Tütün yaprağı üzerinde bulunan hastalıkları morfolojik görüntü işleme metotlarıyla tespit eden gerçek zamanlı gömülü sistem tasarımı
Design of a real-time embedded system that detects diseases on tobacco leaves using morphological image processing methods
Yazar: CEMİL ERGİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇETİN CEM BÜKÜCÜ
Amasya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Teknoloji ve İnovasyon Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Tütün bitkisinin yetiştirme koşulları esnek olduğundan Türkiye'nin iç Anadolu bölgesi dışında tüm 
bölgelerinde yetiştirilmektedir. Ekonomik açıdan büyük öneme sahip tütün bitkisi 2022 yılında 828, 
9 milyon dolarlık ihracat rakamına ulaşmıştır. Tütün yapraklarında meydana gelen hastalıklar, tütün 
bitkisinin büyüme ve gelişmesini olumsuz etkilemektedir. Bu durum verim kaybına dolayısı ile 
maddi kayıplara neden olmaktadır. Tütün yaprakları üzerindeki hastalıkların gözlem yoluyla tespiti 
zaman kaybına neden olabildiği gibi hatalı da olabilmektedir. Bu nedenle tütün yapraklarında 
meydana gelen hastalıklı alanların tespiti amacıyla gerçek zamanlı çalışan gömülü bir sistem modeli 
tasarlanmıştır. Bu sistemde, kameradan alınan görüntüler gömülü sisteme aktarılmaktadır. Daha 
sonra python yazılımı ile morfolojik görüntü işleme işlemi uygulanarak yapraklar üzerindeki 
hastalıklı alanlar tespit edilmiş ve gösterilmiştir. Ayıraca tütün yapraklarını hastalıklı ve sağlıklı 
olarak sınıflandırmak amacıyla evrişimsel sinir ağları modelleri kullanılmıştır. Samsun ilinde 
fotoğrafı çekilen 1600 sağlıklı ve 1600 hastalıklı tütün yaprağı içeren bir veri seti üzerinde bu 
modellerin performansları değerlendirilmiştir. Sistem, sınıflandırma işleminin sonucunda 3 modelde 
%93 ve üzeri başarı oranları elde etmiştir.

Anahtar Kelimeler : Tütün yaprak hastalıkları, Gömülü sistemler, Evrişimli sinir ağları, Sınıflandırma

Abstract:
Since it does not have very rigorous conditions of cultivation, the tobacco plant is produced in all 
regions of Turkey, except for the Central Anatolia region. The tobacco plant, which has huge 
economic importance, has reached an export figure of $828.9 million in 2022. Diseases emerging in 
tobacco leaves act against the normal and healthy growth of the tobacco plant. This case causes yield 
loss and thus financial losses. This detection of diseases in tobacco leaves does cause time loss and 
could also be inaccurate. So a real-time embedded system model has been designed to detect the area 
of tobacco leaves that are diseased. In all these systems, images taken from the camera are transferred 
to the embedded system. After that comes the application of morphological image processing, with 
the help of a Python software, which allows the detection and display of the areas of the leaves 
affected by such disease. Classification of tobacco leaves into categories such as diseased and healthy 
was also done for developing convolutional neural network models. Performance was tested on a 
dataset of 1600 healthy and 1600 diseased tobacco leaves pictured in Samsun province. Through the 
classification process, it succeeded in success rates of 93% or more in individual three models.

Keywords : Tobacco leaf diseases, Embedded systems, Convolutional neural networks, Classification