Yapay sinir ağı ve görüntü işleme teknikleri kullanarak durum buğdayının camsılığının belirlenmesi

dc.contributor.authorBabalık, Ahmet
dc.contributor.authorBotsalı, Fatih M.
dc.date.accessioned2018-05-24T10:55:24Z
dc.date.available2018-05-24T10:55:24Z
dc.date.issued2010
dc.descriptionURL: http://sutod.selcuk.edu.tr/sutod/article/view/116en_US
dc.description.abstractHububat denetiminde bilgisayar destekli kalite denetim sistemlerinin kullanıldığı değişik uygulamalar bulunmaktadır. Bu çalışmada Çeşit-1252 türü durum buğdayının camsı ve camsı olmayan danelerinin görüntü işleme teknikleri ve yapay sinir ağı yardımıyla sınıflandırılması amaçlanmıştır. Masaüstü tarayıcı yardımıyla elde edilen resimlerden her bir daneye ait histogram bilgileri elde edilmiştir. Bu histogram bilgileri kullanılarak farklı yapay sinir ağı modellerinin (Öz düzenlemeli harita – ÖDH, Çok katmanlı algılayıcı – ÇKA) sınıflandırma başarıları irdelenmiştir.en_US
dc.description.abstractAt grain inspection, different applications of computer aided quality control systems are used. In this study, it is aimed to classify vitreousness and non-vitreousness wheat kernels in Çeşit-1252 type durum wheat using image processing techniques and artificial neural networks. Digital images of wheat kernels obtained using desktop scanner and histogram of each kernel calculated. Using this histogram data, different artificial neural networks architecture (Self organizing map – SOM, Multi Layer Perceptron – MLP) classification performance examined.en_US
dc.identifier.citationBabalık, A., Botsalı, F. M. (2010). Yapay sinir ağı ve görüntü işleme teknikleri kullanarak durum buğdayının camsılığının belirlenmesi. Selçuk-Teknik Dergisi, 9, (2), 163-174.en_US
dc.identifier.endpage174
dc.identifier.issn1302-6178en_US
dc.identifier.startpage163
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12395/10821
dc.identifier.volume9
dc.language.isotren_US
dc.publisherSelçuk Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yüksekokuluen_US
dc.relation.ispartofSelçuk-Teknik Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Kategori Belirleneceken_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.selcuk20240510_oaigen_US
dc.subjectYapay sinir ağlarıen_US
dc.subjectGörüntü işlemeen_US
dc.subjectBuğday camsılığıen_US
dc.subjectArtificial neural networksen_US
dc.subjectImage processingen_US
dc.subjectWheat vitreousnessen_US
dc.titleYapay sinir ağı ve görüntü işleme teknikleri kullanarak durum buğdayının camsılığının belirlenmesien_US
dc.title.alternativeDetermination of durum wheat vitreousness using artificial neural networks and image processing techniquesen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
Ahmet BABALIK, Fatih M. BOTSALI.pdf
Boyut:
470.94 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.51 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: