Geri Dön

Patates görüntüleri kullanarak çoklu dış hastalıklarının sınıflandırılması

Classification of multiple skin diseases using potato images

PDF İndir

  1. Tez No: 577204
  2. Yazar: SEDA KIZIL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER ARICAN
  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: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Konya Gıda ve Tarım Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 96

Özet

Tarım ve tarıma dayalı sektörlerde kalite ve verimlilik diğer birçok sektörde olduğu gibi büyük öneme sahiptir. Tarım teknolojilerinin gelişmesi ile bu alanda yapılan çalışmalar da hız kazanmıştır. Küresel ısınma gibi faktörler, tarım ve tarım ürünlerini ciddi şekilde etkilemeye başlamıştır. Tarımda meyve ve sebze hastalıklarının incelenmesi genellikle çıplak gözle yapılır. Bu hem zor hem de verimsiz bir yöntemdir. Hastalıkların tespit edilmesi için standarda ihtiyaç vardır. Tarım ürünleri içinde patates, maliyet, birim alandan yüksek verim, yüksek besin değeri, sindirim kolaylığı, geniş kullanım alanı ve kolay yetişebilmesi özellikleri ile önemli bir yere sahiptir. Patates hastalıkları kalite ve verime zarar verir ve dolayısıyla bu durum üretici ve işletme kuruluşlarının kazancını azaltır. Görüntü analizi ve makine öğrenme teknolojisi günümüzde yaygın olarak her alanda kullanılmaktadır. Bu tekniklerin tarıma ve tarıma dayalı endüstriler de kullanılması verimliliği arttırmakta ve hızlı çözümler sunmaktadır. Meyve ve sebzelerdeki hastalıkların tespit edilmesi için görüntü analizi ve makine öğrenme teknolojisinin kullanılması ile ilgili birçok çalışma yapılmıştır ve bu konuda çalışmalar halen devam etmektedir. Bu çalışmada patateslerde yaygın olarak görülen üç hastalık için görüntü işleme teknolojisi kullanılarak hastalık tespiti ve sınıflandırması yapılmıştır. Önerilen yöntem %96 başarı oranı ile endüstriyel alanda kullanılabileceğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Quality and productivity have great importance in agriculture and agriculture-based sectors as in many other sectors. With the development of agricultural technologies, studies in this field have increased. Agriculture and agricultural products have been affected by for various reasons such as global warming severely. Examination of fruit and vegetable diseases in agriculture are usually performed by the naked eye. This is both difficult and inefficient. Detection of diseases needs a standardization. Potato is an important good among agricultural products with it cost advantage, high yield per unit area, high nutritional value, ease of digestion, wide area of use and easy to grow nature. However, potato diseases are harmful to quality and yield and reduce the earnings of producers and processing organizations. Image analysis and machine learning methods are widely used in every field. The use of these techniques in agriculture and agriculture-based industries increases productivity and provides fast solutions. Many researches have been done to detect diseases in fruits and vegetables using machine learning technologies and there exist various ongoing studies. In this study, disease detection and classification has been done for three common diseases in potatoes using image processing techniques. The proposed method has shown that it can be used in the industrial field with its success rate of 96%.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    892941

    Evolutionary feature optimization for plant leaf disease detection by deep neural networks

    Bitki yaprak hastalık teşhisi için derin sinir ağları ile evrimsel özellik optimizasyonu

    JALAL SADOON HAMEED AL BAYATI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  2. Tez No

    591420

    Orta Anadolu'daki bazı tarımsal ürünlerin fenolojik evrelerine göre spektral yansıtma karakteristiklerinin belirlenmesi üzerine bir araştırma

    A research on the determination of spectral reflection characteristics according to the phenological states of some agricultural products in Middle Anatolia

    GİZEM ÇİÇEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatEge Üniversitesi

    Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF KURUCU

  3. Tez No

    379963

    Realisms and working women in the novels of Gaskell and Brontë

    Gaskell ve Brontë'nin romanlarında gerçekçilik ve çalışan kadınlar

    RANA KAHVECİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    İngiliz Dili ve EdebiyatıOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İngiliz Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MARGARET J. M. SÖNMEZ

  4. Tez No

    896750

    A comparative study of YOLOv8 and faster R-CNN in fruit leaf disease detection for precision

    Meyve yaprağı hastalığının tespıtı ıçın YOLOv8 ve faster R-CNN metotlarının kullanımı

    ARELDI BALA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    ZiraatAntalya Bilim Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAFER ÇALIŞKAN

  5. Tez No

    771652

    The use of inter-specific complementation approach to understand the role of localised replication in plant virus cell-to-cell transport through plasmodesmata

    Plamodesmata yoluyla hücreden hücreye bitki virüs taşınmasında lokalize replikasyonun rolünün anlaşılması için türler arası protein tamamlama stratejisinin kullanımı

    MOHAMED HASSAN MOHAMED HUSSEIN MOHAMED HASSAN MOHAMED HUSSEIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHARREM ARAP KAMBEROĞLU

Geri Dön