| dc.creator |
ER, Orhan |
|
| dc.creator |
ÇETİŞLİ, Bayram |
|
| dc.creator |
SOFU, M. Mahir |
|
| dc.creator |
KAYACAN, M. Cengiz |
|
| dc.date |
2014-07-11T13:40:32Z |
|
| dc.date.accessioned |
2019-07-09T11:59:32Z |
|
| dc.date.available |
2019-07-09T11:59:32Z |
|
| dc.identifier |
http://dergipark.org.tr/sdufenbed/issue/20801/222007 |
|
| dc.identifier |
10.19113/sdufbed.70894 |
|
| dc.identifier.uri |
http://acikerisim.sdu.edu.tr/xmlui/handle/123456789/46327 |
|
| dc.description |
Today, keeping and determining the quality of the food products is actually a problem. The quality control workers classify the fruits and vegetables according to their quality and properties by means of hands and eyes. However, this method does not provide the standard of quality and it is possible to occur incorrect classification. At the same time, there is a great loss in terms of time and labour force. In order to eliminate these cases, it is possible to categorize fruits quickly and in line with the standards depending upon a machine automatically. In this study, real-time marching band passing over the apples, size, color, class and weight determination were 95.5% Any performance. 0.5 seconds is the average time taken in recognition of an Apple |
|
| dc.description |
Günümüzde gıda ürünlerinin kalitesinin belirlenmesi ve tasniflenmesi önemli bir problemdir. Sebze ve meyvelerin kalitelerine ve özelliklerine göre sınıflandırılması, genellikle kalite kontrol işçileri tarafından el ve gözle yapılmaktadır. Bu yöntem, kalitedeki standardı sağlamamakta ve hatta yanlış sınıflandırmalar olabilmektedir. Ayrıca zaman ve iş gücü açısından büyük kayıplar oluşmaktadır. Bu sorunlar makine görmesi ile ortadan kaldırabilir. Makine görmesi ile otomatik olarak daha hızlı ve standartlara uygun meyve tasniflemesi mümkündür. Çalışmada gerçek zamanlı çalışan band üzerinde ilerleyen elmaların anlık görüntüleri alınmıştır. Alınan görüntüler yine gerçek zamanlı olarak Matlab programı içerisindeki görüntü işleme modülü kullanılarak işlenmiştir. Görüntüler ilk önce temizlenmiştir. Net görüntüler üzerinden renk, boyut ve ağırlık tahmini yapılmıştır.Bu çalışmada yürüyen bant üzerinden geçen elmaların gerçek zamanlı olarak boyut, renk, sınıf ve ağırlık tespiti %95,5 başarımla sağlanmıştır. Bir elmanın ortalama tanıma süresi ise 0,5 saniyeye çekilmiştir. |
|
| dc.format |
application/pdf |
|
| dc.language |
en |
|
| dc.publisher |
Süleyman Demirel University |
|
| dc.publisher |
Süleyman Demirel Üniversitesi |
|
| dc.relation |
http://dergipark.org.tr/download/article-file/193818 |
|
| dc.source |
Volume: 17, Issue: 2
31-38 |
en-US |
| dc.source |
1308-6529 |
|
| dc.subject |
Image processing, Machine vision, Apple classification, Quality control |
|
| dc.subject |
Görüntü işleme, Makine görmesi, Elma tasnifleme, Kalite kontrol |
|
| dc.title |
Gerçek Zamanlı Otomatik Elma Tasnifleme |
en-US |
| dc.type |
info:eu-repo/semantics/article |
|