ROBOTIC SURFACE MATERIAL RECOGNITION SYSTEM USING SENSOR NETWORK

Authors : Salih Ertuğrul GÖKCAN, Nihan KAHRAMAN

Pages : 81-89

Doi:10.21923/jesd.452153

View : 25 | Download : 10

Publication Date : 2019-03-25

Article Type : Research Paper

Abstract :Nesne tanıma genellikle renk, şekil ve malzeme tiplerini içerir. Bu çalışma, robotik uygulamalarda kullanılmak amacıyla üzerinde çeşitli sensörler bulunduran kontrollü bir araçla birleştirilmiş yüzey materyali tanıma yöntemi sunmaktadır. Yüzey tiplerini sınıflandırmak için, otomatik robot hareketleri ile hızlanma, kuvvet, yansıma, görüntü ve ses gibi birçok farklı sensör kullanılmıştır. Çalışmada taş, ahşap yüzey, kumaş, plastik, metal ve kâğıt gibi farklı yapıdaki malzemeleri içeren 28 yüzey malzemesi kullanılmıştır. Matlab Sınıflandırıcı Uygulaması kullanılarak bu yüzeylerle 22 farklı sınıflandırıcı eğitilmiş ve sonuçlar analiz edilmiştir. Veriler sensörlerden farklı zamanlarda ve farklı kombinasyonlarda toplanmıştır. İlk olarak, görüntü ve ses verileri hariç tüm veriler insert ignore into journalissuearticles values(hızlanma, kuvvet ve yansıtma kombinasyonu); gözlemlenmiş; daha sonra sadece görüntü, sadece ses ve bu verilerin ikili kombinasyonları değerlendirilmiştir. Sonuçta, tüm sensörler dâhil olmak üzere birleştirilmiş verilerin sınıflandırma doğruluğu, sonuçların geri kalanıyla karşılaştırılmıştır. Tüm özelliklerin önerilen birleşimi ve Torbalı Ağaç sınıflandırıcısı yöntemi kullanıldığında 98.2% oranında bir sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir.  
Keywords : Yüzey malzeme tanıma, Makine öğrenmesi, Nesne tanıma, Veri füzyonu, Çoklu sensör