Havuç sınıflandırmada gerçek zamanlı görüntü işleme makinesi tasarımı ve bazı mekanik sınıflandırma makineleri ile boylama etkinliklerinin karşılaştırılması
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2014-09-18
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Ülkemizde Konya-Kaşınhanı Bölgesi havuç üretiminde ilk sırada yer almaktadır. Türkiye'deki 2013 yılı verilerine göre havuç üretim alanlarının yaklaşık %46'sı ve üretim miktarının ise yaklaşık %60'ı Konya Bölgesinden karşılanmaktadır. Bölgede birçok yıkama ve paketleme tesisi bulunmaktadır. Bu tesisler tamamen benzer özellikler göstermekte ve bölgenin ihtiyacını karşılamaktadır. Yıkama havuzundan gelen havuçlar, bazı tesislerde önce mekanik sınıflandırma makinelerine sonra paketleme bölümüne ya da direk paketleme bölümüne gelmektedir. İnsan iş gücü kullanılarak sınıflandırma ve paketleme işlemi yapılmaktadır. Bu çalışmada, enine merdaneli, boyuna merdaneli ve geliştirilen gerçek zamanlı görüntü işleme sistemli sınıflandırma makinesinin sınıflandırma etkinliği belirlenmiştir. Denemeler sonucunda kendi çap aralıklarına göre enine merdaneli sınıflandırma makinesinde hatalı bölüme düşen havuç oranları %0.65 ile %99.33 arasında ve boyuna merdaneli sınıflandırma makinesinde hatalı bölüme düşen havuç oranları %18.39 ile %88.90 arasında değişmiştir. Gerçek zamanlı görüntü işleme makinesinde ise ekstra sınıfta hatalı bölüme düşen havuç oranları %5.42 ile %9.03 arasında bir değişim göstermiştir. Bu sonuçlara göre mekanik sınıflandırma makinelerinin sınıflandırma etkinliğinin yeterli olmadığı, gerçek zamanlı görüntü işleme sistemli sınıflandırma makinesinin ise sınıflandırma etkinliğinin yeterli olduğu belirlenmiştir.
In our country, Kasınhanı district of Konya province ranks first in the production of carrots. According to data from the year 2013 in Turkey, Konya Province has approximately 46% of carrot production areas and it is obtained approximately 60% of the amount of carrot production from Konya region. There are many washing and packing facility in the region. These facilities show similar features and fully meet the needs of the region. Carrots that came from the washing pool comes firstly to the mechanical grading machines and then to the packing department or directly to the packing department in some facilities. Grading and packing process is carried using manpower. In this study, it was determined classification efficiency of a cross-roller, a longitudinal roller and an improved classification machine which has real-time image processing system. As a result of experiments, according to their wide range, rates of carrot falling to faulty section ranged from between 0.65% and 99.33% in cross-roller and between 88.90% to 18:39% in longitudinal roller. Also, in real-time image processing machinery, rates of carrot falling to faulty section in the extra-class showed a change between 5.42 and 9.03%. According to these results, the classification efficiency of mechanical classification machines is not sufficient, also the classification efficiency of classification machine which has real-time image processing system was determined as sufficient.
In our country, Kasınhanı district of Konya province ranks first in the production of carrots. According to data from the year 2013 in Turkey, Konya Province has approximately 46% of carrot production areas and it is obtained approximately 60% of the amount of carrot production from Konya region. There are many washing and packing facility in the region. These facilities show similar features and fully meet the needs of the region. Carrots that came from the washing pool comes firstly to the mechanical grading machines and then to the packing department or directly to the packing department in some facilities. Grading and packing process is carried using manpower. In this study, it was determined classification efficiency of a cross-roller, a longitudinal roller and an improved classification machine which has real-time image processing system. As a result of experiments, according to their wide range, rates of carrot falling to faulty section ranged from between 0.65% and 99.33% in cross-roller and between 88.90% to 18:39% in longitudinal roller. Also, in real-time image processing machinery, rates of carrot falling to faulty section in the extra-class showed a change between 5.42 and 9.03%. According to these results, the classification efficiency of mechanical classification machines is not sufficient, also the classification efficiency of classification machine which has real-time image processing system was determined as sufficient.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Gerçek zamanlı görüntü işleme, Havuç, Meyve sınıflandırma, Tarımsal otomasyan, Agricultural automation, Carrot, Fruit classification, Real time image processing
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Örnek, M. N. (2014). Havuç sınıflandırmada gerçek zamanlı görüntü işleme makinesi tasarımı ve bazı mekanik sınıflandırma makineleri ile boylama etkinliklerinin karşılaştırılması. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış doktora tezi, Konya.
