Classification and Separation of Fruits According To Their Ripeness Level
Meyvelerin Olgunluk Düzeylerine Göre Sınıflandırılması ve Ayrıştırılması
- Tez No: 904888
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HYUNG JIN CHANG
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mechatronics Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The Unıversıty Of Bırmıngham
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Robotik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tarlalardan toplanan farklı olgunluktaki meyvelerin olgunluk derecelerine göre sınıflandırılması çok emek isteyen, zor bir işlemdir. Ayrıca bu işlem için insan gücünden yararlanmak maliyetleri oldukça artırmaktadır. Bu proje, nakliye sorunları ve müşteri istekleri gibi çeşitli nedenlerle olgunluk derecelerine göre ayırt edilmesi gereken meyvelerin sınıflandırılması problemine, yapay zeka ve robotik manipülatör kullanarak çözüm bulmayı amaçlar. Projede meyvelerin olgunluklarının yüzde olarak tahmin edilmesi üzerine de çalışmalar yapılmıştır. Bu proje meyvelerin olgunluk derecelerine göre sınıflandırılması ve robot kol kullanılarak meyvelerin uygun pozisyonlara ayrılması olarak ikiye ayrılmaktadır. İlk bölümde farklı olgunluk düzeylerindeki avokado, domates ve muz meyvelerine ait görüntüleri içeren bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti, meyvelerin olgunluk düzeylerini tahmin etmek için InceptionV3, VGG16 ve ResNet50 gibi çeşitli evrişimli sinir ağı yöntemlerini eğitmek için kullanılmıştır. İkinci bölümde, CoppeliaSim simülasyon programında IRB 360 robotu kullanılarak 3 boyutlu çizim programları ile oluşturulan ve gerçek hayat meyvelerini temsil eden nesnelerin ayrıştırma işlemleri simüle edilmiştir. Sonuç olarak, meyve olgunluk düzeyini yüzde olarak hesaplamak için herhangi bir matematiksel yöntem bulunmasa bile, en iyi performansa sahip model olan ResNet50, simülasyon ortamına başarıyla aktarılmış ve IRB 360 robotu kullanılarak meyve ayırma işlemi başarıyla gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Classifying the fruits of different ripeness collected from the fields according to their ripeness level is a difficult process that requires a lot of labour. In addition, making use of manpower for this process increases the costs considerably. This project aims to find a solution using artificial intelligence and robotic manipulator to distinguish the fruits according to their ripeness level due to various reasons such as transportation problems and customer requests. In the project, studies were also carried out on estimating the maturity of fruits as a percentage. This project is divided into two as classifying the fruits according to their ripeness level, and separation the fruits to the appropriate positions using a robot arm. In the first part, a dataset contains different ripeness levels of avocado, tomato and banana images were created. And this dataset was used to train various convolutional neural network methods that are InceptionV3, VGG16 and ResNet50 to predict the ripeness levels of fruits. In the second part, the separation processes of objects created with 3D drawing programs and representing real-life fruits are simulated by using the IRB 360 robot in the CoppeliaSim simulation program. As a result, even no mathematical method was found for calculating fruit ripeness level as a percentage, ResNet50, the model with the best performance, was successfully transferred to the simulation environment and fruit separation was carried out successfully using IRB 360 robot
Benzer Tezler
- Meniere hastalığında endolenfatik kese cerrahisi
Endolymphatic sac surgery in meniere's disease
NEBİL GÖKSU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kulak Burun ve BoğazGazi ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NECMETTİN AKYILDIZ
- Landsat uydusu aracılığı ile elde edilen görüntülerin sınıflandırılmaları ve bunlara ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması
Başlık çevirisi yok
G. FERZAN KÜÇÜKA
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ
- Integrable {e}-structures and integrable G-structures for a finite group G
İntegrallenebilir {e}- yapıları ve sonlu bir grup için integrallenebilir G-yapıları
BELGİN KARAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURGUT ÖNDER
- 1950-1975 dönemi sosyal yapı değişiminin konut tasarımına etkisi Ankara-Kavaklıdere örneği
1950-1975 period effects of changes in social structure on planning of residences -Ankara, Kavaklıdere eraple
ADNAN AKSU