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
- Tez No: 380806
- Danışmanlar: PROF. DR. HAYDAR HACISEFEROĞULLARI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayar destekli otomasyon, Sayısal görüntü işleme, Computer aided automation, Digital image processing
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tarım Makineleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Yapay sinir ağları yardımıyla biyomedikal dokuların sınıflandırılması
Classification of biomedical images by using artificial neural networks
TAMER ÖLMEZ
- Bulanık küme tabanlı karar ağacı optimizasyonu için sentetik özellik çıkarımı ve sinerji tespiti
Synthetic feature extraction and synergy detection for fuzzy set-based decision tree optimization
HASAN GÜREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
MatematikNevşehir Hacı Bektaş Veli ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM ŞANLIBABA
- Numerical investigation of natural convection in dmlm process
Katmanlı imalatta doğal taşınımın sayısal incelenmesi
BERK ÖZADA
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERTAÇ ÇADIRCI
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA