Geri Dön

Havuç sınıflandırmada gerçek zamanlı görüntü işleme makinesi tasarımı ve bazı mekanik sınıflandırma makineleri ile boylama etkinliklerinin karşılaştırılması

Comparison of sorting effectiveness between designed real time image processing machine and some mechanic classification machineries in carrot classification

  1. Tez No: 380806
  2. Yazar: MUSTAFA NEVZAT ÖRNEK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAYDAR HACISEFEROĞULLARI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Tarım Makineleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Ülkemizde Konya-Kaşınhanı Bölgesi havuç üretiminde ilk sırada yer almaktadır. Türkiye'deki 2013 yılı verilerine göre havuç üretim alanlarının yaklaşık %46'sı ve üretim miktarının ise yaklaşık %60'ı Konya Bölgesinden karşılanmaktadır. Bölgede birçok yıkama ve paketleme tesisi bulunmaktadır. Bu tesisler tamamen benzer özellikler göstermekte ve bölgenin ihtiyacını karşılamaktadır. Yıkama havuzundan gelen havuçlar, bazı tesislerde önce mekanik sınıflandırma makinelerine sonra paketleme bölümüne ya da direk paketleme bölümüne gelmektedir. İnsan iş gücü kullanılarak sınıflandırma ve paketleme işlemi yapılmaktadır. Bu çalışmada, enine merdaneli, boyuna merdaneli ve geliştirilen gerçek zamanlı görüntü işleme sistemli sınıflandırma makinesinin sınıflandırma etkinliği belirlenmiştir. Denemeler sonucunda kendi çap aralıklarına göre enine merdaneli sınıflandırma makinesinde hatalı bölüme düşen havuç oranları %0.65 ile %99.33 arasında ve boyuna merdaneli sınıflandırma makinesinde hatalı bölüme düşen havuç oranları %18.39 ile %88.90 arasında değişmiştir. Gerçek zamanlı görüntü işleme makinesinde ise ekstra sınıfta hatalı bölüme düşen havuç oranları %5.42 ile %9.03 arasında bir değişim göstermiştir. Bu sonuçlara göre mekanik sınıflandırma makinelerinin sınıflandırma etkinliğinin yeterli olmadığı, gerçek zamanlı görüntü işleme sistemli sınıflandırma makinesinin ise sınıflandırma etkinliğinin yeterli olduğu belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In our country, Kasınhanı district of Konya province ranks first in the production of carrots. According to data from the year 2013 in Turkey, Konya Province has approximately 46% of carrot production areas and it is obtained approximately 60% of the amount of carrot production from Konya region. There are many washing and packing facility in the region. These facilities show similar features and fully meet the needs of the region. Carrots that came from the washing pool comes firstly to the mechanical grading machines and then to the packing department or directly to the packing department in some facilities. Grading and packing process is carried using manpower. In this study, it was determined classification efficiency of a cross-roller, a longitudinal roller and an improved classification machine which has real-time image processing system. As a result of experiments, according to their wide range, rates of carrot falling to faulty section ranged from between 0.65% and 99.33% in cross-roller and between 88.90% to 18:39% in longitudinal roller. Also, in real-time image processing machinery, rates of carrot falling to faulty section in the extra-class showed a change between 5.42 and 9.03%. According to these results, the classification efficiency of mechanical classification machines is not sufficient, also the classification efficiency of classification machine which has real-time image processing system was determined as sufficient.

Benzer Tezler

  1. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  2. Classification of complex networks in terms of topological properties

    Topolojik özelliklerine bağlı olarak karmaşık ağ sınıflandırması

    BURCU KANTARCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT AKIN

    DR. VINCENT LABATUT

  3. Develi merkez kaynak sularının sulamada kullanılabilme imkânlarının araştırılması

    Investigation of the possibilities of using develi central spring waters in irrigation

    EMİNE YORULMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    ZiraatErciyes Üniversitesi

    Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SİNAN GERÇEK

  4. Derin öğrenme ile cerrahi video anlama

    Surgical video understanding with deep learning

    ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA

  5. Numerical investigation of natural convection in dmlm process

    Katmanlı imalatta doğal taşınımın sayısal incelenmesi

    BERK ÖZADA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERTAÇ ÇADIRCI