DEMİRYOLU RAYLARI İÇİN GERÇEK ZAMANLI BULANIK OTOMATA İLE GÖRME TABANLI ARIZA TEŞHİS SİSTEMİNİN GELİŞTİRİLMESİ

Abstract

Demiryolu araçları, yolcu ve kargo taşımacılığında dünyada olduğu gibi ülkemizde de yaygın olarak kullanılmaktadır. Son yıllarda yüksek hızlı demiryolu araçlarının gelişmesiyle birlikte ray hatlarının güvenliği çok önemli hale gelmiştir. Ulaşım güvenliğinin sürekli olarak sağlanması için demiryolu hattındaki bileşenlerin düzenli aralıklarla muayene edilmesi gerekmektedir. Bu tez çalışmasında, demiryolu raylarındaki arızaların teşhis edilebilmesi için gerçek zamanlı, bulanık otomata yapısı kullanan görüntü işleme tabanlı yöntemler geliştirilmiştir. Tez kapsamında öncelikle karmaşık bulanık otomata yapısı ortaya konulmuş ve uygulanabilirliği sağlanmıştır. Daha sonra ray hatlarındaki ray yüzeyi, bağlantı elemanları, traversler ve diğer bileşenlerdeki olası aşınma, kırılma, çatlama veya ondülasyon gibi arızaların teşhisine yönelik görüntü işleme tabanlı temassız yöntemler geliştirilmiş ve deneysel sonuçları verilmiştir. Tez kapsamında üç temel noktada bilimsel katkı ve yenilik sunulmuştur. İlk olarak tezde bulanık otomataların gerçek zamanlı uygulanabilirliği araştırılmış ve karmaşık bulanık otomatalar geliştirilmiştir. Daha sonra görüntü işleme uygulaması üzerinde karşılaştırmalı sonuçlar elde edilmiştir. Uygun şartlarda karmaşık bulanık mantık kullanan otomataların avantajları irdelenmiştir. İkinci olarak, tezde ray yüzey ve bileşenlerindeki arızaların teşhisine yönelik gerçek zamanlı uygulanabilen ve yaklaşık 100 km/h hızla giden bir tren üzerinde çalışabilecek yapıda yöntemler sunulmuştur. Üçüncü olarak ise tezde raylardaki bazı hataların tespiti ve durum izlemesi için termal görüntü kullanan teknikler sunulmuş ve deneysel görüntüler üzerinden doğrulanmıştır. Sonuç olarak, bu doktora tez çalışması kapsamında hızlı görüntü alan kameralar kullanılarak raylardaki çoğu arızaların tespiti için yeni yöntemler önerilmiş ve bunların performansları deneysel sonuçlar ile doğrulanmıştır. Tez kapsamında yapılan çalışmalar 114E202 numaralı TUBİTAK 1001 araştırma projesi ve MF.16.65 numaralı FUBAP doktora tezi araştırma projesi ile desteklenmiştir.Railway vehicles are widely used in our country as well as in the world for passenger and cargo transportation. With the development of high-speed railway vehicles in recent years, the safety of rail lines has become very important. The components of the railway line must be inspected at regular intervals in order to ensure continued safety of transport. In this thesis study, image processing based methods using real time, fuzzy automata structure has been developed in order to diagnose failures in railway tracks. Within the scope of the thesis firstly complex fuzzy automata structure has been put forward and its applicability has been achieved. Image processing based contactless methods were then developed to diagnose failures such as possible wear, fracture, cracking or undulation in track surfaces, joints, transverses and other components on rail tracks, and experimental results are given. Scientific contribution and innovation are presented in three main points within the thesis. First, the real-time feasibility of fuzzy automata in the thesis has been researched and complex fuzzy automata have been developed. Then comparative results were obtained on image processing application. Advantages of complex fuzzy logic automata have been explored. Secondly, there are built-in methods that can be implemented on a train that can be applied in real time to diagnose faults in track surfaces and components in the thesis and run at a speed of about 100 km/h. Thirdly, techniques using thermal image for detection and condition monitoring of some errors on the rail in the thesis are presented and verified on experimental images. As a result, in this doctoral thesis, new methods for detecting most failures on the rail were suggested using fast imaging cameras and their performance was verified by experimental results. The studies carried out within the scope of the thesis were supported by the research project of TUBITAK 1001 numbered 114E202 and FUBAP PhD thesis research project of numbered MF.16.65.