Yumurta tasnif makineleri için kusurlu yumurtaları ayırma sistemi tasarımı
Defective eggs separating system design for egg grading machines
Yazar: EYÜP GÜRCAN
Danışman: DOÇ. DR. MUSA ALCI
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Modern yumurta tasnif sistemlerinin bulunduğu tesislerde, yumurta kabuğu kusurlarının insan gücü ile tespit edilmesi ve ayrıştırılması, süreci yavaşlatmaktadır. İnsan gücüne dayalı tasnif sistemleri temel olarak iki hataya yol açmaktadır. Bunlar; kaliteli ve temiz yumurtaların kusurlu olarak ayrıştırılması ve benzer şekilde kırık ve kirli yumurtaların temiz ve kaliteli yumurtalarla karışmasıdır.
Yumurta üreticileri bahsi geçen istenilmeyen durum hatalarını en aza indirerek kar oranlarını artırmayı hedeflemektedirler. Ayrıca kırık yumurtalar, bakteriyel enfeksiyonların yayılmasına da neden olmaktadır. Bu bakterilerin başında Salmonella, Enterobakteri, Stafilokoklar gelmektedir. 
Bu projede, yumurta tasnif makineleri için gerçek zamanlı kullanıma uyarlanabilir, kararlı çalışabilen, bilgisayarlı görü temeline dayanan bir kusurlu yumurta tespit sistemi tasarlanarak geliştirilmiştir. Tasnif makinesinin besleme bandı üzerine yerleştirilen ve içerisinde bir adet kamera ve sabit ışık yoğunluğuna sahip beyaz ışık veren LED aydınlatma düzeneği olan kapalı bir kutudan alınan görüntülerin analizine göre izlenmektedir. Görüntü işleme analizinde ilk aşamada resim üzerinde ilgilenilen alan seçilmekte ve eşikleme işlemiyle arka plan ayrıştırılmaktadır. Görüntü içerisinde kalan gürültüler alan açma işlemiyle giderildikten sonra kahverengi ve beyaz yumurtalar ayrıştırılarak ele alınan resimlerin öznitelikleri çıkarılmaktadır. Belirlenen özniteliklere göre yumurtaların kusurları tespit edilmektedir. Son aşamada, kahverengi ve beyaz yumurtalar, kusurlu ve kusursuz olarak sınıflandırılmaktadır.
gerçekleştirilen tez projesinde, literatürde kusurlu yumurta tespiti üzerine yapılan çalışmalardan farklı olarak kusur tespitinin yanı sıra kahverengi ve beyaz yumurtaların ayrıştırılması işlemi de gerçekleştirilmiştir. Ayrıca yumurta kabuğu kusur tespitinde, tez çalışmasında kullanılan öznitelikler de ilk kez denenmiştir.

Abstract:
Detection and separating of eggshell defect by using manpower reduces speed of production process at the modern egg grading systems. Grading systems based on manpower leads to two basic errors. One of them is that qualified and clean eggs are separated as defected. On the contrary, defected eggs are graded as clean and qualified.
Egg producers aim to raise the rate of profit by minimizing the undesirable errors. In addition, cracked eggs lead to the spread of harmful bacterial infections which are salmonella, enterobacter and staphylococcus. 
At this project, defective eggs detection system which can run stable and adapt to real time working, based on computer vision, was designed for grading machines. Feeding band of grading machine monitored by analysis of images taken from an isolated box which is mounted above the band and includes a camera and a white LED illumination system that has constant light intensity. The first stage of the image processing analysis is selecting the concerning area and then thresholding the image to separate background. Remaining noise on the selected image is deleted by area opening operation. After pre-processing, brown and white eggs are separated from each other and extracted features. According to determined features, egg defects are detected. Finally brown and white eggs separately are classified as defected or non-defected.
In addition to defect detection, separation of brown and white eggs is achieved in the presented thesis project. This side of project is different from defective eggs detection studies in the literature.  Moreover, the features  which has been used in this thesis was tested first time about eggshell defect detection.