Ιδρυματικό Αποθετήριο
Πολυτεχνείο Κρήτης
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN
|
EL
| URI | http://purl.tuc.gr/dl/dias/95D88755-9AB9-4677-86E6-3546F6FCD437 | - |
| Αναγνωριστικό | https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.93017 | - |
| Γλώσσα | en | - |
| Μέγεθος | 97.7 megabytes | en |
| Μέγεθος | 112 pages | en |
| Τίτλος | Multi-Dimensional data structures and classification schemes as a tool for the nondestructive analysis of complex materials | en |
| Τίτλος | Πολυδιάστατες και ταξινομημένες δομές δεδομένων ως εργαλείο μη καταστρεπτικής ανάλυσης σύνθετων υλικών | el |
| Δημιουργός | Kargakos Stefanos | en |
| Δημιουργός | Καργακος Στεφανος | el |
| Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής] | Balas Costas | en |
| Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής] | Μπαλας Κωστας | el |
| Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Samoladas Vasilis | en |
| Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Σαμολαδας Βασιλης | el |
| Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Zervakis Michail | en |
| Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Ζερβακης Μιχαηλ | el |
| Εκδότης | Πολυτεχνείο Κρήτης | el |
| Εκδότης | Technical University of Crete | en |
| Ακαδημαϊκή Μονάδα | Technical University of Crete::School of Electrical and Computer Engineering | en |
| Ακαδημαϊκή Μονάδα | Πολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών | el |
| Περίληψη | Microscopy is a critical component for the visualization of samples & objects that cannot be seen with the unaided eye, allowing scientists to have a glimpse at a world of unimaginable complexity. Different specialized microscopes deploying several imaging techniques are essential for this purpose, however this way scientists tend to consume an unrealistic amount of time to achieve accurate diagnosis. In this thesis we exploit a new advanced HTS microscope featuring Hyperspectral, Transmission, Reflectance, Fluores-cence and Polarization imaging. By illustrating the morphological, molecular, electronic and crystalline structures of matter, this microscope provides unique features for auto-mated state of the art object classification. Upon observing those unique characteristics we approach a Multi-Modal object classification method, utilizing Convolutional Neural Networks for each modality and a Fully-Connected Neural Network which combines every unique illustration of the specimens. The CNN’s outputs are providing a serial unique encoding for each image and the FC-NN serve as a decoder capable of processing tabular labeled data. This thesis provides extensive analysis and results regarding the different combinations of imaging modalities with the intention to extract valuable information about their importance on the classification process. Exploiting the full power of our NNs system, by deploying every imaging modality we achieve accuracy greater than 99%. | en |
| Περίληψη | Η μικροσκοπία είναι ένα κρίσιμο συστατικό για την οπτικοποίηση δειγμάτων & αντικειμένων που δεν είναι ορατά με γυμνό μάτι, επιτρέποντας στους επιστήμονες να ρίξουν μια ματιά σε έναν κόσμο αφάνταστης πολυπλοκότητας. Διαφορετικά εξειδικευμένα μικροσκόπια που αναπτύσσουν διάφορες τεχνικές απεικόνισης είναι απαραίτητα για το σκοπό αυτό, ωστόσο με αυτόν τον τρόπο οι επιστήμονες τείνουν να καταναλώνουν μη ρεαλιστικό χρόνο για να επιτύχουν ακριβή διάγνωση. Σε αυτή τη διατριβή εκμεταλλευόμαστε ένα νέο προηγμένο μικροσκόπιο HTS που διαθέτει απεικόνιση υπερφασμάτων, μετάδοσης, ανάκλασης, φθορισμού και πόλωσης. Με την απεικόνιση των μορφολογικών, μοριακών, ηλεκτρονικών και κρυσταλλικών δομών της ύλης, αυτό το μικροσκόπιο παρέχει μοναδικά χαρακτηριστικά για αυτοματοποιημένη ταξινόμηση αντικειμένων προηγμένης τεχνολογίας. Παρατηρώντας αυτά τα μοναδικά χαρακτηριστικά προσεγγίζουμε μια μέθοδο ταξινόμησης αντικειμένων Multi-Modal, χρησιμοποιώντας Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα για κάθε μέθοδο απεικόνισης και ένα Πλήρως Συνδεδεμένο Νευρωνικό Δίκτυο που συνδυάζει κάθε μοναδική απεικόνιση των δειγμάτων. Οι έξοδοι του CNN παρέχουν μια σειριακή μοναδική κωδικοποίηση για κάθε εικόνα και το FC-NN χρησιμεύει ως αποκωδικοποιητής ικανός να επεξεργάζεται δεδομένα σε μορφή πίνακα. Αυτή η διατριβή παρέχει εκτενή ανάλυση και αποτελέσματα σχετικά με τους διαφορετικούς συνδυασμούς τρόπων απεικόνισης με σκοπό την εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών σχετικά με τη σημασία τους στη διαδικασία ταξινόμησης. Εκμεταλλευόμενοι την πλήρη ισχύ του συστήματος NN που διαθέτουμε, χρησιμοποιώντας κάθε τρόπο απεικόνισης επιτυγχάνουμε ακρίβεια μεγαλύτερη από 99%. | el |
| Τύπος | Διπλωματική Εργασία | el |
| Τύπος | Diploma Work | en |
| Άδεια Χρήσης | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | en |
| Ημερομηνία | 2022-07-28 | - |
| Ημερομηνία Δημοσίευσης | 2022 | - |
| Θεματική Κατηγορία | Object classification | en |
| Θεματική Κατηγορία | Neural networks | en |
| Θεματική Κατηγορία | Multi dimensional data | en |
| Θεματική Κατηγορία | Microscopy | en |
| Βιβλιογραφική Αναφορά | Stefanos Kargakos, "Multi-Dimensional data structures and classification schemes as a tool for the nondestructive analysis of complex materials", Diploma Work, School of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2022 | en |
| Βιβλιογραφική Αναφορά | Στέφανος Καργάκος, "Πολυδιάστατες και ταξινομημένες δομές δεδομένων ως εργαλείο μη καταστρεπτικής ανάλυσης σύνθετων υλικών", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2022 | el |
Copyright © DIAS 2013
