Elma meyvesinin fizikomekanik özelliklerinin robotik hasada etkisi

Öz Bu araştırmanın amacı elma meyvesinin fizikomekanik özelliklerinin robotik hasada etkisinin belirlenmesidir. Robotik sistemin kullanılmasında en önemli girdinin kameradan gelen koordinatlardır. Koordinatların belirlenmesinde yüzey alanı kullanılmıştır. Analizler sonucunda ölçülen değerler ile robotik hasadın arasında ilişki olduğu gözlenmiştir. Yüzey alanı ile yükseklik, genişlik, kalınlık ve küresellik değerlerinin robotik hasatta kullanılan görüntü işleme için önemli hasat değerleri olduğu anlaşılmıştır. Bu değerlerin yüzey alanı ile doğrudan ilişkisi olduğu saptanmıştır. Robotik hasat için yapılacak görüntü işlemede en önemli değerin yüzey alanı değeri olduğu yapılan ölçümlerde ve hesaplamalarda anlaşılmıştır. Meyvenin yerinin belirlenmesinde kullanılan yüzey alanının orta noktası değerinin her meyvede farklılık gösterdiği tespit edilmiştir.

___

  • Anonim, 2002. Tarımda elmanın yeri, ito.org.tr/Dokuman/Sektor/1-32.pdf (erişim tarihi,16.10.2012).
  • Baeten, J., Donn´e, K., Boedrij, S., Beckers, W., Claesen, E., 2007. Autonomous fruit picking machine: a robotic apple harvester, 6th International Conference on Field and Service Robotics FSR 2007, Jul 2007, Chamonix, France.
  • Bulanon, D.M., Kataoka, T., Ota, Y., Hiroma, T., 2001. Estimation of apple fruit location using machinehine vision system for apple harvesting robot. Internatioan Commision of Agricultural and Biosysmes Engineering the CIGR Journal of Scientific Research and Development, 3: ,1-6.
  • De-An, Z.,Jidong, L.,Wei, J.,Ying, Z.,Yu, C., 2011. Design and control of an apple harvesting robot. Biosystema Engineering, 10: 112-122.
  • Feng, J., Zeng, L., He, L., 2019. Apple fruit recognition algorithm based on multi-spectral dynamic ımage analysis, Sensors 19: 949-950.
  • Lufeng, L., Yunchao, T.,Qinghu,a L., Xiong, C.,Po, Z., Xiangjun, Z., 2018. A vision methodology for harvesting robot to detect cutting points on peduncles of double overlapping grape clusters in a vineyard, Computers in Industry, 99: 130–139
  • Kataoka, T., Okamoto, H., Hata, S., 2001. Automatic detecting system of apple harvest season for robotic apple harvesting. 2001 ASAE Annual International Meeting. Sacramento Convention Center Sacramento, 01-3132, California, USA.
  • Mohsenin, N.N., 1980. Physical properties of plant and animal material. New York: Gordon and Breach. Redmond, R.S., Ibrahim, A.H., Manoj, K., Cornelia, W., 2018. Robotic harvesting of fruiting vegetables: a simulation approach in V-REP, ROS and MATLAB, Automation in Agriculture - Securing Food Supplies for Future Generations, Publisher: In Tech Open,Page: 81-105.
  • Tejada, V.F., Stoelen, M.F. , Kusnierek, K. , Heiberg, N, Korsaeth, A. 2017. Proof-of-concept robot platform for exploring automated harvesting of sugar snap peas, Precision Agriculture, An International Journal on Advances in Precision Agriculture, 18(6): 952–972
  • Yıkar, E., 2003. Elma, Tarımsal Ekonomi Araştırma Enstitüsü, Sayı 4, Nüsha 7, ISSN 1303-8346 , Ankara (erişim tarihi,16.10.2012).
  • Zhaoxiang, L., Gang, L., 2007. Apple maturity discrimination and positioning system in an apple harvesting robot. New Zealand Journal of Agricultural Research, 103-1113.
Akademik Ziraat Dergisi-Cover
  • ISSN: 2147-6403
  • Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
  • Başlangıç: 2012
  • Yayıncı: Ordu Üniversitesi Ziraat Fakültesi