Detection and classification of hazelnut fruit by using image processing techniques and clustering methods

Authors : Serdar SOLAK, Umut ALTINIŞIK

Pages : 56-65

Doi:10.16984/saufenbilder.303850

View : 19 | Download : 10

Publication Date : 2018-02-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Yapılan çalışmada, ortamda bulunan nesnelerin gerçek zamanlı olarak tespit edilmesi, sınıflandırılması ve elde edilen sonuçlar sunulmaktadır. Önerilen yönteme ait deneysel çalışmaların gerçekleştirilmesinde fındık meyvesi kullanılmaktadır. Çalışma ortamında bulunan fındıklara ait görüntü, kamera ile alındıktan sonra görüntü işleme teknikleri kullanılarak işlenmektedir. Fındıkların görüntü düzlemi üzerinde kapladıkları boyut ve alan verileri hesaplanmaktadır. Elde edilen veriler değerlendirilerek, fındıklar gerçek zamanlı olarak küçük insert ignore into journalissuearticles values(K1);, orta insert ignore into journalissuearticles values(K2); ve büyük insert ignore into journalissuearticles values(K3); olmak üzere üç sınıfa ayrılmaktadır. Bu işlem ortalama tabanlı sınıflandırma ve K-means kümeleme yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Küme merkezlerinin belirlenmesi ve sınıflandırma işlemi fındık meyvesi verilerinden elde edilen bilgi veritabanı kullanılarak sağlanmaktadır. Çalışma ortamında bulunan fındık meyveleri, görüntü işleme teknikleri kullanılarak %100 başarımla tespit edilmektedir. Fındık meyvelerinin, ortalama tabanlı ve K-means kümeleme yöntemleri kullanılarak sınıflandırılması karşılaştırılmaktadır. Karşılaştırma sonucunda, gerçeklenen iki yöntemin %90 ile %100 oranında benzerlik gösterdiği bulunmaktadır.
Keywords : Görüntü İşleme, Nesne Tespiti, Morfoloji, Moment, Kümeleme