Mısır tanesinde bulunan yağ ve karotenoid miktarlarının görüntü işleme tekniğiyle tahmini
Estimation of oil and carotenoid contents in maize kernel by means of image processing technique
Yazar: EBRU DÜZEN
Danışman: PROF. DR. CEM ÖMER EGESEL
Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Tarımsal Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Biyoteknoloji = Biotechnology ; Ziraat = Agriculture
Dizin: Embriyo = Embryo ; Görüntü işleme = Image processing ; Karotenoidler = Carotenoids ; Matlab = Matlab ; Mısır = Maize

Özet:
Mısır tanesinde bulunan yağ ve karotenoidler tarımda oldukça talep gören önemli kalite bileşenleridir. Bu gibi talep gören bileşenlerin ıslah çalışmalarında geliştirilmesi için binlerce farklı genotipten gelen tohum örneklerinin laboratuvar analizlerinin yapılması, büyük miktarlarda maliyet, zaman ihtiyacı ve iş gücü doğurmaktadır. Yapılan çalışma da bu dezavantajlara alternatif bir yöntem sunmak için mısır tanesindeki karotenoid ve yağ içeriğinin görüntü işleme teknikleri kullanılarak belirlenmesini hedeflemiştir. Çalışmada 15 farklı mısır çeşidine ait 2141 adet tohum materyal olarak kullanılmıştır. Tohumların RGB, kızılötesi ve multispektral olmak üzere 3 farklı kamera ile görüntüsü alınmış ve ardından bu örneklerin yağ ve karotenoid miktarları referans yöntemler ile tayin edilmiştir. Tohumdan alınan görüntüler kullanılarak bir görüntü işleme algoritması tasarlanmıştır. Oluşturulan algoritma, modeller ve regresyon denklemleri yardımı ile mısır tohumundaki renk değeri ve embriyo alanı hesaplanmış ve karotenoid-renk değeri, yağ-embriyo alanı arasındaki ilişki belirlenmeye çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre karotenoid ve renk değerleri arasında pozitif yönde ve doğrusal bir korelasyon bulunmuş, embriyo alanı ile yağ oranı arasında ise anlamlı bir ilişki kurulamamıştır. Sonuçlar, tanedeki karotenoid miktarının renk değerine göre ortalama %88 doğruluk oranı ile tahmin edilebileceğini göstermiştir.

Abstract:
Oil and carotenoids found in the corn grain are important quality components that are highly demanded in agriculture. In order to develop such demanding components in breeding studies, laboratory analysis of seed samples from thousands of different genotypes creates a large amount of cost, time, and labor. The study aims to determine the carotenoid and oil content in the corn kernel by using image processing techniques to offer an alternative method to these disadvantages. In the study, 2141 seeds belonging to 15 different corn varieties were used as material. The images of the seeds were taken with 3 different cameras as RGB, infrared and multispectral, and then the oil and carotenoid amounts of these samples were determined by reference methods. An image processing algorithm was designed using the images taken from the seed. With the help of the created algorithm and equations, the color value and embryo area in the corn seed were calculated and the relationship between carotenoid-color value and oil-embryo area was tried to be determined. According to the results obtained, a positive and linear correlation was found between carotenoid and color values, but a significant relationship could not be established between embryo area and oil ratio. The results showed that the amount of carotenoids in the grain could be estimated with an average accuracy of 88% based on the color value.