Bu tez çalışmasında taşınabilir bir yaprak alanı ölçer cihazı için ölçüm ve analiz yöntemleri geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu amaçla taşınabilir bir yaprak alanı ölçer ünitesi tasarlanmış ve elektronik kartları-bilgisayar yazılımları geliştirilmiştir. Işık yalıtımı olan bir kutu içerisinde yaprağın görüntüsü alınarak devre kartına ve görüntü işleme birimine aktarılmıştır. Kart üzerinde görüntü işleme metotları kullanılarak yaprak alanı tespit edilmiştir. Bulunan sonuç ünite üzerindeki küçük LCD ekranda görüntülenmiştir. Bu işlem için Beaglebone Black geliştirme kartı kullanılmıştır. Geliştirme kartı mikro denetleyici olarak ARM mikro denetleyicilerini kullanmaktadır. Devre kartı üzerinde, görüntü alındığında çalışması planlanan bir yazılım işletilmektedir. Uygulanan arkaplan temizleme, kenar bulma algoritması ve alan belirleme yöntemleri sonucunda yaprak alanı tespit edilerek ünite üzerindeki küçük LCD ekrana gönderilmiştir. Görüntü işleme metotları için açık kaynak kodlu OpenCV Kütüphanesi tercih edilmiştir. Görüntü işleme yazılımları ise Python programa dili ile geliştirilmiştir.Yapılan çalışma sonucunda, ünite içerisine düzgün yerleştirilen bir cismin arkaplan temizleme, kenar bulma algoritması ve alan belirleme yöntemleri ile yaprak alanı tespit edilmiştir. Bu ölçümler neticesinde çıkan sonuçlar referans objeler kullanılarak gerçek alanlarla kıyaslanmıştır. Sistem %98,8 oranında doğru çalışmaktadır. Ayrıca sistemde, yaprak üzerinde demir eksikliği hastalığı ön belirtisi olup olmadığı da tespit edilebilmektedir. Anahtar Kelimeler : Yaprak Alanı Ölçer, Görüntü İşleme, Yaprak Hastalığı
In this thesis measurement and analysis methods were intended to improve for portable leaf area meter device. For this purpose, a leaf area meter portable unit designed and electronic card-computer software have been developed. Leaf’ s image was taken in box without light. This image, was sent to card and image processing unit. The leaf area was determined using image processing methods. Result is displayed on a small LCD display on the unit. Beaglebone Black development board was used for this operation. Development board is based on ARM microcontroller.On the development board, a software scheduled to open image taken operated. Applied background cleaning, edge detection algorithm, measurement area detection of leaf area by image processing methods and result is sent to a small LCD display on the unit. Open source OpenCV library for image processing methods are preferred. The image processing software has been developed with the programming language Python.The studies resulted in a body properly positioned in the unit, background cleaning, edge detection algorithm and area determination method leaf area was determined. The results of this measurement result was compared with the actual space using reference objects. The system works right ratio of 98.8%. In addition, this system iron deficiency can be determined whether the sign of leaf disease. Keywords : Leaf Area Meter, Image Processing, Leaf Disease
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, 2015.
Kaynakça var.
Bu tez çalışmasında taşınabilir bir yaprak alanı ölçer cihazı için ölçüm ve analiz yöntemleri geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu amaçla taşınabilir bir yaprak alanı ölçer ünitesi tasarlanmış ve elektronik kartları-bilgisayar yazılımları geliştirilmiştir. Işık yalıtımı olan bir kutu içerisinde yaprağın görüntüsü alınarak devre kartına ve görüntü işleme birimine aktarılmıştır. Kart üzerinde görüntü işleme metotları kullanılarak yaprak alanı tespit edilmiştir. Bulunan sonuç ünite üzerindeki küçük LCD ekranda görüntülenmiştir. Bu işlem için Beaglebone Black geliştirme kartı kullanılmıştır. Geliştirme kartı mikro denetleyici olarak ARM mikro denetleyicilerini kullanmaktadır. Devre kartı üzerinde, görüntü alındığında çalışması planlanan bir yazılım işletilmektedir. Uygulanan arkaplan temizleme, kenar bulma algoritması ve alan belirleme yöntemleri sonucunda yaprak alanı tespit edilerek ünite üzerindeki küçük LCD ekrana gönderilmiştir. Görüntü işleme metotları için açık kaynak kodlu OpenCV Kütüphanesi tercih edilmiştir. Görüntü işleme yazılımları ise Python programa dili ile geliştirilmiştir.Yapılan çalışma sonucunda, ünite içerisine düzgün yerleştirilen bir cismin arkaplan temizleme, kenar bulma algoritması ve alan belirleme yöntemleri ile yaprak alanı tespit edilmiştir. Bu ölçümler neticesinde çıkan sonuçlar referans objeler kullanılarak gerçek alanlarla kıyaslanmıştır. Sistem %98,8 oranında doğru çalışmaktadır. Ayrıca sistemde, yaprak üzerinde demir eksikliği hastalığı ön belirtisi olup olmadığı da tespit edilebilmektedir. Anahtar Kelimeler : Yaprak Alanı Ölçer, Görüntü İşleme, Yaprak Hastalığı
In this thesis measurement and analysis methods were intended to improve for portable leaf area meter device. For this purpose, a leaf area meter portable unit designed and electronic card-computer software have been developed. Leaf’ s image was taken in box without light. This image, was sent to card and image processing unit. The leaf area was determined using image processing methods. Result is displayed on a small LCD display on the unit. Beaglebone Black development board was used for this operation. Development board is based on ARM microcontroller.On the development board, a software scheduled to open image taken operated. Applied background cleaning, edge detection algorithm, measurement area detection of leaf area by image processing methods and result is sent to a small LCD display on the unit. Open source OpenCV library for image processing methods are preferred. The image processing software has been developed with the programming language Python.The studies resulted in a body properly positioned in the unit, background cleaning, edge detection algorithm and area determination method leaf area was determined. The results of this measurement result was compared with the actual space using reference objects. The system works right ratio of 98.8%. In addition, this system iron deficiency can be determined whether the sign of leaf disease. Keywords : Leaf Area Meter, Image Processing, Leaf Disease