Derin öğrenme ve dijital görüntü işleme teknikleri kullanılarak Kahramanmaraş'ta yetişen ceviz türlerinin özellik tespiti ve sınıflandırılması
Feature detection and classification of walnut species growing in Kahramanmaraş by using deep learning and digital image processing techniques
Yazar: EYÜP ŞEKERLİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL KILIÇ
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tez çalışması, kabuklu meyve işleme sektöründe karşılaşılan insan kaynaklı hatalar, hijyen sorunları ve tekrar eden monoton görevlerin üstesinden gelmek amacıyla derin öğrenme ve dijital görüntü işleme tekniklerini kullanarak ceviz türlerinin otomatik olarak tespit edilmesi ve sınıflandırılması üzerine odaklanmaktadır. Ceviz, Türkiye'de önemli bir tarımsal üründür ve farklı türleri bulunmaktadır. Ceviz meyvesinin tür ve kalite çeşitliliği, sınıflandırma süreçlerini karmaşık hale getirebilmektedir.
Tez, Kahramanmaraş bölgesinde yetiştirilen ceviz türlerinin özelliklerinin belirlenmesi ve sınıflandırılması için yapılan araştırmayı sunmaktadır. Maraş18, Chandler, Bilecik ve Kurtuluş100 türündeki cevizlerin görüntüleri, derin öğrenme modelleri olan SqueezeNet, AlexNet, Resnet18 ve ResNet34 ile eğitilmiş bir yapay zeka uygulaması kullanılarak sınıflandırılmıştır. Bu sınıflandırma sürecinde NVIDIA Jetson NANO geliştirme kiti tercih edilmiştir.
Çalışmanın temel amacı, ceviz türlerini otomatik olarak tespit ederek işleme süreçlerinde verimliliği artırmaktır. Oluşturulan veri seti üzerinde yapılan eğitim sonuçlarına göre, ResNet modellerinde %98 ve %99 doğruluk oranları elde edilmiştir. Bu sonuçlar, yapay zeka uygulamasının ceviz türlerini başarılı bir şekilde sınıflandırabildiğini göstermektedir. Bu çalışma, kabuklu meyve işleme sektöründe otomasyon ve verimlilik artışı sağlamak adına önemli bir adım olarak değerlendirilebilir.

Abstract:
This thesis is focused on the automatic detection and classification of walnut varieties, utilizing deep learning and digital image processing techniques to overcome human errors, hygiene issues, and repetitive monotonous tasks encountered in the shell fruit processing industry. Walnuts are a significant agricultural product in Turkey, with various types. The diversity in walnut fruit types and qualities can complicate the classification processes in this industry.
The thesis presents a research study conducted for the determination and classification of characteristics of walnut varieties grown in the Kahramanmaraş region. The images of Maras18, Chandler, Bilecik, and Kurtuluş100 types of walnuts were classified using an artificial intelligence application trained with deep learning models, including SqueezeNet, AlexNet, Resnet18, and ResNet34. The NVIDIA Jetson NANO development kit was preferred for the classification process in this study.
The primary objective of the study is to enhance efficiency in processing procedures by automatically detecting walnut varieties. According to the training results on the created dataset, accuracy rates of 98% and 99% were achieved with ResNet models. These outcomes demonstrate that the artificial intelligence application successfully classifies walnut varieties. This study can be considered a significant step towards automation and increased efficiency in the shell fruit processing industry.