Binalarda Çatlak Kontrolünde CNN Tabanlı Görüntü İşleme Ölçüm Sisteminin Kullanılması


Creative Commons License

Üncü İ. S., Kayakuş M., Yavru C. A., İbadov N.

Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, cilt.9, sa.4, ss.257-267, 2023 (Hakemli Dergi)

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 9 Sayı: 4
  • Basım Tarihi: 2023
  • Doi Numarası: 10.30855/gmbd.0705s24
  • Dergi Adı: Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi
  • Derginin Tarandığı İndeksler: TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Sayfa Sayıları: ss.257-267
  • Akdeniz Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Binadaki çatlaklar yapısal sorunlara işaret edebileceğinden endişe kaynağıdır. Binalarda çatlaklar, binanın görünüşünü etkilediği gibi, duvarın bütünlüğünü bozmakta, yapı güvenliğini tehlikeye atmakta ve yapının dayanıklılığını azalttığı için beton yapıların önemli sorunlarından biridir. Binalardaki çatlaklar endişe kaynağı olabilir ve binanın güvenliğini ve sağlamlığını tehlikeye atabilecek potansiyel bir yapısal soruna işaret edebilir. Bu çatlakların temel nedenlerini anlamak, uygun önleyici tedbirlerin ve onarım yöntemlerinin belirlenmesinde çok önemlidir. Bu çalışmada binalarda çatlak ve eğim kontrolü CNN derin öğrenme algoritmaları kullanılarak geliştirilen görüntü işleme temelli ölçüm sistemi ile gerçekleştirilmiştir. Çalışma için 294 fotoğraftan oluşturulan veri seti kullanılmıştır. Veriler görüntü işleme ön işlemlerden geçirilerek CNN ile tespiti gerçekleştirilmiştir. Doğruluk oranı VGG-16 mimarisinde 0,9716, Inception-V3 mimarisinde 0,9513'tür. Mimarilerin doğruluk oranları arasında önemli bir fark olmadığı sonucuna varıldı. İnşaatlarda kalınlığı 2 mm büyük 4 cm sürekliliği olan tüm dikey ve yatay çatlakların tespiti yapılmıştır. Böylece hızlı, güvenilir bir şekilde binalardaki çatlak kontrolü yapılabilecek ve bina güvenliği sağlanacaktır.