Geri Dön

Gerçek zamanlı olarak meyveleri görüntü işleme ile sınıflandıran otomasyon sistemi

The real-time automation system for classifying fruits with image processing

  1. Tez No: 466624
  2. Yazar: İSMAİL BURAK AKINCI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. CANER ÖZCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Bireylerin görme duyusundan esinlenen görüntü işleme sisteminden günümüzde çeşitli bilim dallarında yararlanılmıştır. Görüntülerin farklı metot ve araçlarla bilgisayar ortamına aktarılması ve işlenmesinden oluşan görüntü işleme, yeni bir görüntü elde edilmesiyle veya mevcut görüntünün anlamlandırılmasıyla sonuçlanmıştır. Bu yöntemler ile geliştirilen sistemler hayatımıza katkı sağlamakta, uygulama aşamaları hız, kolaylık ve maliyet açısından en düşük düzeyde tutulmuştur. Bu nedenle görüntü işleme metotları gelişerek kullanımı yaygınlaşmıştır. Endüstri alanındaki görüntü işleme sistemleri de artan üretim ihtiyacına katkı sağlamıştır. Bu noktada, görüntü işleme sistemlerinin kullanıldığı alanlarda minimum maliyet ve maksimum verim ilkesi ile faydalanılmıştır. Bu çalışmada görüntü işleme modellerinde bir yöntem olarak kullanılan EmguCV grafik kütüphanesi ile gerçek zamanlı olarak video görüntülerindeki meyvelerin boyutlarına göre sınıflandırılmasını sağlayan bir otomasyon sistemi gerçekleştirilmiştir. EmguCV kütüphanesinin temelini oluşturan filtre modelleri bu çalışmada örneklendirilmiştir. Uygulamada meyvelerin sınıflandırılmasında faydalanılan değerler kullanıcı etkileşimi ile temin edilebilmektedir. Görüntü işleme, görüntünün yumuşatılması ve kenar bulma için ayrı ayrı örneklendirilerek matematiksel çözümleri verilmiştir. Elde edilen sonuçlar net Framework sınıflarından OpenGL kullanılarak uygulamada görüntülenebilmektedir. Uygulama Visual Studio 2012, OpenGL 3.0 ve Windows 7 platformlarında hazırlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Image processing system, which is inspired by the vision of individuals, is now used in many sciences. Image processing which involves transferring and processing images to a computer using different methods and tools has resulted in the acquisition of a new image or interpretation of the current image. Systems which are developed with these methods contribute to our life and their implementation steps have been kept at the lowest level in terms of speed, easiness and cost. For this reason, image processing methods have been developed and become widespread. Image processing systems in the industry have also contributed to increased production requirements. At this point, the areas where image processing systems are used have been utilized with minimum cost and maximum efficiency principle. In this study, an automation system has been realized which classifies the fruits in the video images according to their dimensions in real time with the EmguCV graphic library which is used as a method in image processing models. The filter models that form the basis of the EmguCV library are illustrated in this study. The values used in the classification of the fruits can be obtained with user interaction in the application. Mathematical solutions of the image processing are given separately for image smoothing and edge detection. Obtained results can be displayed in the application using OpenGL from net Framework classes. The application is built on Visual Studio 2012, OpenGL 3.0 and Windows 7 platforms.

Benzer Tezler

  1. Görüntü işleme teknikleri kullanarak elma tasnifleme

    Image processing techniques for apple classification

    ORHAN ER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BAYRAM CETİŞLİ

  2. Defective fruits detection using deep convolutional networks

    Derin konvolüsyon ağları ile bozulmuş meyvelerin tespiti

    RHUDIE GRACE ZANG EDZANG

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET GÖKTÜRK

  3. Integrating path planning and image processing with UAVs for disease detection and yield estimation in indoor agriculture

    Kapalı alan tarımda hastalık tespiti ve verim tahmini için rota planlama ve görüntü işlemenin İHA'larla entegre edilmesi

    ONAT ERDOĞMUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  4. Real-time intelligent strawberry harvesting and quality determination system using computer vision and deep learning

    Bilgisayarla görme ve derin öğrenmeyi kullanan gerçek zamanlı akıllı çilek hasadı ve kalite belirleme sistemi

    NAGHAM YASSIN ALHAWAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. ZEKERİYA TÜFEKCİ

  5. Prunus laurocerasus bitkisinin kimyasal içeriğinin belirlenmesi ve antikanser aktivite özelliklerinin gerçek zamanlı hücre analiz sistemi ile incelenmesi

    Determination of chemical content of Prunus laurocerasus plant and investigation of anticancer activity properties by real-time cell analysis system

    MELİKE AKDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BiyokimyaÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ALTUN