Görüntü'Renk'Kod'Analizi'İle'Meyvenin'Yerinin'Tespiti'Üzerine'Bir'Araştırma

Bu çalışmada robotik meyve hasadı için meyvenin yerinin dijital ortamda bulunması ve gelen koordinat değerlerine göre robotik hasadın yapılması amaçlanmıştır. Görüntüler iki boyutlu olarak görüntü işlemeye tabii tutuldu. İki boyutlu olarak görüntünün işlenmesinde dijital ortama aktarılan meyveye ait görüntüler, görüntü işleme programı yardımıyla meyvenin renk özelliği esas alınarak işleme tabi tutuldu. Renk dal üzerindeki meyvenin dal ve yaprak gibi diğer unsurlarda ayrılması sağlayan en önemli ayıraçlardan olmasından dolayı kullanıldı. Yaptığımız çalışmada C# ile yazılan kod yardımıyla görüntü analizi yapılmış ve robotik hasat için örnek bir deneme yapılmıştır. Yazılan kodlarda meyvenin renk özelliği kahverengi olarak alındı. Yapılan çalışmada işlenen görüntüler üzerindeki ışık yansımalarının farklı değerlerde olması sistemin düzgün çalışmasını engellediği gözlendi. Farklı açılardan gelen ışığın görüntü işlemede, aynı kodlar kullanılmasına rağmen farklı sonuçlar çıkmasına neden olduğu tespit edildi. Sorunun çözümü için sistem değişikliğine gidildi. Sistem x ve y koordinatları için iki boyutlu kamera ve ışık yansımalarının önlenmesi için aydınlatma sistemi kurularak revize edildi. Denemelerin tekrarlanmasında başarı oranının arttığı gözlendi.

A'Research'On'Image'Color'Code'Analysis'With'Fruit'Locating

In this study, it is aimed to find the digital place of fruit for robotic fruit harvest and to reap the fruit according to these values. Images have been subjected to two dimansional image processing. On twoYdimensional image processing, with the assistance of image processing program the transmitted images of the fruit have been subjected to get proccessed base on the color feature. Color has been used as it is the most significant indicator to distinguish the fruit from the leave and branch. In our study, the image analyse has been done using the code called C# and a trial for robotic harvest has been done as a sample.Brown has been identifed as the feature of the fruit on the codes. In the study, the different values of the light reflections on the processed images prevented the system from working properly.It has been detected that light from different angles on image processing caused to obtain different results although the same codes were used. To solve the problem the system has been changed.System has been revised using twoYdimensional camera for x and y coordionations and light system fort he prevention of light reflections have been established. It has been observed that success rate increased on other trials

___

  • Kondo! N, Artifical! Intelligence! Rewiev! 12:227Y243,! Kluwer! academic! Publishers! (1988),! Printed! in! the! Netherlands
  • Monta! M,! Kondo! N,! Shibano! Y! (1995).! Agricultural! Robot! in! Grape! Production! System.Robotics! and! Automation,IEEE! Internatlonal! Conference! on,Volume!3,2504Y2509,!Nagoya,Japan
  • Murakami! N,! Otsuka! K,! Inoue! K,! Sugimoto! M! (1999).! Robotic! Cabbage! Harvester.! JSAM,! Volume! 55(5),! 133Y40.
  • Bulanon D.!M.,!Kataoka,!T.,!Zhang!,!S.,!Ota,!Y.,!Hiroma!,! T.! ! (2001)! ,Optimal! Thresholding! For! The! Automatic! recognition! of! Apple! Fruits,! ASAE! , http://asae.frymulti.com/abstract.asp?aid=3672&t=2!
  • 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,! Paper! Number:! 01Y3132,! California,!USA.
  • Hannan!M.W,! Burks! T.F! (2004).! Current!Developments! in! Automated! Citrus! Harvesting.! ASAE! Annual! Meeting,!Page!Number:!043087,Canada.
  • Feng! G,! Qixin! C! ,Yongjie! C,! Masateru! N! (2008).! Fruit! Location!And!Stem!Detection!Method!For!Strawbery! Harvesting! Robot.!International! Journal! of! Advanced! Robotic!Systems,Page!Number:89Y94,ISSN:17298806.
  • Hayashi! S,! Shigematsu! K! ,! Yamamoto! S,! Kobayashi! K! ,! Kohno! Y,! Kamata! J,!Kurita!M! (2010).!Evaluation! of! a! StrawberryYHarvesting! Robot! in! a! Field! Test,! Biosystems! Engineering,! Published! By! Elsevier! ,Volume!105(2),160Y171.
Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi-Cover
  • ISSN: 1302-7050
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 2004
  • Yayıncı: Namık Kemal Üniv. Tekirdağ Ziraat Fak.
Sayıdaki Diğer Makaleler

Peyzaj Mimarlığı Öğrencilerinin Çevre Tutumlarının Belirlenmesi Determination of Environmental Attitudes of Students of Landscape Architecture

T. KİPER

Sivas İli Yıldızeli İlçesinde Halk Elinde Yetiştirilen Esmer Sığırların Çiğ Süt Kompozisyonunu Belirlenmesi

A. Şahin, M. Kaşıkcı

Peyzaj'Mimarlığı'Öğrencilerinin'Çevre'Tutumlarının'Belirlenmesi

T. KİPER

Tekirdağ)Kent)Merkezinde)Bulunan)Parkların)Mevcut)Durumunun)Belirlenmesi) ve)Öneri)Bir)Peyzaj)Projesinin)Hazırlanması

E. E. ŞİŞMAN, P. GÜLTÜRK

II. Ürün Silajlık Mısır Üretiminde Uygulanabilecek Farklı Toprak İşleme Yöntemlerinin Teknik ve Ekonomik Olarak Belirlenmesi (2.Yıl )

B. AYDIN, Y. BAYHAN, II ÜRÜNSİLAJLIKMISIRÜRETİMİNDEUYGULANABİLECEKFARKLITOPRAKİŞLEME

Batı%Anadolu%Göçer%Koyunculuğu%ve%Islah%Planlamalarındaki%Rolü

O. YILMAZL, O. KARACA, D. İNCE, İ. CEMAL, E . YARALI, M VAROL, S. SEVİM

Peyzaj'Mimarlığı'Öğrencilerinin'Çevre'Tutumlarının'Belirlenmesi

T. KİPER

Determination of Antioxidant Activity Of Sunflower Growing in Hayrabolu District of Tekirdağ Province Tekirdağ İli Hayrabolu İlçesinde Yetişen Ayçiçeği Bitkisinin Antioksidan Aktivitesi Tayini

A. Afacan, S. Adiloğlu, A. Hasanghasemi

Edirne İlindeki Bazı Sulama Suyu Kaynaklarının Tuzluluk Ve Ağır Metal İçeriklerinin Tespiti The Assesment Of Irrigation Water Salinity And Heavy Metal Contents Of Some Selected Resources in Edirne Region

F. Aydoğan, K. Bellitürk, M. T. Sağlam

Sınıraşan'Nehir'Havzalarda'Tarımda'Su'Kullanımının'Değerlendirilmesi

B. ÇAKMAK, Z. GÖKALP, N. Demir