@article{article_1627310, title={Derin öğrenme için otomatik görüntü veri seti oluşturma düzeneği tasarımı ve ceviz cinslerine uygulanması}, journal={Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi}, volume={14}, pages={899–906}, year={2025}, DOI={10.28948/ngumuh.1627310}, author={Özil, Cihat and Onder, Mursel}, keywords={walnut classification, walnut dataset, automatic data acquisition, 360 degree imaging, ESP32 microcontroller}, abstract={Geleneksel ceviz sınıflandırma yöntemleri, uzman bilgisine bağımlılık, zaman alıcı süreçler ve subjektif değerlendirmeler gibi sınırlamalar içermektedir. Bu durum, tarım ve gıda endüstrisinde otomatik ve hassas sınıflandırma sistemlerine duyulan ihtiyacı artırmaktadır. Bu ihtiyacı gidermek amacıyla bu çalışmada, Türkiye’de yaygın olarak yetiştirilen beş farklı ceviz cinsinin (Bilecik, Chandler, Fernette, Yavuz ve Niksar) sınıflandırılması için özgün ve yüksek çözünürlüklü bir görüntü veri seti oluşturulmuştur. Bu amaç doğrultusunda, cevizlerin 360 derece görüntülenmesini sağlayan otomatik bir veri toplama sistemi tasarlanmış ve geliştirilmiştir. ESP32 mikrodenetleyici, step motor ve yüksek çözünürlüklü bir akıllı telefon kamerasının entegrasyonuyla gerçekleştirilmiştir. Her ceviz, yatay ve dikey eksenlerde 5 derecelik adımlarla 144 farklı açıdan görüntülenmiştir. Görüntüler, kontur kırpma ve arka plan temizleme ile ön işleme tabi tutulmuştur. Elde edilen veri seti eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayrılarak düzenli şekilde organize edilmiştir. Bu çalışma, ceviz sınıflandırmasına yönelik gelecek araştırmalar için güçlü bir altyapı sunmaktadır.}, number={3}, publisher={Nigde Omer Halisdemir University}