FPGA Donanımı Üzerinde Çalışan Elma Sınıflandırma ve Boyutlandırma Sistemi

FPGA (Field Programmable Gate Array) teknolojisi ile görüntü işleme, veri madenciliği, nesne tanıma gibi uygulamalar yüksek performansta gerçekleştirilebilmektedir. FPGA’daki üstün mimari yapısı sayesinde görüntü işleme uygulamalarında çok hızlı şekilde sonuçlar alınabilmektedir. Bu donanım bilgisayardan bağımsız olarak çalıştığından yapılan çalışmanın mobilleşmesi sağlanmaktadır, bu ve benzeri avantajlarından dolayı çalışmada FPGA tercih edilmiştir. Tasarlanan sistemle gerçek zamanlı olarak granny smith (GS) ve starking (ST) tür elmaların genişlik ölçümü ve renge bağlı olarak sınıflandırma işlemleri yapılmaktadır. Çalışmada, segmentasyon ve sınıflandırma işlemlerinde kullanılan en başarılı danışmansız öğrenme yöntemlerinden birisi olan K-means kümeleme metodu tercih edilmiştir. Bu metot çalışmamıza uygun şekilde modifiye edilerek VHDL (Very High Design Language) diliyle FPGA’da uygulanmıştır. Tasarlanan sistem üzerinde yapılan test işlemlerinde 100 adet elma için ortalama % 2.09 bağıl hata ile elma genişliği ölçülmüş ve %94 başarı ile elma sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir.FPGA (Field Programmable Gate Array) teknolojisi ile görüntü işleme, veri madenciliği, nesne tanıma gibi uygulamalar yüksek performansta gerçekleştirilebilmektedir. FPGA’daki üstün mimari yapısı sayesinde görüntü işleme uygulamalarında çok hızlı şekilde sonuçlar alınabilmektedir. Bu donanım bilgisayardan bağımsız olarak çalıştığından yapılan çalışmanın mobilleşmesi sağlanmaktadır, bu ve benzeri avantajlarından dolayı çalışmada FPGA tercih edilmiştir. Tasarlanan sistemle gerçek zamanlı olarak granny smith (GS) ve starking (ST) tür elmaların genişlik ölçümü ve renge bağlı olarak sınıflandırma işlemleri yapılmaktadır. Çalışmada, segmentasyon ve sınıflandırma işlemlerinde kullanılan en başarılı danışmansız öğrenme yöntemlerinden birisi olan K-means kümeleme metodu tercih edilmiştir. Bu metot çalışmamıza uygun şekilde modifiye edilerek VHDL (Very High Design Language) diliyle FPGA’da uygulanmıştır. Tasarlanan sistem üzerinde yapılan test işlemlerinde 100 adet elma için ortalama % 2.09 bağıl hata ile elma genişliği ölçülmüş ve %94 başarı ile elma sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir.

___

  • 1. Volnei A. (2004). Pedroni, Circuit Design with VHDL. Massachusetts Institute of Technology, London, England. 2. Hauck, S., DeHon, A. (2008). Reconfigurable Computing: The Theory and Practice of FPGA-Based Computation. Elsevier Inc, Burlington. 3. Rochaa, A., Hauaggeb, D. C., Wainera, J., Goldensteina, S. (2010). Automatic fruit and vegetable classification from images. Computers and Electronics in Agriculture, 70(1): 96–104. 4. Baranowski, P., Mazurek, W., Pastuszka-Woźniak, J. (2013). Supervised classification of bruised apples with respect to the time after bruising on the basis of hyperspectral imaging data. Postharvest Biology and Technology, 86: 249–258. 5. Mizushima, A., Lub, R. (2013). An image segmentation method for apple sorting and grading using support vector machine and Otsu’s method. Computers and Electronics in Agriculture, 94: 29–37. 6. Unay, D., Gosselin, B. (2007). Stem and calyx recognition on ‘Jonagold’ apples by pattern recognition. Journal of Food Engineering, 78(2):597 – 605. 7. Dubey, S. R., Jalal, A. S. (2016). Apple disease classification using color, texture and shape features from images. Signal, Image and Video Processing, 10(5): 819–826, 2016 8. Naik, S., Patel, B. (2017). Machine vision based fruit classification and grading - a review. International Journal of Computer Applications, 170(9): 1-13. 9. Dara, F., Devolli, A. (2016). Applying artificial neural networks (ANN) techniques to automated visual apple sorting. Journal of Hygienic Engineering and Design, 17: 55-63. 10. Jamdar, A. V., Patil, A. P. (2017). Detection and classification of apple fruit diseases using K-means clustering and learning vector quantization neural network. IJSDR, 2(6): 423-429. 11. Pearson, T. (2009). Hardware-based image processing for high-speed inspection of grains. Computers and Electronics in Agriculture, 69: 12–18 12. Nuño-Maganda, M. A., Hernandez-Mier, Y., Torres-Huitzil, C., Jim´enez-Arteaga, J. (2014). FPGA-based real-time citrus classification system. 2014 IEEE 5th Latin American Symposium, 25-28 Feb. 2014, Santiago, Chile. 13. Ibarra-Manzano, M.-A., Devy, M., Boizard, J.-L. (2010). Real-Time classification based on color and texture attributes on an FPGA-based architecture. Design and Architectures for Signal and Image Processing (DASIP), 26-28 October 2010, Edinburgh, UK. 14. Saegusa, T., Maruyama, T. (2007). Real-tıme segmentatıon of color images based on the K-Means clustering on FPGA, Field-Programmable Technology. ICFPT 2007 International Conference, 12-14 December 2007, Kitakyushu, Japan. 15. Avci, E., Turkoglu, İ., Poyraz, M. (2005). Intelligent target recognition based on wavelet packet neural network, expert systems with applications, 29: 175–182. 16. Rafael, C. G., Woods, R. E. (2002). Digital Image Processing. Prentice Hall, U.S.A. 17. Sert, E. and Okumuş, İ. T. (2014). Segmentation of mushroom and cap width measurement using modified K-means clustering algorithm. Advances in Electrical and Electronic Engineering Journal, 12(4): 354-360. 2014.
Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi-Cover
  • ISSN: 1308-9072
  • Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
  • Başlangıç: 1987
  • Yayıncı: FIRAT ÜNİVERSİTESİ
Sayıdaki Diğer Makaleler

4,4'-Diaminobifenil’in Yumuşak Çeliğin Hidroklorik Asitteki Korozyonuna Karşı İnhibisyon Etkisi Ve Kuantum Hesaplamaları

Reşit YILDIZ, İlyas DEHRİ

Yemişlik Civarında (Elazığ Güneyi) Elazığ Magmatitleri’nin Mineralojisi ve Jeokimyasal Özellikleri

Dicle BAL AKKOCA, Sevcan KÜRÜM, Zülfü BAKIR

Kırık Rotor Çubuğu Arızası için Bulanık Otomata Yöntemi Kullanılarak Gerçek Zamanlı Arıza

Orhan YAMAN, Ebru KARAKÖSE, İlhan AYDIN, Mehmet KARAKÖSE, Erhan AKIN

Cu/NiCoBi Elektrotun Hidrojen Gazı Eldesinde Katot Olarak Kullanımı ve Katalitik Etkisinin Zamanla Değişiminin Belirlenmesi

Mehmet Erman MERT, Başak Doğru MERT

Eylem Öğrenmenin Okul Yöneticileri ve Yönetici Adaylarının Karar Vermelerine Etkisinin Veri Madenciliği Teknikleri ile İncelenmesi

Dönüş ŞENGÜR, Muhammed TURHAN, Songül KARABATAK

FPGA Donanımı Üzerinde Çalışan Elma Sınıflandırma ve Boyutlandırma Sistemi

Eser SERT

802.15.4 Tabanlı Sensör Düğümü Tasarımı ve Geliştirilen Kablosuz Sensör Ağ Uygulama Ortamı: FıratZigBee

Güngör YILDIRIM, Yetkin TATAR

Kenetlenme Boyu ve Donatı Çapının Beton-Donatı Aderansına Etkisinin Mafsallı Kiriş Deneyiyle İncelenmesi

Mehmet Emin ARSLAN, Talha ARSLAN

Merkezi Örüntü Üreteçlerinin Robotlarda Hareket Kontrolü için Çeşitli Uygulamaları: Bir Araştırma

Deniz KORKMAZ, Gonca ÖZMEN KOCA, Cafer BAL

Cu-13Al-4Ni Şekil Hatırlama Alaşımında Çekme Gerilmesinin Mikro Yapıya Etkileri

Ş.nevin BALO, Mehmet CEYLAN