Dinamik video görüntülerinden durum buğday tohumunun ysa algoritması ile sınıflandırılması
Classification of durum wheat seeds using ann algorithm from dynamic video images
Yazar: ESRA KAYA
Danışman: DOÇ. DR. İSMAİL SARITAŞ
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Ziraat = Agriculture
Dizin: Görüntü bölütleme = Image segmentation ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Video nesne bölütlemesi = Video object segmentation ; Ürün sınıflandırma = Product classification

Özet:
İnsanların hayatta kalmaları için gerekli olan ana yiyecek kaynaklarından biri olan buğday makarna, ekmek, pasta gibi tüketiciye ulaşan son ürünlerin kalitesinde en büyük öneme sahip olan malzemedir. Buğday kalitesi ise buğday türüne, yetiştirme koşullarına, hasat ve depolama şartlarına, mikroorganizmalar ile haşerelerin sebep olduğu tahribata ve hasatından satımına kadar geçtiği birçok işleme bağlıdır. Hasatından sonra buğday tanelerin saman kabuğundan ayrılmasından paketlenmesine kadar birçok prosedürden geçer. Teknolojide gerçekleşen gelişmelerden dolayı bu prosedürlerin birçoğu üreticiye iş ve zaman maliyetlerinde avantaj ve tüketiciye daha kaliteli ürün temini sağlayan otomatik sistemler ile gerçekleştirilmektedir. Görüntü işleme, sayısal bir resim haline getirilmiş gerçek hayattaki sabit veya hareketli görüntülerin bilgisayar ortamında incelenmesi, özelliklerinin bulunması veya görüntünün manipüle edilerek değiştirilmesi ve yeni bir görüntü elde edilmesidir. Kaliteli yiyecek üretiminin en temel endişelerinden biri tüketiciye ürünün bütün yabancı maddelerden ayrıştırılarak en saf halinde sunulmasıdır. Ayrıca, buğdayın camsılık özelliği de bir kalite ölçütüdür. Eğer buğday camsı ise iyi kalitede değilse kötü kalitede demektir. Bu çalışmada çeşit-1252 durum buğday taneleri Prosilica GT2000c kamerası ile elde edilen sıkıştırılmamış video görüntüsünün üzerinde 10 morfolojik özelliğin kullanılmasıyla çöplerden ayrılmış, 15 renk özelliğinin kullanımıyla da camsılık özellikleri belirlenmiştir. İçinde çöp bulunmayan, yüksek kalite camsı buğday tahılı depolanmasını amaçlayan bu tez çalışmasında görüntü önişlemeden özellik çıkarımına kadar çeşitli görüntü işleme teknikleri benimsenmiş ve sınıflandırma işlemi Yapay Sinir Ağları (ANN) ile gerçekleştirilmiştir.  Görüntü işleme bilgisayar ortamında gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar görüntü işlemenin başarılı olduğunu göstermiş ve sınıflandırma başarı oranı %91,73 olarak elde edilmiştir.

Abstract:
Due to wheat being one of the main food supplies for the survival of humankind, is also the most significant ingredient in the quality of its final products provided to customers, such as pasta, bread and pastry. Wheat quality depends on many things, such as wheat variety, breeding conditions, harvesting and storage conditions, the damages caused by the insects and microorganisms and the procedures it goes through from the harvest to sale. After harvesting, it goes through many procedures from its separation from chaff to its packaging. Nowadays, many of these procedures are conducted with automatic systems due to the development in computer sciences which leads to decreasing cost of labour and time and increasing food quality. These automatic systems use digital image processing techniques for quality control. Digital image processing is investigation of stationary or moving scenes in real life through their digital images, extraction of features or obtaining a new image by manipulating and altering the orijinal image in a computer environment. One of the main concerns of quality food production is to provide a customer with the product in its purest form which means the product must be separated from all foreign matters. The vitreousness of durum wheat is also a measure of quality. If the wheat is vitreous, it means that the wheat is of good quality. If not, then it is of poor quality.  In this study, type-1252 durum wheat seeds have been separated from junk using 10 morphological properties of wheat seeds and the vitreousness of wheat is determined through 15 colour features through the uncompressed video image taken with the camera Prosilica GT2000c. With the purpose of obtaining high quality vitreous durum wheat storage with no junk, this thesis study has adopted various image processing techniques from image preprocessing to feature extraction and realized the classification process with Artificial Neural Network(ANN). The image processing has been realized in a computer environment and the results show that the image processing is successful and the classification success rate has been found 91.73%.