Karaman Yöresinde Yetiştirilen Elma Çeşitlerinin Sınıflandırma Parametrelerini Görüntü İşleme Teknikleri Kullanarak Belirlenmesi

Kadir SABANCI; Muhammed Fahri ÜNLERŞEN; Yusuf DİLAY

Makale detayları

Karaman Yöresinde Yetiştirilen Elma Çeşitlerinin Sınıflandırma Parametrelerini Görüntü İşleme Teknikleri Kullanarak Belirlenmesi

Yazarlar:

Kadir SABANCI | Muhammed Fahri ÜNLERŞEN | Yusuf DİLAY

Yayıncı:

Tarım Makinaları Derneği

Dergi:

Journal of Agricultural Machinery Science 2016 Vol.12 Issue 2, pp.133-139

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

10/2016

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000613695

Sıklık:

Aylık

eISSN:

2651-4230

pISSN:

1306-0007

Özet:

 


Bu çalışmada karaman yöresinde yetişen elma çeşitlerinin renk ve boyut parametrelerine

göre sınıflandırılması yapılmıştır. Bu çalışmada 50 Golden Delicious, 50 Granny Smith ve 50 Starking

Delicious elma türünden toplamda 150 görüntü alınmıştır. Görüntüler kendi aydınlatması bulunan ve

hareketli bir bant üzerine yerleştirilmiş kutu içerisinde DFK 23U445 USB 3.0 (Fujinon C Mount

Lensli) endüstriyel kamera kullanılarak alınmıştır. Görüntüler MATLAB üzerinde geliştirilmiş olan bir

grafik kullanıcı ara yüzü ile alınmıştır. Alınan görüntüler üzerinde MATLAB yazılımı kullanılarak

görüntü işleme teknikleri uygulanmıştır. Elmalara ait birçok morfolojik parametre görüntü işleme

algoritmaları yardımıyla elde edilmiştir. Ayrıca elmaların gövdelerinin ortalama kırmızı, yeşil ve mavi

kanal bilgileri elde edilmiştir. Bu özellikler kullanılarak elmalar büyük, orta, küçük ve kırmızı, sarı,

yeşil şeklinde sınıflandırılmıştır. Elde edilmiş 150 örneğin 60 tanesi eğitim 90 tanesi ise test amacıyla

kullanılmıştır. Bu sınıflandırmada BayesNet, NaiveBayes, KStar, SMO, RBFNetwork, RBFClassifier,

MLPClassifier, J48, RandomTree ve RandomForest algoritmaları kullanılmıştır. Bu algoritmalar

arasında boyuta göre sınıflandırmada J48 algoritması %95.56 başarı oranı, 0.0476 MAE ve 0.1675

RMSE değerleri ile en başarılı sınıflandırmayı gerçekleştirmiştir. Renk sınıflandırma da ise

MLPClassifier algoritması %97.78 başarı oranı, 0.1004 MAE ve 0.1370 RMSE değerleri ile en başarılı

sınıflandırmayı gerçekleştirmiştir.

.

Makale detayları

Karaman Yöresinde Yetiştirilen Elma Çeşitlerinin Sınıflandırma Parametrelerini Görüntü İşleme Teknikleri Kullanarak Belirlenmesi

Yazarlar: Kadir SABANCI | Muhammed Fahri ÜNLERŞEN | Yusuf DİLAY

Yayıncı: Tarım Makinaları Derneği

Dergi: Journal of Agricultural Machinery Science 2016 Vol.12 Issue 2, pp.133-139

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 10/2016

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000613695

Sıklık: Aylık

eISSN: 2651-4230

pISSN: 1306-0007

Sayı

Yazarlar:

Kadir SABANCI | Muhammed Fahri ÜNLERŞEN | Yusuf DİLAY

Yayıncı:

Tarım Makinaları Derneği

Dergi:

Journal of Agricultural Machinery Science 2016 Vol.12 Issue 2, pp.133-139

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

10/2016

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000613695

Sıklık:

Aylık

eISSN:

2651-4230

pISSN:

1306-0007