Tütün yaprağı üzerinde bulunan hastalıkları morfolojik görüntü işleme metotlarıyla tespit eden gerçek zamanlı gömülü sistem tasarımı

Tütün bitkisinin yetiştirme koşulları esnek olduğundan Türkiye'nin iç Anadolu bölgesi dışında tüm bölgelerinde yetiştirilmektedir. Ekonomik açıdan büyük öneme sahip tütün bitkisi 2022 yılında 828, 9 milyon dolarlık ihracat rakamına ulaşmıştır. Tütün yapraklarında meydana gelen hastalıklar, tütün bitkisinin büyüme ve gelişmesini olumsuz etkilemektedir. Bu durum verim kaybına dolayısı ile maddi kayıplara neden olmaktadır. Tütün yaprakları üzerindeki hastalıkların gözlem yoluyla tespiti zaman kaybına neden olabildiği gibi hatalı da olabilmektedir. Bu nedenle tütün yapraklarında meydana gelen hastalıklı alanların tespiti amacıyla gerçek zamanlı çalışan gömülü bir sistem modeli tasarlanmıştır. Bu sistemde, kameradan alınan görüntüler gömülü sisteme aktarılmaktadır. Daha sonra python yazılımı ile morfolojik görüntü işleme işlemi uygulanarak yapraklar üzerindeki hastalıklı alanlar tespit edilmiş ve gösterilmiştir. Ayıraca tütün yapraklarını hastalıklı ve sağlıklı olarak sınıflandırmak amacıyla evrişimsel sinir ağları modelleri kullanılmıştır. Samsun ilinde fotoğrafı çekilen 1600 sağlıklı ve 1600 hastalıklı tütün yaprağı içeren bir veri seti üzerinde bu modellerin performansları değerlendirilmiştir. Sistem, sınıflandırma işleminin sonucunda 3 modelde %93 ve üzeri başarı oranları elde etmiştir. Anahtar Kelimeler : Tütün yaprak hastalıkları, Gömülü sistemler, Evrişimli sinir ağları, Sınıflandırma