การพัฒนาฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ของเรดาร์ทะลุพื้นดินเพื่อการตรวจจับวัตถุที่ฝังใต้ดิน

Hardware and software development of ground-penetrating radar for buried object detection

Name: พชร ศรีมุกข์

keyword: เรดาร์ตรวจใต้พื้นดิน

ThaSH: นิวรัลเน็ตเวิร์ค (วิทยาการคอมพิวเตอร์)

; การตรวจจับวัตถุ

ThaSH: อุปกรณ์ตรวจจับ

ThaSH: ที่ดิน -- วัสดุ -- การจำแนก

ThaSH: วัตถุระเบิด -- การตรวจหา -- เครื่องมือและอุปกรณ์

Abstract: วิทยานิพนธ์นี้นำเสนอการพัฒนาฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ของเรดาร์ทะลุพื้นดินเพื่อการตรวจจับวัตถุที่ฝังใต้ดินอัตโนมัติ เช่น ระเบิดแสวงเครื่อง (IED) แบบเรียลไทม์ สำหรับพื้นที่ประเทศไทย ซึ่งในการออกแบบและพัฒนาฮาร์ดแวร์จะประกอบไปด้วย ระบบควบคุมการรับ-ส่งสัญญาณพัลส์ สายอากาศ รับ - ส่ง สำหรับสัญญาณพัลส์ (UWB) อุปกรณ์สำหรับแปลงสัญญาณจากอนาล็อกไปเป็นข้อมูลดิจิทัล ซึ่งจะมีซอฟต์แวร์ที่ทำหน้าที่อ่านข้อมูลจากหน่วยความจำมาเก็บไว้และแสดงผลในรูปแบบ เอ-สแกน (A-scan) และ บี-สแกน (B-scan) โดยใช้ข้อมูลของรูปภาพบี-สแกน สำหรับการตรวจจับรูปแบบไฮเพอร์โบลิกที่เกิดจากการสะท้อนของวัตถุแบบเรียลไทม์ได้ ในการทดลองการตรวจจับรูปแบบไฮเพอร์โบลิกนั้นข้อมูลที่ได้จำเป็นต้องผ่านกระบวนการประมวลผลด้วยวิธีการประมวลผลล่วงหน้า (Pre-Processing) คือ Zero-offset removal และ Background removal และ การกรองความถี่ที่ (Bandpass filtering) เพื่อลบพื้นหลังและสัญญาณที่ไม่ต้องการของภาพออกไปให้เหลือแค่สัญญาณที่เกิดจากการสะท้อนของวัตถุต่าง ๆ ที่ฝังอยู่ใต้ดิน และใช้เทคนิคโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันแบบเสนอพื้นที่ (R-CNN) ในการตรวจจับวัตถุอัตโนมัติและใช้เทคนิคการวัดผลการตรวจจับวัตถุด้วย (IoU) ซึ่งเรดาร์ทะลุพื้นดินสามารถตรวจจับรูปแบบไฮเพอร์โบ-ลิก ของระเบิดแสวงเครื่องที่ฝังอยู่ใต้ดินได้ทั้งพื้นที่ถนนและพื้นที่ใต้ทางรถไฟ โดยมีผลความน่าจะเป็นของการตรวจจับสูงสุดคือ 98.83% และ 96.50% ตามลำดับ

Abstract: This thesis proposes the implementation of and experimentation of Ground Penetrating Radar (GPR) for real-time automatic detection of buried improvised explosive devices (IEDs). The implementation of GPR, including of hardware and software, was implemented. An ultra-wideband (UWB) antenna was designed and implemented, particularly for the GPR operation. The experiments were conducted in order to demonstrate the real-time automatic detection of the GPR using a Region-Based Convolutional Neural Network (R-CNN) algorithm for the buried IED. In the experiments, the GPR was mounted on a pickup truck and a maintenance train in order to find the IED buried under a road and a railway, respectively. B-scan images were collected using the implemented GPR. R-CNN-based detection for the hyperbolic pattern, which indicates the buried IED, was performed along with pre-processing, for example using zero-offset removal, and background removal and filtering. Experimental results in terms of detecting the hyperbolic pattern in B-scan images have been shown and verified that the proposed GPR system is superior to the conventional one using region analysis processing-based detection. Results have also shown that pre-processing is required in order to improve and/or clean the hyperbolic pattern before detection. In conclusion, the GPR system demonstrated its ability to automatically detect IEDs buried under roads and railways in real-time by identifying the hyperbolic pattern in the collected B-scan images. The system achieved a detection probability of 98.83% and 96.50% for roads and railways, respectively.

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@kmutnb.ac.th

Name: เอกรัฐ บุญภูงา

Role: ที่ปรึกษาดุษฎีนิพนธ์

Email : akkkarat.b@eng.kmutnb.ac.th

Name: กมล เขมะรังษี

Role: ที่ปรึกษาดุษฎีนิพนธ์

Created: 2565

Modified: 2566-11-09

Issued: 2566-11-09

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

tha

DegreeName: ปรัชญาดุษฎีบัณฑิต

Level: ปริญญาเอก

Descipline: วิศวกรรมไฟฟ้า

Grantor: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	B17618812.pdf	8.66 MB	6	2025-11-28 14:02:52

ใช้เวลา

0.033889 วินาที