Görüntü işleme teknikleri kullanılarak Antep fıstığının özellik tespiti ve sınıflandırılması

Tarımsal ürün pazarlamasında kalite önemli faktörlerden biridir. Bu çalışmanın temel amacı, antepfıstığını kalite sınıflandırması yapabilmek için onu renklerine, boyutlarına, kalitesine göre sınıflandırmaktır. Standart ürünlerin fiyat avantajı bulunmaktadır çünkü depolanması ve işlenmesi daha kolaydır. Geleneksel olarak, antep fıstığı, işçilerin görsel olarak incelenmesiyle manuel olarak sınıflandırılmaktadır. Sonuç olarak, sınıflandırma süreci zaman ve maliyet açısından düşük verimliliğe neden olmaktadır. Günümüzde sınıflandırma makinelerinde kullanılan en etkili yöntem hızlı ve doğru sonuçlar elde edilebildiği için görüntü işleme teknikleridir. Bu çalışma kapsamında, Antep fıstığı ve antep fıstığı artıkları için yüksek hassasiyetle hızlı ve gerçek zamanlı bir sınıflandırma sistemi oluşturulmuştur. Çalışma iki ana bölüme ayrılabilir, ayrıştırma ve sınıflandırma. Görüntü ayrıştırma için, arka planı giriş görüntülerinden nesnelerden izole etmek için ortalama filtreli yerel eşikleme kullanılmıştır. Görüntü sınıflandırma için, mükemmel ve hızlı sonuçlar elde etmek için derin öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Derin öğrenme ağı, taze kırmızı antepfıstığı, taze yeşil antepfıstığı, çıtlak antepfıstığı, kapalı antepfıstığı, soyulmuş antep fıstığı, taşlar, yapraklar, dal parçaları, antep fıstığı kabuğu olan 11 sınıflandırma türünden 2750 görüntü ile eğitilmiştir. Sistem, nesneleri tek tek görüntülerde ayırmak için görüntüye bir bölümleme yaparak ve ardından her nesne görüntüsünü ağa göre sınıflandırarak, bir dizi gerçek zamanlı görüntü ile bilgisayarda depolanan görüntülerle test edilmiştir. Yüksek hassasiyetli sınıflandırma sonuçları elde edilmiştir. Alan, geometrik merkez, uzunluk ve genişlik gibi özellikler hesaplanmıştır.