Geri Dön

An automated computerized system for soil texture analysis by using laser and LDR sensors

Toprak bünyesi analizi için lazer ve LDR sensörlerle bilgisayarlı otomatik bir sistem

  1. Tez No: 478711
  2. Yazar: MOHID KHAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. UMUT ORHAN
  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: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 115

Özet

Bu tezin amacı, toprak oranını analiz ederek tarımsal araştırmaların daha iyi yapılabilmesi için toprak kalitesini değerlendirmek amacıyla kullanılabilen, hızlı ve basit çalışan bilgisayarlı bir sistem geliştirmektir. Sonuçları elde etmek için Arduino mikrobilgisayar, LDR sensörler, kırmızı nokta lazer ışıkları, bazı elektronik parçalar, MATLAB yazılımı ve akıllı optimizasyon teknikleriyle beraber sinyal işleme metodları kullanılmıştır. Geleneksel metodlar kullanılmadan, dijital bir arayüz ile kum ve silt değerlerini belirlemede kullanılan bir sistem geliştirilmiştir. Toprak tekstürü kum silt ve kil minerallerinin birbirlerine oransal olarak karışımlarıyla belirlenmektedir. Parçacık ayrımını yapabilmek için belirli miktarda toprak örneği hidrometre kabına su ile birlikte konularak karıştırma işlemi yapılır. Parçacıklar yapısal farklılıklarından dolayı su içerisinde farklı hızlarla çökelmeye başlarlar. Oluşan yoğunluk farkı kullanılarak sensörlerden gelen veriler toplanır. Toprak tekstüründe en iri tane kum iken daha sonra silt ve en küçük parçacık olarak da kil gelmektedir. Kum ve silt tayinini belirlemek için bilgisayara bağlı bir Arduino cihazı kullanılmıştır. Tüm deneyler yaklaşık olarak 90 dakika sürmüştür. Deneyler süresince sensörlerden gelen veriler numerik olarak bilgisayarda kaydedilmiştir. Toplanan bu veriler MATLAB ortamında akıllı optimizasyon teknikleriyle işlenerek çıkan sonuçlar irdelenmiştir. Çalışmadaki deneyler sonunda, toprak içerisindeki kum oranının tayini için bu şekilde tasarlanacak olan bir sistemin kullanışlı olabileceği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

The aim of this thesis to develop a rapid and simple automated computerized system to analyze the percentage of soil particle Which could be used as a tool for evaluating soil quality for better agriculture research. To obtain the soil result we are using Arduino microcontroller device, LDR sensors, Red Laser lights, traditional hydrometer, electronics equipment, intelligent optimization technique and MATLAB software,. We developed an system for determining the particle percentages of sand and silt values on a digital interface without the use of conventional method. Soil texture, the overall textural defined by relative proportions of sand, silt, and clay in soil. We take the limited amount of soil put into the hydrometer than we put water and mixed it well to differentiate the soil particle. When the soil particles move in the water with different speed due to their density differences. We start out setup and received the signal from sensors and transmit to computer screen. The biggest particle among the others in terms of volume in soil is mainly known as sand and silt. To take the measurement of sand and silt in soil we used Arduino device and other instruments. We made this experiment for almost one and half hour. Between the experiment time's sensor detect the soil particle and give you data in the numeric form on your system screen. After collecting all the data through these process, we used intelligent optimization technique in MATLAB environment to compute soil particle which give the best result. In this thesis, the experimental results showed that, determination of proportion of sand and silt in a soil data using on computer aided estimation can be useful for agriculture research.

Benzer Tezler

  1. Automated grading and diagnosis system for evaluation of dry eye disease

    Kuru göz hastalığının değerlendirilmesi için otomatik sınıflandırma ve tanı sistemi

    AYŞE ARSLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BAHA ŞEN

  2. ESICIAB, an expert system for identification of clinically important aerobic bacteria

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET GÖRAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1989

    Tıbbi BiyolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. H. ÖZCAN GÜLÇÜR

  3. 'Oagait': A decision support system for grading knee osteoarthritis using gait data

    'oagaıt?: Yürüyüş verileri kullanarak diz osteoartriti derecelendirmesi için bir karar destek sistemi

    NİGAR ŞEN KÖKTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEŞE YALABIK

  4. İmalat stratejileri ve imalat teknolojisi seçiminde uzman sistem yaklaşımı

    Manufacturing strategies and an expert system approach to selecting manufacturing technology

    İBRAHİM ÇİL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAMAZAN EVREN

  5. Robodj: Automatic dj mix generation using spotify api and machine learning methods

    Başlık çevirisi yok

    METEHAN PALA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    MüzikPolitecnico di Milano

    PROF. MASSİMİLİANO ZANONİ