Görüntü işleme ile ağaç meyve yükünün hesaplanması
Prediction of fruit trees load with image processing
Yazar: GAMZE HİKMET YAŞAR
Danışman: DOÇ. DR. BAYRAM AKDEMİR
Konya Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Ziraat = Agriculture
Dizin: Ağaçlar = Trees ; Görüntü işleme = Image processing ; Matlab = Matlab ; Meyveler = Fruits ; Tarım = Agriculture ; Tarım sektörü = Agricultural sector ; Tarımsal üretim = Agricultural production ; Teknoloji kullanımı = Technology utilization

Özet:
Çoğu uygulamada yaygın hale gelen görüntü işleme teknikleri, son zamanlarda tarım alanında da en çok tercih edilen teknikler arasında yerini almıştır. Kültürümüzde, yetiştirilmiş olan meyvelerin henüz dalında iken kümülatif bir ürün çıktısına karşı ölçüp tartmadan (kabala satış) satıldığı bilinmektedir. Bu yöntemde, alıcı ve satıcı arasında oluşabilecek dengesizliğin giderilmesine mühendislik bakış açısı getirerek her iki tarafı da dengeye getirmeyi amaçlayan bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Tarımda görüntü işlemenin avantajları kullanılarak etkin tarıma katkıda bulunmak amacıyla, görüntü işleme yöntemleri ile portakal ağaçları üzerinde bulunan meyvelerin ağırlıkları bilgisayar ortamında dijital olarak belirlenmiştir. Bu uygulama sayesinde üretici ve tüketici arasında tam güven sağlamak, hızlı, pratik bir sonuç elde ederek minimum maliyet ve zarar riski hedeflenmiştir. Bu düşünceden yola çıkarak, meyve ağaçlarının dört açıdan görüntüleri alınarak bilgisayar ortamına aktarılmıştır. Aktarılan görüntülerdeki meyveler dijital ortamda ayrıştırılarak, meyveler çıkartılmıştır. Elde edilen sonuca göre meyve yükü hesaplama algoritması yazılarak, bir meyve ağacının verebileceği yaklaşık hasat miktarı dijital olarak hesaplanmıştır. Yapılan hesaplamanın görüntüye ve sayısal verilere dayalı olması tam doğruluk ve üretici ile tüketici arasında tam güven teşkil etmektedir. Geliştirilen uygulama, teknolojinin gelişmesiyle kullanım alanı çok geniş bir çevreye yayılan Android sistemli cihazlara uyumlu hale getirilerek, sadece bilgisayar kullanımına gerek kalmadan herkesin aktif kullanımını mümkün kılmaktadır. Ayrıca, uygulama geliştirilerek meyve verimini tespit edebilmek için meyve öznitelikleri yapay sinir ağları kullanılarak belirlenmiştir.

Abstract:
The image processing techniques which have become prevalent in many applications have recently turned out to be one of the techniques that are frequently chosen in the field of agriculture. In our culture, the fruits are sold even when the fruits are on their trees. With this technique in dressing the imbalance between the recipient and seller, a study has been conducted in order to achieve the balance between the two by bringing a point of engineering view. By utilising the advantages of the image processing in agriculture to contribute to the efficient agriculture, the weights of orange fruits have been determined in digital environment. The aims of this study are to develop a trust between the producer and consumer, and to achieve quick and practical outcomes with a minimum cost and the risk of loss. With this in mind, the pictures od fruit trees which were taken from four perspectives have been transferred into digital environment. The fruits in pictures have been removed by decomposing them in the digital environment. According to result obtained, the amount of harvest that a fruit tree could produce has been calculated digitally by writing the fruit weigh calculation algorithm. The fact that the calculation depends on the visual and numerical data will probably form an absolute correctness and a trust between the producer and consumer. With the development of technology, the fact that the aforementioned application is made compatible to the Android system devices that the use of is being common makes the extensive use of the application without any necessity for a computer use possible. In addition, fruit characteristics are determined by the use of artificial neural networks so as to detect the yield of fruits with the improvement of this application.