In this study, focal defects on railways, especially metal-metal interactions, were determined by fuzzy logic based image processing algorithm. In the developed method, four input variables for fuzzy logic system and three value ranges for each input variable are defined. The membership function type is set to triangle for all value ranges. In defining the input parameters, the first and second derivatives of the ray defect view along the x and y axes are used. Thirteen rational rules have been defined for the relationship of each input parameter with the output parameter. By defining the rules, fuzzy logic output of the ray defect was obtained by initiating the rinse process and removing the unnecessary noise by thresholding. The developed method has been tested with rail defects taken from five different points on the railway line and the most used in the literature is Canny, Sobel and Laplacian edge detection algorithms were compared. It was found that the method developed in comparison results showed better results than other methods.

Bu çalışmada, demiryolları üzerinde özellikle metal-metal etkileşimi sonucu meydana gelen ray kusurlarının bulanık mantık tabanlı görüntü işleme algoritması ile tespiti gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen yöntemde, bulanık mantık sistemi için dört adet giriş değişkeni ve herbir giriş değişkeni için üçer adet değer aralığı tanımlanmıştır. Değer aralıklarının hepsi için üyelik fonksiyon tipi üçgen olarak belirlenmiştir. Giriş parametrelerinin tanımlanmasında ray kusur görüntüsünün x ve y eksenleri boyunca olan birinci ve ikinci türevleri kullanılmıştır. Her bir giriş paramtresinin çıkış parametresi ile olan ilişkisi için on üç adet mantıklı kural tanımı yapılmıştır. Kuralların tanımlanması ile durulaştırma işlemi başlatılarak ray kusurunun bulanık mantık çıktısı elde edilmiş bunun üzerine de eşikleme uygulanarak gereksiz gürültülerin giderilmesi gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen yöntem demiryolu hattı üzerinden beş farklı noktadan alınan ray kusurları ile test edilmiş ve literatürde en çok kullanılan Canny, Sobel ve Laplacian kenar bulma algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçlarında geliştirilen yöntemin diğer yöntemlere göre daha iyi sonuç verdiği ortaya çıkmıştır.