Geri Dön

Dinamik video görüntülerinden durum buğday tohumunun ysa algoritması ile sınıflandırılması

Classification of durum wheat seeds using ann algorithm from dynamic video images

  1. Tez No: 453521
  2. Yazar: ESRA KAYA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMAİL SARITAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Ziraat, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 108

Özet

İnsanların hayatta kalmaları için gerekli olan ana yiyecek kaynaklarından biri olan buğday makarna, ekmek, pasta gibi tüketiciye ulaşan son ürünlerin kalitesinde en büyük öneme sahip olan malzemedir. Buğday kalitesi ise buğday türüne, yetiştirme koşullarına, hasat ve depolama şartlarına, mikroorganizmalar ile haşerelerin sebep olduğu tahribata ve hasatından satımına kadar geçtiği birçok işleme bağlıdır. Hasatından sonra buğday tanelerin saman kabuğundan ayrılmasından paketlenmesine kadar birçok prosedürden geçer. Teknolojide gerçekleşen gelişmelerden dolayı bu prosedürlerin birçoğu üreticiye iş ve zaman maliyetlerinde avantaj ve tüketiciye daha kaliteli ürün temini sağlayan otomatik sistemler ile gerçekleştirilmektedir. Görüntü işleme, sayısal bir resim haline getirilmiş gerçek hayattaki sabit veya hareketli görüntülerin bilgisayar ortamında incelenmesi, özelliklerinin bulunması veya görüntünün manipüle edilerek değiştirilmesi ve yeni bir görüntü elde edilmesidir. Kaliteli yiyecek üretiminin en temel endişelerinden biri tüketiciye ürünün bütün yabancı maddelerden ayrıştırılarak en saf halinde sunulmasıdır. Ayrıca, buğdayın camsılık özelliği de bir kalite ölçütüdür. Eğer buğday camsı ise iyi kalitede değilse kötü kalitede demektir. Bu çalışmada çeşit-1252 durum buğday taneleri Prosilica GT2000c kamerası ile elde edilen sıkıştırılmamış video görüntüsünün üzerinde 10 morfolojik özelliğin kullanılmasıyla çöplerden ayrılmış, 15 renk özelliğinin kullanımıyla da camsılık özellikleri belirlenmiştir. İçinde çöp bulunmayan, yüksek kalite camsı buğday tahılı depolanmasını amaçlayan bu tez çalışmasında görüntü önişlemeden özellik çıkarımına kadar çeşitli görüntü işleme teknikleri benimsenmiş ve sınıflandırma işlemi Yapay Sinir Ağları (ANN) ile gerçekleştirilmiştir. Görüntü işleme bilgisayar ortamında gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar görüntü işlemenin başarılı olduğunu göstermiş ve sınıflandırma başarı oranı %91,73 olarak elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Due to wheat being one of the main food supplies for the survival of humankind, is also the most significant ingredient in the quality of its final products provided to customers, such as pasta, bread and pastry. Wheat quality depends on many things, such as wheat variety, breeding conditions, harvesting and storage conditions, the damages caused by the insects and microorganisms and the procedures it goes through from the harvest to sale. After harvesting, it goes through many procedures from its separation from chaff to its packaging. Nowadays, many of these procedures are conducted with automatic systems due to the development in computer sciences which leads to decreasing cost of labour and time and increasing food quality. These automatic systems use digital image processing techniques for quality control. Digital image processing is investigation of stationary or moving scenes in real life through their digital images, extraction of features or obtaining a new image by manipulating and altering the orijinal image in a computer environment. One of the main concerns of quality food production is to provide a customer with the product in its purest form which means the product must be separated from all foreign matters. The vitreousness of durum wheat is also a measure of quality. If the wheat is vitreous, it means that the wheat is of good quality. If not, then it is of poor quality. In this study, type-1252 durum wheat seeds have been separated from junk using 10 morphological properties of wheat seeds and the vitreousness of wheat is determined through 15 colour features through the uncompressed video image taken with the camera Prosilica GT2000c. With the purpose of obtaining high quality vitreous durum wheat storage with no junk, this thesis study has adopted various image processing techniques from image preprocessing to feature extraction and realized the classification process with Artificial Neural Network(ANN). The image processing has been realized in a computer environment and the results show that the image processing is successful and the classification success rate has been found 91.73%.

Benzer Tezler

  1. Video görüntülerinden sperm hareketlerinin otomatik takibi ve analizi

    Automatic tracking and analysis of sperm motion from video images

    İNAS ALARABI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLŞAH TÜMÜKLÜ ÖZYER

  2. Özel yetenekli ortaokul öğrencilerinin problem çözme süreçlerinde dinamik matematik yazılımının rolü

    The role of dynamic mathematics software in the problem solving process of gifted middle school students

    AZRA ERGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilim ve TeknolojiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. REZAN YILMAZ

  3. Video analysis based fish detecton and tail beat frequency estimation in fishways

    Video analizi ile balık geçitlerinde balık tanıma ve kuyruk sallama frekansı tahmini

    YASİN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

    PROF. DR. SERHAT KÜÇÜKALİ

  4. Anomaly detection for video-based surveillance using covariance features and modeling of sequences via LSTMS

    Video bazlı gözetim sistemlerinde kovaryans öznitelikleri kullanımı ve dizilerin LSTM modellenmesi ile anomali sezimi

    ALİ ENVER BİLECEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ÖZKAN

  5. Gerçek zamanlı uykulu sürüş algılama sistemi

    Drowsy driving detection system

    SEDAT GOLGİYAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERHAN AKIN