Geri Dön

Classification of pistachio with deep learning and sorting with robotic manipulator

Derin öğrenme ile Antep fıstığının sınıflandırılması ve robotik manipülatör ile ayrıştırılması

  1. Tez No: 686947
  2. Yazar: AHMET EMİN KARADAĞ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ KILIÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Sanayileşmenin büyümesi ile birlikte otomasyona olan talep de artmaktadır. Otomasyon, sürekli üretim gibi faydalarından dolayı, üretim aşamasını önemli adımlarından biri olan kalite değerlendirmesinde de arzu edilmektedir. Bu çalışmanın amacı, otomatik bir fıstık ayrıştırma sistemi yapmaktır. Günümüzde fıstığın kalite değerlendirmesi elle yapılmaktadır, bu da otomasyondan gelebilecek potansiyel yararların önüne geçmektedir. Bu adımı otomatikleştirmek için, nesne tanıma için yazılmış derin öğrenme algoritması eğitildi. Algoritma fıstıkları dört farklı guruba sınıflandırmaktadır: kırmızı fıstık, yeşil fıstık, çıtlak fıstık ve çıtlak olmayan fıstık. Algoritma, gerçekçi durumlara uygunluk adına, fıstıklar yakınca kümelenmiş haldeyken tanımlanması için eğitildi. Algoritmanın fıstıkları algılama oranı %100'e yakın ve hata matrisi sınıflandırmada kırmızı fıstık için %98, yeşil fıstık için %94, çıtlak fıstık için %74 ve çıtlak olmayan fıstık için %89 doğruluk oranlarıyla gelecek vadeden bir yapıda. Tezin ileri aşamasında, fıstıkların boylarının ve alanlarının ölçülmesi için görüntü segmentasyonu yapılmıştır. Testler, ölçüm için, ortalama %1.77 hata oranı göstermiştir. Son kısımda, fıstıkları fiziksel olarak ayırmak için bir robotik manipülatör yapılmıştır. Testler, tutucu parmağın, fıstıkların birbirlerine çok yakınken ayrıştırma yapamamasından dolayı, geliştirilmeye ihtiyacının olduğunu göstermiştir, fakat fıstıklar birbirlerinden bir miktar uzaklarken, ayrıştırmanın mümkün olduğu gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

As the industrialization grows, demand for automation increases with it. Quality assessment is an important step in production line, which also requires automation for it comes with many benefits such as continuous production. Objective of this study is to make an automated pistachio separation system. Today, quality inspection of pistachio is done manually which reaps the potential benefits of automation. To automate this step, a deep algorithm specialized in object detection has been trained. Algorithm was trained to classify the pistachios into four classes: red hulled pistachio, yellow hulled pistachio, cracked pistachio and not-cracked pistachio. The algorithm was trained to recognize pistachios when they were clustered together to have a more realistic assessment. The algorithm's detection rate on the recognition of the individual pistachios was near 100% and confusion matrix show very promising classification accuracy, with accuracies of 98% for red hulled pistachios, 94% for yellow pistachios, 74% for cracked pistachios and 89% for not-cracked pistachios. Further in the thesis, image segmentation is done to get the area, length and width of the pistachios. Tests shows an average of 1.77% error for the accuracy of measurement. In the last part of the thesis, a robotic manipulator was made to physically separate pistachios. Test shows that, grippers needs an upgrade because it is unable to separate pistachios in one try when they are clustered together, but when they are separated from each other for a small distance, separation was observed to be possible.

Benzer Tezler

  1. Feature detection and classification of pistachio by using image processing

    Görüntü işleme teknikleri kullanılarak Antep fıstığının özellik tespiti ve sınıflandırılması

    MARWA KHALEEL RASHID

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Makine MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ KILIÇ

    PROF. DR. SADETTİN KAPUCU

  2. Antepfıstığında kullanılan sınıflandırma sistemlerinin incelenmesi ve alternatif bir sınıflandırma sisteminin tasarımı

    The investigation of classification systems used for pistahio and construction of an alternetive classification system

    ÜMRAN ATAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    ZiraatHarran Üniversitesi

    Tarım Makineleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. REFİK POLAT

  3. Classification of agricultural kernels using impact acoustic signal processing

    Tarımsal ürünlerin çarpma sesi kullanılarak sınıflandırılması

    İBRAHİM ONARAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Besin Hijyeni ve Teknolojisiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENİS ÇETİN

  4. Antepfıstığının (Pistachia vera L. ) bazı fiziksel özelliklerinin belirlenmesi

    Determination of some physical characteristics of pistachio (Pistachia vera L. )

    KAMİL ÖZDEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    ZiraatEge Üniversitesi

    Tarım Makineleri Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. FAZİLET N. ALAYUNT

  5. Investigation of late holocene period vegetation and climatic changes of Gölbaşi basin based on palynological analysis

    Gölbaşı havzasının geç holosen dönemi vejetasyon ve iklim değişimlerinin palinolojik analizler ile araştırılması

    DİLA DOĞA GÖKGÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Katı Yer Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DEMET BİLTEKİN

    PROF. DR. KÜRŞAD KADİR ERİŞ