreci özetlenmiştir.
Şekil 7 Genel dijital görüntü işleme süreci
Bu süreç, görüntüden, istenen nesnenin özeliklerini çıkarmaya yetmediğinde, sürecin bileşenleri tekrar gözden geçirilerek sonuç iyileştirilmeye çalışılır.
2.3. Deneysel Çalışma
Bu çalışmada agregaların boyutsal parametrelerini belirlemek amacıyla dijital görüntü
işleme yöntemlerine başvuruldu. Üstten ve yandan iki eksene dik olarak yapay arka
planda çekilecek görüntülerde eksenler boyunca yerleştirilmiş uzunluk ölçerler
bulun maktadır (Şekil 4). Uzunluk biriminin dijital görüntü birimi piksele oranıyla
uzamsal kalibrasyon katsayısı elde edildi.
Şekil 8 Deney düzeneği
İki eksenden alınan görüntülerin uzamsal kalibrasyon katsayıları elde edildikten sonra bu görüntülerdeki ilgi odağının, agreganın, arka plandan ayrışması eşiklemeyle sağlanmaktadır. Yapay arka plan bu ayrışmaya uygun seçildiğinden görüntünün kırmızı yeşil mavi bantlarındaki histogramlarından en uygunu, agrega daneleri ile arka planı birbirinden en fazla ayıran banda eşikleme uygulandı. Seçilen eşiğin altında kalan değerler arka plan, seçilen eşiğin üstündeki değerler agrega danesi olarak belirlenip iki (2) bitlik görüntüler oluşturulmaktadır. Eşikleme sonrası görüntülerde oluşacak gürültüyü yok etmek için morfolojik işlemlerden aşınma ve genleşme uygulandıktan sonra sınırlayacı kutu uygulanıp agrega biçim betimleyicilerinde kullanılacak büyüklükler elde edildi.
Beton üretiminde kalker agregası kullanılan hazır beton santralinden 7 farklı harmandan beton üretim öncesi Mıcır II ve Mıcır I nolu agregalardan ve üretim sonrasında karşım agregadan yirmişer (20) adet agrega tanesinin üstten ve yandan görüntüsü alındı. Toplam 840 (7⋅2⋅3⋅20) adet görüntü elde edildi. Agrega numunelerinin alındığı harmanlara ait kodlamalar Çizelge 4’de, beton bileşen miktarları Çizelge 5’de görülmektedir.
Çizelge 4 Numuneler in alındığı harmanlara ait kodlamalar.
Tarih 05.06.2015 11.05.2015 13.04.2015 21.05.2015 22.06.2015 25.04.2015 26.06.2015 Numune
kodu
H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7
Çizelge 5 Numune alınan harmanlarla üretilen beton bileşen miktarları.
Nu-mune
kodu
Beton sınıfı
Harman hacmi
Beton bileşen miktarları
Su/Çimento Mıcır II Mıcır I Mıcır O Kum Çimento Su Kimyasal katkı
maddesi
m3 kg %
H1 C25/30 10 5323 5521 1421 5820 2898 1515 43.75 54 H2 C25/30 5.5 3170 2965 792 3212 1552 720 23.65 46 H3 C25/30 8 4362 4514 1164 4668 2271 1171 34.06 51 H4 C30/37 9 4872 4951 1108 5066 2938 1530 48.32 52 H5 C25/30 10 5348 5525 1422 5965 2902 1394 43.75 54 H6 C30/37 12 6406 6552 1476 6607 4318 1956 56.81 45 H7 C25/30 12 6595 6595 1723 6850 3425 1955 51.61 57