Classification of marble textures using neural networks and image processing methods

Abstract

Mermer blokları günlük yaşamda çeşitli amaçlarla yaygın olarak kullanılmaktadır (yapı elemanı, dekorasyon malzemesi vb.). Mermer bloklarının kullanım amacına ve kalitesine göre sınıflanması oldukça önemli bir süreçtir. Genel olarak zaman alıcı, maliyetli ve hataya açık bu işlem uzmanlar tarafından gerçekleştirilmektedir. Bu nedenle, kararlı ve düşük maliyetli bir süreç için otomatik ve sayısallaştırılmış bir yönteme ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tezde, TÜBİTAK MAG 104M358 araştırma projesi kapsamında mermer bloklarının imge işleme ve yapay sinir ağları yöntemleri kullanılarak otomatik sınıflanması üzerine çalışılmıştır. Farklı imge işleme ve sinir ağı teknikleri yüksek sınıflama başarımı elde etmek için incelenmiş ve benzetim sonuçlarına göre karşılaştırmaları yapılmıştır. Marbles are used commonly in daily life for different purposes (building block, decorative material etc.). Classification of marble slabs according to usage purpose and quality is an important procedure. Generally human experts perform the classification procedure which is time consuming, costly and error prone. Therefore, automatic and computerized methods of classification are needed for stable and low cost procedure. In this thesis, an automatic classification method for marble slabs using image processing and artificial neural network methods, is studied under the scope of TÜBİTAK MAG 104M358 research project. Different image processing and neural networks strategies are investigated to achieve high classification performance and their performances are compared based on simulation results.