Derin öğrenme ile Antep fıstığının sınıflandırılması ve robotik manipülatör ile ayrıştırılması

Sanayileşmenin büyümesi ile birlikte otomasyona olan talep de artmaktadır. Otomasyon, sürekli üretim gibi faydalarından dolayı, üretim aşamasını önemli adımlarından biri olan kalite değerlendirmesinde de arzu edilmektedir. Bu çalışmanın amacı, otomatik bir fıstık ayrıştırma sistemi yapmaktır. Günümüzde fıstığın kalite değerlendirmesi elle yapılmaktadır, bu da otomasyondan gelebilecek potansiyel yararların önüne geçmektedir. Bu adımı otomatikleştirmek için, nesne tanıma için yazılmış derin öğrenme algoritması eğitildi. Algoritma fıstıkları dört farklı guruba sınıflandırmaktadır: kırmızı fıstık, yeşil fıstık, çıtlak fıstık ve çıtlak olmayan fıstık. Algoritma, gerçekçi durumlara uygunluk adına, fıstıklar yakınca kümelenmiş haldeyken tanımlanması için eğitildi. Algoritmanın fıstıkları algılama oranı %100'e yakın ve hata matrisi sınıflandırmada kırmızı fıstık için %98, yeşil fıstık için %94, çıtlak fıstık için %74 ve çıtlak olmayan fıstık için %89 doğruluk oranlarıyla gelecek vadeden bir yapıda. Tezin ileri aşamasında, fıstıkların boylarının ve alanlarının ölçülmesi için görüntü segmentasyonu yapılmıştır. Testler, ölçüm için, ortalama %1.77 hata oranı göstermiştir. Son kısımda, fıstıkları fiziksel olarak ayırmak için bir robotik manipülatör yapılmıştır. Testler, tutucu parmağın, fıstıkların birbirlerine çok yakınken ayrıştırma yapamamasından dolayı, geliştirilmeye ihtiyacının olduğunu göstermiştir, fakat fıstıklar birbirlerinden bir miktar uzaklarken, ayrıştırmanın mümkün olduğu gözlemlenmiştir.