Geri Dön

Görüntü işleme teknikleri kullanarak petek üzerindeki arı larvasının konumunun ve özelliklerinin tespiti

Determination of the location and properties of bee larvae on honeycomb using image processing techniques

  1. Tez No: 652254
  2. Yazar: AHMET GÜNGÖRMÜŞ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SABRİ BIÇAKÇI, DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN GÜNEŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Balıkesir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Bal arılarından başta bal olmak üzere birçok farklı ürün elde edilmektedir. Bunlardan biri de arı sütüdür. Arı sütü genç işçi arıların salgıbezlerinden salgılanarak arı larvalarının beslenmesi için kullanılmaktadır. Besin değeri en yüksek olan arı ürünüdür. Ancak üretimi meşakkatli olup yalnızca kısıtlı bir zaman aralığında yapılabilmektedir. Üretimde en çok zaman alan işlem ise insanlar tarafından yapılan larva transferidir. Bu işlemin hızlandırılması ve arı sütü üretiminin arttırılabilmesi için insan işçiliğinin azaltılması gerekmektedir. Bunun için petek gözlerinde bulunan arı sütü üretimi için ideal boyuttaki larvalar tespit edilmelidir. Bu çalışmanın amacı peteklerde bulunan larvaların konumunun ve özelliklerinin tespit edilmesidir. Çalışmada öncelikle petek gözlerinin net fotoğraflarını çekebilecek ve peteğin üzerinde hareket edebilecek bir deney düzeneği hazırlanmıştır. Bu deney düzeneği ile farklı boyutlarda larvaların bulunduğu 60 adet petek fotoğrafı çekilmiştir. Çekilen fotoğrafların 40 tanesi eğitim 20 tanesi test için ayrılmıştır. Eğitim için ayrılan fotoğraflardaki bütün larvalar etiketlenerek evrişimsel sinir ağı yöntemlerinden biri olan Faster R-CNN eğitilmiştir. Eğitilen sinir ağının larva tespit başarımı %80,4'dür. Tespit edilen larvaların piksel cinsinden büyüklüğüne bakılarak arı sütü üretimi için ideal boyutta olup olmadığı tespit edilmiştir. OpenCV görüntü işleme kütüphanesi kullanılarak ideal boyuttaki larvaların petek gözündeki konumu belirlenmiştir. Eğitim sonrası yapılan testlerde larvanın konumu ve özellikleri başarıyla tespit edilmiştir. Sonuç olarak arı sütü üretimi sürecinde kullanılabilecek, larvaların konum ve özelliklerini başarı ile tespit edebilen bir sistem ortaya çıkarılmıştır.

Özet (Çeviri)

Many different product, especially honey, are obtained from honey bees. One of these is royal jelly. Royal jelly is secreted from the secretions of young worker bees and used for the feeding of bee larvae. The product with the highest nutritional value is the bee product. However, its production is difficult and can only be done in a limited time period. The most time-consuming process in production is larval transfer which by doing humans. Human labor needs to be reduced in order to speed up this process and increase royal jelly production. For this, the larvae in the honeycomb and ideal size for the production of royal jelly should be identified. The aim of this study is to determine the location and properties of the larvae in honeycombs. In these studies, first of all, an experimental setup that can take clear photos of the honeycomb cells and move on the honeycomb was prepared. With this experimental setup, 60 honeycomb photographs with different sizes of larvae were taken. 40 of these photographs were reserved for training and 20 for testing. All the larvae in the photos reserved for training were tagged and trained for Faster R-CNN which be one of the convolutional neural network methods. The larva detection success of the trained neural network is 80.4% According to the size of the detected larvae in pixels value, it was determined whether it is the ideal size for royal jelly production., The ideal size of the larvae in the honeycomb cells was determined by Using the OpenCV image processing library. the tests that performed after the training, the location and features of the larva were successfully determined. As a result, a system, which can be used in the production of royal jelly and which can determine the position and properties of the larvae successfully, was created.

Benzer Tezler

  1. Görüntü işleme teknikleri kullanılarak ana arı davranışlarının takibi

    Monitoring queen bee behaviors using image processing techniques

    AHMET FARUK ULUS

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mekatronik MühendisliğiTrakya Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜRKAN TUNA

  2. Fare testisi mikroskop görüntülerinden yapay zekâ teknikleri ile tübül ve spermatogonyal kök hücre tespiti

    Detecting tubules and spermatogonial stem cells in mouse testis micrographs by using artificial intelligence techniques

    BURAK KAHVECİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyomühendislikHacettepe Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PETEK KORKUSUZ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FUAT AKAL

  3. Olive tree crown detection, delineation and counting by using image processing techniques

    Görüntü işleme teknikleri kullanarak zeytin ağaçlarının tespit edilmesi, resmedilmesi ve sayımının yapılması

    OMAR ALI ABBAS AL-TEKREETI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAMİ ARICA

  4. Skin cancer detection using image processing techniques

    Görüntü işleme tekniklerı kullanarak deri kanseri tespit edilmesi

    ABDULLAH AL KAFEE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    BiyomühendislikFatih Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. SERDAR YILMAZ

    YRD. DOÇ. DR. ŞÜKRÜ OKKESİM

  5. Görüntü işleme teknikleri kullanarak farklı türde zeminlerin mikroyapısal özelliklerinin belirlenmesi

    Determination of microstructural properties of different types of soils by image processing techniques

    ALPER SEZER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İnşaat MühendisliğiEge Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. AHMET BURAK GÖKTEPE

    YRD. DOÇ. DR. SELİM ALTUN