Classification of pistachio with deep learning and sorting with robotic manipulator
Derin öğrenme ile Antep fıstığının sınıflandırılması ve robotik manipülatör ile ayrıştırılması
- Tez No: 686947
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ KILIÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2019
Makine MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ KILIÇ
PROF. DR. SADETTİN KAPUCU
- 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
2007
ZiraatHarran ÜniversitesiTarım Makineleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. REFİK POLAT
- Classification of agricultural kernels using impact acoustic signal processing
Tarımsal ürünlerin çarpma sesi kullanılarak sınıflandırılması
İBRAHİM ONARAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Besin Hijyeni ve Teknolojisiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENİS ÇETİN
- Antepfıstığının (Pistachia vera L. ) bazı fiziksel özelliklerinin belirlenmesi
Determination of some physical characteristics of pistachio (Pistachia vera L. )
KAMİL ÖZDEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
ZiraatEge ÜniversitesiTarım Makineleri Ana Bilim Dalı
PROF.DR. FAZİLET N. ALAYUNT
- 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
2024
Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKatı Yer Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DEMET BİLTEKİN
PROF. DR. KÜRŞAD KADİR ERİŞ