CLASSIFICATION OF ORIGINAL AND COUNTERFEIT GOLD MATTERS BY APPLYING DEEP NEURAL NETWORKS AND SUPPORT VECTOR MACHINES

Authors : Yekta Said CAN

Pages : 89-102

Doi:10.17482/uumfd.1054013

View : 53 | Download : 24

Publication Date : 2022-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Altın, en çok taklit edilen değerli metallerden biridir. Bakırın rengi altına benzer. Bu nedenle bakır, renk sahteciliği için en yaygın kullanılan malzemelerden biridir. Kimyasal özellikler söz konusu olduğunda, volfram altına benzer insert ignore into journalissuearticles values(altın ve tungstenin yoğunluğu sırasıyla 19.30 g/ml ve 19.25 g/ml`dir);, bu nedenle kimyasal bir sahte olarak kullanılabilir. Altının saflığı X-ray ile belirlenebilir, ancak bu yöntem maliyetlidir. Bu yazıda, sahte altın tespiti için kuyumcuların mevcut düşük maliyetli yöntemleri ve sahte parayı tespit etmek için kullanılan düşük maliyetli yöntemler denenmiştir. Bir yüzeye altın bir madde çarptığında, ses frekansı aynı deney bakır ile yapıldığındaki sesin frekansından daha yüksektir. Ayrıca, sahte altın rengi gerçek olanlardan daha parlaktır. Altın rengi benzersizdir ve `altın sarısı` olarak adlandırılır. Bu araştırmada ses ve görüntü işleme yöntemleri kullanılarak sahte ve orijinal altın ayrımı yapılmıştır. Görüntü işleme kısmı için, önce görüntüden altını segmentlere ayırmak için CNN tabanlı bir araç kutusu uygulanır. Bundan sonra, altın ve bakır malzemelerin rengini ayırt etmek için derin Evrişimli Sinir Ağları kullanılır. Hem ses hem de görüntü işleme teknikleri ile umut verici sonuçlar elde edilmektedir.
Keywords : goruntu isleme, ses isleme, sahte altın farklılaşması, destek vektör makineleri, evrişimli sinir ağı, görüntü bölümlendirme

ORIGINAL ARTICLE URL