Görüntü işleme teknikleri ile beyaz yumurtalar üzerindeki yumurta kabuğu kusurlarının algılanması
Eggshell defects detection on white eggs using image processing techniques
- Tez No: 365200
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ GANGAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kusur algılama, K-means sınıflandırma, Renk tanıma, Yumurta kabuğu kusurları, Görsel denetim, Görüntü işleme, Defect detection, K-means classification, color recognition, eggshell defect, visual inspection, image processing
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yumurta çiftliği endüstrisinde kaliteli yumurtalardan kusurlu yumurtaların otomatik ayrılması hem ekonomik hem de sağlıksal nedenlerden dolayı önemli bir konudur. Modern yumurta işleme tesislerinde kusurlu yumurtaların insanların görsel denetimi ile ayrıştırılması süreci yavaşlatmaktadır. Günümüzde yumurta tasnifinin gerçek çiftlik endüstrisi uygulamalarında daha çok insanların görsel denetimi ile yapılmasının yanı sıra literatürde değişik kusur algılama çalışmaları yapılmıştır. Bu çalışmalar daha çok gri düzeyli yumurta görüntüsü üzerinde çeşitli görüntü işleme teknikleri kullanılarak yapılmıştır ve yumurtaların kusurlu yumurta mı sağlam yumurta mı olduğuna karar verilmiştir. Bu tez çalışmasında, veri kümesi yumurta çiftliğinde üretilen yumurtaların doğal ortamında fotoğraflanmasıyla oluşturulmuştur. Veri kümesi içerisindeki kirli, çatlak, kırık, kanlı ve temiz yumurta görüntüleri üzerine görüntü işleme teknikleri uygulanmıştır. Öncelikle yumurta görüntüsünü renkli olarak zeminden ayırma aşamasında K-means kümeleme tekniği kullanılmıştır. Daha sonra kirli yumurta üzerindeki kir bölütleme ile ayrılmış ve eşik değeri belirlenerek yumurtanın kirli olduğuna karar verilmiştir. Eğer görüntü üzerinde kir yoksa zeminden ayrılmış yumurta, program içinde ikinci denetime girmiştir ve Sobel kenar belirleme algoritması uygulanılarak yumurtanın kenarları ve kırık kısımları bulunmuştur. Kenarlar maske ile yok edilmiştir. Daha sonra tekrar eşik değeri verilerek yumurtanın kırık mı temiz mi olduğuna karar verilmiştir.
Özet (Çeviri)
Automatic separation of defective eggs from quality eggs is an important issue in that both economic and health reasons in the egg farm industry. In the modern egg processing plants, removing defective eggs with visual inspection of people slow process. Nowadays, different defect detection algorithms are done as well as eggs classification is done with people visual inspection in the real farm industry. These studies are mostly performed on gray level egg images using different types of image processing techniques and decided whether quality egg or defective egg. In this thesis study, the data set has been produced with photographed producing eggs in natural farm environment. Image processing techniques have been applied on dirty, cracked, broken, bloody and clean eggs within the data set. Firstly, K-means classification technique has been used in the step of separation of color egg image from ground. And then, dirt on the dirty egg has been separated with the color segmentation technique and decided with using threshold value that this egg is dirty. If there isn't any dirt on the image, separated egg from ground has entered second control and Sobel edge detection algorithm by applying egg has been found in parts of the edges and cracks. Edges are dispelled by mask. Then again, it has been decided whether crack egg or clean egg by given the threshold value.
Benzer Tezler
- Sayısal görüntü işleme ile göz hastalıklarının teşhisi için bir yardımcı sistem tasarımı
Auxiliary - system design for diagnosis of eye diseases by using digital image processing
MEFULE GÖKÇE
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
BiyomühendislikAfyon Kocatepe ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN TAŞGETİREN
- Segmentation of skin cancer by using image processing techniques
Görüntü işleme teknikleri kullanılarak cilt kanseri segmentasyonu
AZHAR KASSEM FLAYEH FLAYEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. GÖRKEM SERBES
- Görüntü çakıştırma teknikleri kullanarak otomatik kalite kontrol sistemi geliştirilmesi
Development of automated quality control system using image registration techniques
ÖMER AYCAN ÇİFTÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mekatronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET MERT
- Geri yayılımlı birlikte evrim ile iyileştirilmiş derin sinir ağları kullanılarak yol çatlak tespiti
Road crack detection using deep neural networks developed via cooperative coevolution with backpropagation
EMİRHAN MUSTAFA ANIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
UlaşımBursa Uludağ Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURAN ARSLAN
- Radiküler kist ve granülomların dijital histogram analizi ile ayırdedilmesi
Differention of radicular cyst and granulomas with digital histogram analysis
ÜLKEM AYDIN
Doktora
Türkçe
1998
Diş HekimliğiGazi ÜniversitesiDiş Hastalıkları ve Tedavisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN ALAÇAM