Visual Servoing Techniques for Specular Reflection Mitigation in UAV-Based Meter Inspection. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF (MSc Thesis) Signed_thesis_g202212520_2025_approved_updated.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only until 4 July 2026. Download (29MB)

Arabic Abstract

مهد التقدم التكنولوجي الطريق لدمج الروبوتات والطائرات بدون طيار في التطبيقات الواقعية، منتقلاً بها من البيئات التجريبية إلى أدوار عملية في صناعات مثل مراقبة الطاقة، الزراعة، والأتمتة. ومن بين التطبيقات الأكثر تحديًا هو الحصول على قراءات رقمية دقيقة للعدادات في بيئات متنوعة وغير متوقعة. حيث تشكل الانعكاسات اللامعة، وتغيرات الإضاءة، والديناميكيات البيئية عقبات كبيرة، مما يستدعي حلولًا مبتكرة تجمع بين القابلية للتكيف، والدقة، والكفاءة. يستعرض هذا المقترح البحثي تطوير نظام لقراءة العدادات الرقمية باستخدام طائرة بدون طيار، يتمتع بالقدرة على التكيف مع الانعكاسات اللامعة. ويعتمد النظام على إطار عمل مبني على خوارزمية ، بهدف الكشف بدقة عالية عن العدادات والانعكاسات، مما يوفر أساسًا قويًا للتعرف البصري على الأحرف . ولمعالجة التباين في جودة الصور الناتج عن الإضاءة والانعكاسات، سيتم اعتماد آلية تكيفية لاختيار أفضل الصور لمعالجة ، بما يضمن موثوقية في جمع البيانات. يعمل هذا البحث على الربط بين التقدم في الرؤية الحاسوبية، والملاحة الذاتية للطائرات بدون طيار، وآليات التغذية الراجعة التكيفية، لتقديم حل متكامل لمراقبة العدادات الرقمية. وسيخضع الإطار المطور للاختبار لتقييم أدائه، مما يمهد الطريق لتطبيقات قابلة للتوسّع في المدن الذكية، والأتمتة الصناعية، وغيرها. ومن المتوقع أن تسهم النتائج في مجالات الأنظمة الذاتية والأتمتة المعتمدة على الرؤية الحاسوبية، لتعزيز دمج الطائرات بدون طيار في مهام المراقبة والتحكم.

English Abstract

The advancement of technology has paved the way for integrating robotics and UAVs into real-world applications, transitioning them from experimental settings to practical roles in industries such as energy monitoring, agriculture, and automation. One challenging application is obtaining accurate digital meter readings in diverse and unpredictable environments. Specular reflections, lighting variability, and environmental dynamics present significant obstacles, necessitating innovative solutions that combine adaptability, precision, and efficiency. This thesis outlines the development of a UAV-assisted specular reflection-aware digital meter measurement system, designed to overcome the above mentioned challenges. Leveraging a YOLO-based framework, the system aims to detect meters and reflections with high accuracy, providing a robust foundation for optical character recognition (OCR). To address variability in image quality caused by lighting and reflections, an adaptive mechanism will select optimal images for OCR processing, ensuring reliability in data acquisition. This research bridges advancements in computer vision, UAV navigation, and adaptive feedback mechanisms, offering a holistic solution to digital meter monitoring. The developed framework will undergo testing to assess its performance, paving the way for scalable applications in smart cities, industrial automation, and beyond. The results are expected to contribute to the fields of autonomous systems and vision-based automation for integrating UAVs into monitoring and control tasks.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Computer Systems Engineering
Department:	College of Engineering and Physics > Control and Instrumentation Engineering
Committee Advisor:	Saif, Abdulwahed Abdulaziz
Committee Co-Advisor:	Elferik, Sami
Committee Members:	Al-Nasser, Mustafa
Depositing User:	FETHI OUERDANE (g202212520)
Date Deposited:	13 Jul 2025 06:44
Last Modified:	13 Jul 2025 06:44
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/143600