Kamkat meyvesi için derin öğrenme tabanlı otonom hasat robotu
Deep learning based autonomous harvest robot for kumqat fruit
- Tez No: 854902
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YAKUP KUTLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İskenderun Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Hasat robotlarının tarihçesi, tarım endüstrisindeki teknolojik gelişmelere paralel olarak şekillenmiştir. İlk hasat robotları, genellikle traktörler üzerine monte edilmiş basit mekanik cihazlardan başlayarak, zaman içinde sensör teknolojileri, yapay zekâ ve otomasyon sistemleri ile gelişmiştir. Bu gelişmeler, hasat robotlarının daha hassas, hızlı ve verimli hale gelmesine olanak tanımıştır. Hasat robotlarının kullanımı, tarım endüstrisinde sürdürülebilirliği artırarak kaynakları daha etkili bir şekilde yönetmeye yardımcı olmakta ve gelecekteki tarım ihtiyaçlarına cevap vermek adına önemli bir adım olarak kabul edilmektedir. Bu robotlar, meyve, sebze ve diğer tarım ürünlerini otomatik olarak toplama, sınıflandırma ve paketleme yeteneklerine sahip olabilmektedir. Bu robotlar, tarım sektöründe karşılaşılan işgücü sıkıntılarına da çözüm sunarak, tarım işletmelerine daha güvenilir ve etkili bir hasat süreci sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında, kamkat meyvelerinin otomatik olarak hasat edilebilmesi için bir otonom hasat robotu geliştirilmiştir. Robotun temel yapısı, 5 eksenli bir robot kolu ve 4 tekerli bir mobil platformdan oluşmuştur. Kamkat meyvelerini ve derinliklerini tespit etmek için RGB-D derinlik kamerası kullanılmıştır. Derin öğrenme modellerinden hız ve tespit başarımı açısından iyi sonuçlar veren YOLOv7 algoritması kullanılmıştır. Burada robot kol için ileri kinematik ve MLP tabanlı ters kinematik hesapları yaptırılmış ve ortalama hata değeri tüm eklem toplamında %1'den az olarak ölçülmüştür. Kamkat meyvesi ağacının doğal haliyle yapılan testlerde nesne algılama performansı %93 ve hasat performansı %75 olarak ölçülmüştür. Burada meyve hasadında ortaya çıkan problemlere çözüm olabilecek ve tarım endüstrisinde kullanılabilecek otonom hasat robotu ortaya çıkmıştır.
Özet (Çeviri)
The history of harvest robots has been shaped in parallel with technological developments in the agricultural industry. The first harvesting robots started with simple mechanical devices, usually mounted on tractors, and have evolved over time with sensor technologies, artificial intelligence and automation systems. These developments have allowed harvesting robots to become more precise, faster and more efficient. The use of harvesting robots helps manage resources more effectively by increasing sustainability in the agricultural industry and is considered an important step to meet future agricultural needs. These robots can have the ability to automatically collect, classify and package fruits, vegetables and other agricultural products. These robots also provide solutions to the labor shortages encountered in the agricultural sector, providing agricultural enterprises with a more reliable and effective harvesting process. In this thesis, an autonomous harvesting robot was developed to automatically harvest kumquat fruits. The basic structure of the robot consists of a 5-axis robot arm and a 4-wheel mobile platform. RGB-D depth camera was used to detect kumquat fruits and their depth. The YOLOv7 algorithm, which gives good results in terms of speed and detection performance from deep learning models, was used. Here, forward kinematics and MLP-based inverse kinematics calculations were made for the robotic arm, and the average error value was measured to be less than 1% in the total of the entire joint. In tests conducted on the kumquat fruit tree in its natural state, object detection performance was measured as 93% and harvest performance was measured as 75%. Here, an autonomous harvesting robot has emerged that can be a solution to the problems arising in fruit harvesting and can be used in the agricultural industry.
Benzer Tezler
- Derinlik kamerası ile derin öğrenme tabanlı nesne tespiti
Deep learning based object detection with depth camera
TANER GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİskenderun Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAKUP KUTLU
- Önemli zeytin (Olea europaea L.) çeşitlerinin izoenzim polimorfizmleri ve genetik özellikleri
Isoenzyme polymorphisms and genetic characteristics of important olive (Olea europaea L.) cultivars and types
SEVDA DÜLGER
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
ZiraatÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT ŞEKER
- Çeşitli egzotik meyvelerin liyofilizasyon yöntemi ile kurutulması ve kalite parametrelerinin incelenmesi
Lyophilization of various exotic fruits and examination of quality parameters
DİLEK OTAL ŞENOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Kimya MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. AZMİ SEYHUN KIPÇAK
- Türkiye'de yetiştirilen kumkuat (Fortunella Spp.) meyve ve yapraklarının fenolik bileşikleri ve antioksidan aktiviteleri
Grown in Turkey kumquat (Fortunella Spp.) phenolic compounds andantioxidant activity of fruits and leaves
ÇAĞRI BÜYÜKKORKMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Kimyaİnönü ÜniversitesiAnalitik Kimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATÜMETÜZZEHRA KÜÇÜKBAY
- Konveksiyonel yöntem ile kurutulmuş kamkat meyvesi (Citrus fortunella) ve kabuğunun bisküvi üretiminde kullanım olanakları
Use possibility of convectional dried kumquat fruit (Citrus fortunella) and peel in biscuit production
DAMLA TAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Gıda MühendisliğiOsmaniye Korkut Ata ÜniversitesiGıda Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA HEPSAĞ