Görüntü İşleme Metodu Kullanılarak Rijit Cismin Konum Verisinin Belirlenmesi

Abstract

Bu tez çalışmasında, görüntü işleme metodu ile hareketli cismin konum verisinin elde edilmesi anlatılmaktadır. Hareketli cismin konumunu analiz etmek için test düzeneği kurulmuş ve cismin ~250 m/s hızla, ~8 metrelik hareketi boyunca, 2000 fps ile görüntü alınmıştır. Görüntü analizi ve kamera kalibrasyonu TrackEye programı kullanılarak yapılmış, sonuç olarak konum verisi elde edilmiştir. Tez çalışması ayrıca ne kadar hassasiyet ile pozisyon verisinin bulunduğuna ait bölüm içermektedir. Bu bölüm ile konum verisinin hassasiyeti tespit edilmiştir. Hassasiyet çalışmasında kullanılan test düzeneği, hareketli nesne yerine hareketsiz nesne kullanılması dışında ana test düzeneğine benzer şekilde kurulmuştur. Hareketsiz cismin konum verisi, görüntü işleme yöntemi ve mutlak doğru olarak kabul edilen takeometre ölçümleri ile elde edilmiştir. Sonuçlara göre, görüntü işleme yöntemi ile rijit cismin konumu 2 cm'den küçük hata ve 1 cm'den küçük ortalama hata ile elde edilebilmektedir. Bu değerler ana çalışmanın tolerans sınırları içerisindedir; dolayısıyla yöntem doğrulanmış kabul edilebilir. Hacimsel kısıtlar nedeniyle hareketli cismin konum verisi, entegre sensörler gibi geleneksel yöntemlerle elde edilemediğinde bu çalışmada doğrulanmış olan görüntü işleme yöntemi faydalı olabilmektedir.

In this thesis, obtaining position data of a moving object by image processing method is explained. In order to analyze the position of a moving object, a test setup is conducted and a series of images are taken with 2000 fps during the movement of the object with a speed of ~250 m/s along its movement of ~8 meters. These images are analyzed and camera lenses are calibrated using TrackEye program, and position data is obtained. The thesis also includes a section on how precise position data is available. With this section, the accuracy of the position data is determined. An experimental setup is conducted similarly to the main test setup except that a stationary object is used instead of a moving object. Position data of this stationary object is obtained by image processing method and total station measurements which are accepted as true. According to the results, position of a rigid body with image processing method can be obtained with an error of less than 2 cm and an average error of less than 1 cm. These values are within the tolerance limits of the main study; thus, the method can be accepted as verified. The verified image processing method can be beneficial if position data of a moving object cannot be obtained with traditional methods such as integrated sensors due to volumetric constraints.