BİYOLOLOJİK MALZEMENİN TEKNİK ÖZELLİKLERİ PROF. DR. AHMET ÇOLAK

Benzer belgeler
GÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI. Arş. Gör. Dr. Nergis TURAL POLAT

BİYOLOLOJİK MALZEMENİN TEKNİK ÖZELLİKLERİ PROF. DR. AHMET ÇOLAK

Görüntü İşleme. Dijital Görüntü Tanımları. Dijital görüntü ise sayısal değerlerden oluşur.

MATLAB A GİRİŞ. EE-346 Hafta-1 Dr. Ayşe DEMİRHAN

Bölüm 2 Görüntünün Alınması ve Sayısallaştırılması

Görüntü İşleme. K.Sinan YILDIRIM Cenk İNCE Tahir Emre KALAYCI. Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2003

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ

Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü

EROZYONUN KANTİTATİF OLARAK BELİRLENMESİ. Dr. Şenay ÖZDEN Prof.Dr. Nuri MUNSUZ

ENERJİ AMAÇLI RÜZGAR ÖLÇÜMÜNDE İZLENECEK YOL

TOPOĞRAFİK HARİTALAR VE KESİTLER

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri

Grafik kağıtları. Daha önce değinildiği gibi, grafik, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi gösteren bir araçtır.

3.5. TARIM MAKİNALARI BÖLÜMÜ

MÜHENDİSLİK ÖLÇMELERİ UYGULAMASI (HRT4362) 8. Yarıyıl

DENEY 1 - SABİT HIZLA DÜZGÜN DOĞRUSAL HAREKET

Ölçme Bilgisi Jeofizik Mühendisliği Bölümü

DENEY 1 SABİT HIZLA DÜZGÜN DOĞRUSAL HAREKET

Bilgisayarla Fotogrametrik Görme

ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ OTOMOTİV MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

Ders Materyali. Matematik ve Fizik arasındaki parabol - Yatay atma durumunda

EEM0304 SAYISAL ELEKTRONİK LABORATUVARI DENEY FÖYLERİ

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

Ölçme Bilgisi DERS Hacim Hesapları. Kaynak: İ.ASRİ (Gümüşhane Ü) T. FİKRET HORZUM( AÜ )

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

BÖLÜM 11 Z DAĞILIMI. Şekil 1. Z Dağılımı

İNS1101 MÜHENDİSLİK ÇİZİMİ. Bingöl Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 2018

Hafta 2 Görüntünün Alınması ve Sayısallaştırılması

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.

4. HİSTOGRAM. Tolerans Aralığı. Değişim Aralığı HEDEF. Üst Spesifikasyon Limiti. Alt Spesifikasyon Limiti

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

ÖLÇME BİLGİSİ TANIM KAPSAM ÖLÇME ÇEŞİTLERİ BASİT ÖLÇME ALETLERİ

BMÜ-357 Sayısal Görüntü İşleme. MATLAB İLE GÖRÜNTÜ İŞLEME Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN

Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez

Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin ortalamasını 5 yapabilmek için son sınavdan kaç alması gerekmektedir?

TEMEL HARİTACILIK BİLGİLERİ. Erkan GÜLER Haziran 2018

T.C. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ FİZİK-1 LABORATUARI DENEY RAPORU. Deneyin yapılış amacının ne olabileceğini kendi cümlelerinizle yazınız.

RÜZGAR ETKİLERİ (YÜKLERİ) (W)

TEKNİK RESİM. Ders Notları: Doç. Dr. Mehmet Çevik Celal Bayar Üniversitesi. Geometrik Çizimler-2

Kitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir.

5 İki Boyutlu Algılayıcılar

Ege Üniv. Müh. Fak. İnşaat Müh. Böl. Bornova / İZMİR Tel: Faks:

KOROZYON. Teorik Bilgi

KESİTLERİN ÇIKARILMASI

VANTİLATÖR DENEYİ. Pitot tüpü ile hız ve debi ölçümü; Vantilatör karakteristiklerinin devir sayısına göre değişimlerinin belirlenmesi

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci;

ELEKTRİK DEVRE TEMELLERİ DENEY FÖYÜ

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ Bölüm 1 KÜMELER Bölüm 2 SAYILAR

MOD419 Görüntü İşleme

KOMPOZİT MALZEMELERİN TERMAL ANALİZİ

Şekil 6.1 Basit sarkaç

ÖLÇME BİLGİSİ DÜŞEY MESAFELERİN (YÜKSEKLİKLERİN) ÖLÇÜLMESİ NİVELMAN ALETLERİ. Doç. Dr. Alper Serdar ANLI. 8. Hafta

Düşey mesafelerin (Yüksekliklerin) Ölçülmesi. Düşey Mesafelerin (Yüksekliklerin) Ölçülmesi. Düşey Mesafelerin (Yüksekliklerin) Ölçülmesi

TEKNİK RESİM. Ders Notları: Doç. Dr. Mehmet Çevik Celal Bayar Üniversitesi. İzdüşümler

MatLab. Mustafa Coşar

DUMLUPINAR ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ GÜZ YARIYILI

OSİLOSKOP KULLANIMINA AİT TEMEL BİLGİLER

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIMI

Gaz hali genel olarak molekül ve atomların birbirinden uzak olduğu ve çok hızlı hareket ettiği bir haldir.

MAKSİMUM-MİNİMUM PROBLEMLERİ

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

GEOGEBRA KULLANILARAK HAZIRLANAN ÇALIŞMA SAYFALARI. 2. Gruplardan enbuyukhacimlikutu.ggb isimli dosyayı açmalarını isteyiniz.

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

Zemin Gerilmeleri. Zemindeki gerilmelerin: 1- Zeminin kendi ağırlığından (geostatik gerilme),

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

TOPRAK SUYU. Toprak Bilgisi Dersi. Prof. Dr. Günay Erpul

ÇATI MAKASINA GELEN YÜKLER

Matematik I: Analiz und Lineer Cebir I Sömestr Ders Saati D 2 U 2 L 1 AKTS 6 Lisans/ Yüksek Lisans Lisans Dersin Kodu MAT 106 Sömestr 2

Teknik Katalog [Kuvvet Ölçüm Cihazı]

5. ÜNİTE İZDÜŞÜMÜ VE GÖRÜNÜŞ ÇIKARMA

Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

SERAMİK/METAL OKSİT SENSÖRLÜ ÇİY-NOKTASI ÖLÇER KALİBRASYON SİSTEMİ

2 Hata Hesabı. Hata Nedir? Mutlak Hata. Bağıl Hata

Tanımlar, Geometrik ve Matemetiksel Temeller. Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. JDF329 Fotogrametri I Ders Notu

ORM 7420 USING SATELLITE IMAGES IN FOREST RESOURCE PLANNING

Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER

13. Olasılık Dağılımlar

İŞARET ve SİSTEMLER (SIGNALS and SYSTEMS) Dr. Akif AKGÜL oda no: 303 (T4 / EEM)

TEKNİK RESİM. Ders Notları: Mehmet Çevik Dokuz Eylül Üniversitesi. İzdüşümler

YAPI FİZİĞİ UZMANLIK UYGULAMALARI

Musa DEMİRCİ. KTO Karatay Üniversitesi. Konya

Fotogrametride işlem adımları

AKARSULARDA DEBİ ÖLÇÜM YÖNTEMLERİ

YAPRAK ALANININ OPTİK SENSÖRLE ÖLÇÜLMESİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA A Research on Measurement of Leaf Area with Optical Sensor

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

YAPI FİZİĞİ UZMANLIK UYGULAMALARI

Bilgisayar Programlama MATLAB

BİYOİSTATİSTİK. Genel Uygulama 1. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

DİK KOORDİNAT SİSTEMİ VE

YAPI FİZİĞİ UZMANLIK UYGULAMALARI

ii) S 2LW 2WH 2LW 2WH S 2WH 2LW S 3( x 1) 5( x 2) 5 3x 3 5x x Maliye Bölümü EKON 103 Matematik I / Mart 2018 Proje 2 CEVAPLAR C.1) C.

Transkript:

BİYOLOLOJİK MALZEMENİN TEKNİK ÖZELLİKLERİ PROF. DR. AHMET ÇOLAK

BİYOLOJİK MALZEMENİN ÖZELLİKLERİ İz Çıkarma Yüzey alanlarının belirlenmesinde Güzel ve Özcan (1991), buğday, mısır, yerfıstığı ve soya fasulyesini üç farklı eksen üzerinde olacak şekilde kağıtlar üzerine yapıştırmış, bu kağıtların değişik bölgelerine alan ölçüsü bilinen bir kağıdı yapıştırarak belirli bir yükseklikten fotoğraflarını çekmişlerdir Planimetre yardımı ile ürünlerin izdüşüm alanları ölçülmüştür. Fotoğraf makinasının çekim sırasında bulunduğu nokta ile materyal arasındaki uzaklık nedeni ile oluşan sapmalar, kağıt üzerinde yer alan ölçüleri bilinen kağıtların ölçülerinde oluşan küçülme oranları göz önüne alınarak değerlendirilmiş ve gerçek izdüşüm alanları hesaplanabilmiştir. Kabuk Soyma Kabuk soyma yöntemi meyve ya da sebzenin kabuğunun dar şeritler halinde soyularak çıkarıldıktan sonra planimetre ile ölçülmesi esasına dayanır. Kaplama Yüzey şekilleri özel bir yapıya sahip olan ürünlerin yüzey alanlarının ölçümünde uygulanan bir yöntemdir Bu yöntemde ağırlığı önceden belirlenmiş olan materyal ve yüzey alanı ölçülecek ürün tek katman olarak metal tozu ile kaplanır, daha sonra ağırlık farkından kaplanan yüzey belirlenir.

BİYOLOJİK MALZEMENİN ÖZELLİKLERİ Ağırlık-Yüzey Alanı İlişkisi Özellikle meyvelerin yüzey alanları ile ağırlıkları arasındaki ilişkiler yapılan çalışmalar sonucunda ortaya konabilmektedır(şekil 18) Yapılan çalışmalar sonucunda elma, armut, erik gibi meyvelerin ağırlıkları ile yüzey alanları arasında belirgin ilişkilerin bulundukları saptanmış ve aşağıda verilen eşitlikler ortaya konmuştur. Şekil 18. Yüzey alanı - ağırlık ilişkisi

BİYOLOJİK MALZEMENİN ÖZELLİKLERİ Bazı ürünler için geliştirilen eşitlikler aşağıdaki gibidir: Elma için S =6.72 + 0.129 W Armut için S = 7.49 + 0.99 W Erik için S = 2.18 + 0.149 W S : Meyve yüzey alanı (in 2) W : Meyvenin ağırlığı (g) Not: İlişkinin korrelasyon katsayısı 0,98 dir. Yumurta S = k. W m S : Yumurtanın yüzey alanı (cm2) W : Yumurtanın ağırlığı (g) k : katsayı (4,56-5,07) m : 0,66

BİYOLOJİK MALZEMENİN ÖZELLİKLERİ Yaprak Boyutları ile Yüzey Alanı Arası İlişki Yaprak uzunluk ve genişlik ölçülerinden yararlanarak yüzey alanı saptanabilmektedir. Bu yöntemde aynı cins bitki yapraklarının uzunluk ve genişlik ölçümleri yapıldıktan sonra aynı yaprakların yüzey alanları önceden anlatılan yöntemlerden birisi ile belirlenir. Uzunluk, genişlik ölçüleri ile yüzey alanları arasındaki ilişki ortaya konduktan sonra, bu kalibrasyon eğrisinden yararlanarak ölçümler yapılır (Şekil 19). Şekil 19. Yaprak uzunluk x genişliğinden yararlanarak tütün yapraklarında yüzey alanının tahminlenmesi

BİYOLOJİK MALZEMENİN ÖZELLİKLERİ Yaprak Yüzey Alanının Tartma Yöntemi ile Belirlenmesi Yaprak yüzey alanının tartım yöntemi ile belirlenmesinde, birim alan ağırlığı belli olan standart kağıtlar kullanılır Bu kağıtlar üzerine yaprağın dış hatları çizildikten sonra, kağıt kesilerek şekil çıkarılır tartılır. Bulunan ağırlıktan kağıdın birim alan ağırlığı gözönüne alınarak yaprak alanı bulunur. Örnek: 80 g/m 2 birim alan ağırlığına sahip kağıt üzerine yaprağın dış hatları çizilmiş, şekil kesilerek çıkarıldıktan sonra tartılmış ve 0,5 gram bulunmuştur. Yaprağın yüzey alanını bulunuz. Çözüm: 0,5 / 80 = 0,00625 m 2 = 62,5 cm 2

BİYOLOJİK MALZEMENİN ÖZELLİKLERİ Hava Akımlı Planimetre Yüzey alan ölçümünde kullanılan en güvenilir yöntemlerden birisi de hava akımlı planimetre ile yapılan ölçüm olmaktadır. Şekil 20. Hava akımlı planimetre ve kalibrasyon eğrisi

BİYOLOJİK MALZEMENİN TEKNİK ÖZELLİKLERİ Şekil 20 de görülen hava akımlı planimetrede, yüzey alanı ölçülecek materyalin konduğu bir kafes, hava akımını sağlayan vantilatör ve basıncı ölçen bir mikromanometre bulunmaktadır. Hava akımı yokken manometrede ölçüm yapılmakta, daha sonra bava akımı varken ve yüzey alanı ölçülecek materyal kafeste iken ikinci bir okuma daha yapılmakta, böylelikle okuma değerleri arasındaki farka bağlı olarak yaprak yüzey alanı- basınç ilişkisini veren grafikten yararlanarak yaklaşık % 5 hata ile materyalin yüzey alanı belirlenebilmektedir. Jenkins (1956) üç farklı yüzey alanı ölçüm yöntemlerini karşılaştırmıştır. Sonuçta en güvenilir ve en hızlı yöntemin hava akımlı planimetre ile yapılan ölçüm yöntemi olduğunu ortaya koymuştur.

GÖRÜNTÜ İŞLEME * Görüntü İşleme Yöntemleri Sayısal Görüntü İşleme, sensörlerden gelen görüntünün bilgisayara aktarılıp görüntünün bilgisayara aktarılıp üzerinde herhangi bir işlem yapılması ve ardından görüntüleyici çıkışa iletilmesidir. *Yard. Doç. Dr.İlhan Aydın

GÖRÜNTÜ İŞLEME* Görüntü işlemede temel kavramlar Piksel (pixel) : picture element sözcüklerinin birleştirilmesiyle oluşmuştur, görüntünün birim elemanını ifade eder. Parlaklık (intensity): x ve y uzaysal boyutlar olmak üzere I(x,y), x ve y koordinatlarındaki pikselin parlaklık değerini gösterir. Ayrıklaştırma (Digitizing): Analog görüntünün sayısal sistemde ifade edilebilmesi için önce uzaysal boyutlarda sonlu sayıda ayrık parçaya bölünmesi (örnekleme,sampling), sonra da her bir parçadaki analog parlaklık değerinin belli sayıda ayrık sayısal seviyelerden biri ile ifade edilmesi (kuantalama,quantizing) gerekir. Çözünürlük (Resolution): görüntünün kaç piksele bölündüğünü, yani kaç pikselle temsil edildiğini gösterir. Çözünürlük ne kadar yüksekse, görüntü o kadar yüksek frekansta örneklenmiş olur ve görüntüdeki ayrıntılar o kadar belirginleşir. Uzaysal Frekanslar (Spatial Frequencies): Uzaysal boyutlarda belli bir mesafede parlaklık değerinin değişim sıklığını ifade ederler. *Yard. Doç. Dr. İlhan Aydın

GÖRÜNTÜ İŞLEME* Analogve Sayısal Görüntü *Yard. Doç. Dr. İlhan Aydın

GÖRÜNTÜ İŞLEME * Sayısal Görüntü І\{x, y) gibi bir fonksiyonla temsil edilen analog bir görüntü veya resimde І bir şiddet birimi (örneğin parlaklık), x ve y ise görüntünün yatay ve dikey eksendeki koordinatlarına karşı düşen değişkenlerdir. Sayısal görüntü ise, bu analog görüntünün M sütun ve N satırdan oluşacak şekilde örneklenmesi sonucu elde edilir. Satır ve sütunun kesiştiği her bölgeye piksel adı verilir. Sonuç olarak, sayısal görüntüye çevrilen resimde N*M adet piksel bulunur. *Yard. Doç. Dr. İlhan Aydın

*Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN GÖRÜNTÜ İŞLEME *

*Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN GÖRÜNTÜ İŞLEME*

GÖRÜNTÜ İŞLEME* Sayısal Görüntü İşlemede MATLAB ınkullanımı MATLAB (MATrix LABoratory),1985 de C.B Moler tarafından, özellikle matris temelli matematik ortamında kullanılmak üzere geliştirilmiş etkileşimli bir paket programlama dilidir. MATLAB mühendislik hesaplamalarında; sayısal hesaplama, veri çözümleri ve grafik işlemleri için genel amaçlı bir programdır. Bununla beraber özel amaçlı modüler paketlere de sahiptir. CONTROL TOOLBOX, SIGNAL TOOLBOX, IMAGE PROCESSİNG TOOLBOX v.b gibi paket programlar (CACSD), denetim sistemlerinin tasarımında çok etkili araçlardır. Ayrıca WINDOWS ortamında çalışan SIMULINK, etkileşimli benzetim programlarının hazırlanması ve çalıştırılmasında büyük kolaylıklar sağlamaktadır. *Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN