![Institutional Repository [SANDBOX]](images/dias.logo.png "Institutional Repository [SANDBOX]"){kind=logo}
Institutional Repository [SANDBOX]
Technical University of Crete
Technical University of Crete
EN
|
EL
| URI | http://purl.tuc.gr/dl/dias/C16C6609-D137-4772-90C2-1A6FE5946C7E | - |
| Identifier | https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.100771 | - |
| Language | el | - |
| Extent | 3.2 megabytes | en |
| Extent | 93 σελίδες | el |
| Title | Αυτόματη ταξινόμηση ορυκτών μέσω υλοποίησης συνελικτικού νευρωνικού δικτύου | el |
| Creator | Kyriakopoulos Dimitrios-Christos | en |
| Creator | Κυριακοπουλος Δημητριος-Χρηστος | el |
| Contributor [Thesis Supervisor] | Partsinevelos Panagiotis | en |
| Contributor [Thesis Supervisor] | Παρτσινεβελος Παναγιωτης | el |
| Contributor [Committee Member] | Christidis Georgios | en |
| Contributor [Committee Member] | Χρηστιδης Γεωργιος | el |
| Contributor [Committee Member] | Galetakis Michail | en |
| Contributor [Committee Member] | Γαλετακης Μιχαηλ | el |
| Publisher | Πολυτεχνείο Κρήτης | el |
| Publisher | Technical University of Crete | en |
| Academic Unit | Technical University of Crete::School of Mineral Resources Engineering | en |
| Academic Unit | Πολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Μηχανικών Ορυκτών Πόρων | el |
| Description | Δημιούργηθηκε 26 Αυγούστου 2024 η διπλωματική εργασία για τις προϋποθέσεις λήψεις πτυχίου Μηχανικών Ορυκτών Πόρων | el |
| Content Summary | Είναι ευρέως γνωστό ότι η παραγωγή ορυκτών πρώτων υλών στηρίζεται στην ανίχνευση και τον εντοπισμό νέων κοιτασμάτων καθώς και στον καλύτερο διαχωρισμό και εμπλουτισμό των είδη υπάρχοντων. Η παρούσα εργασία έχει ως σκοπό την μελέτη και αξιολόγηση της αρχιτεκτονικής ενός συνελκτικού νευρωνικού δικτύου το οποίο υλοποιήθηκε στο πλαίσιο της παρούσας διπλωματικής για την αναγνώριση ορυκτών μέσω εικόνων. Λόγω έλλειψης διαθέσιμων βάσεων δεδομένων που χρησιμοποιούνται ως επί το πλείστον στην εκπαίδευση των νευρωνικών δικτύων βαθιάς μάθησης, οι εικόνες συλλέχθηκαν χειροκίνητα από ανοιχτές πηγές. Τα δεδομένα διαχωρίστηκαν σε κατηγορίες εκπαίδευσης και επαλήθευσης ενώ επίσης χρησιμοποιοήθηκαν τεχνικές εμπλουτισμού-αύξησης δεδομένων (data augmentation). Επιπροσθέτως, η βάση δεδομένων εμπλουτίστηκε με εικόνες που έχουν μετασχηματισθεί βάσει του υψηλοδιαβατού φίλτρου συνέλιξης Laplace για τον εντοπισμό ακμών, εξερευνώντας την υπόθεση περί Νόμου της συμμετρίας των κρυσταλλικών σχημάτων η οποία αναφέρει πως η διάταξη των ατόμων ή των μορίων σε έναν κρύσταλλο έχει συγκεκριμένες συμμετρικές ιδιότητες που αντικατοπτρίζονται στις εξωτερικές μορφές του κρυστάλλου. Επιλέχθηκαν σημαντικές παράμετροι όπως η αρχιτεκτονική του δικτύου και το πλήθος των εικόνων ανα εκπαίδευση ενώ το δίκτυο βελτιστοποιήθηκε και ελέγχθηκε ως προς την ακρίβειά του. Το δίκτυο συγκρίθηκε με το νευρωνικό δίκτυο βαθιάς μάθησης VGG16, γνωστό για εφαρμογές αναγνώρισης εικόνων, το οποίο εκπαιδεύτηκε με την ίδια βάση δεδομένων. Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι το υλοποιημένο νευρωνικό δίκτυο είναι αξιόπιστο με αποτελέσματα ακρίβειας και ανάκλησης περίπου στο 70%. Οι κατηγορίες που συμπεριελήφθηκαν στο μοντέλο περιλαμβάνουν τις παρακάτω κλάσεις ορυκτών: χαλαζίας, βιοτήτης, αιματίτης, ασβεστίτης, αζουρίτης, κινναβαρίτης, μαλαχίτης, κίτρινη σανδαράχη, μαλαχίτης και τιρκουάζ. | el |
| Type of Item | Διπλωματική Εργασία | el |
| Type of Item | Diploma Work | en |
| License | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | en |
| Date of Item | 2024-08-30 | - |
| Date of Publication | 2024 | - |
| Subject | Ανάλυση εικόνας | el |
| Subject | Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα | el |
| Subject | Βαθιά μάθηση | el |
| Subject | Ταξινόμηση | el |
| Subject | Αναγνώριση ορυκτών | el |
| Bibliographic Citation | Δημήτριος-Χρήστος Κυριακόπουλος, "Αυτόματη ταξινόμηση ορυκτών μέσω υλοποίησης συνελικτικού νευρωνικού δικτύου", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Μηχανικών Ορυκτών Πόρων, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2024 | el |
Copyright © DIAS 2013
