@article{article_664280, title={Bilgisayarlı Görme Esaslı Değişken Oranlı Bir Alev Makinası İçin Görüntü Alma Sisteminin Optimizasyonu}, journal={Bursa Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi}, volume={34}, pages={135–147}, year={2020}, author={Kurtulmuş, Ferhat and Sefil, Kadir and Kargacı, Kübra and Arslan, Selçuk}, keywords={Image analysis,precision agriculture,variable rate application,weed flaming}, abstract={Bu çalışmanın amacı, yabancı ot kontrolü için kullanılan bir alev makinesi prototipine entegre edilecek görüntü işleme esaslı, yapay aydınlatmalı bir görüntü alma sistemi geliştirmektir. Ayrıca, düşük maliyetli bir gömülü devre ve kamera (Raspberry Pi 3) kullanan görüntü işleme sisteminin yapay aydınlatmalı görüntü alma odacığının gerekli işletme parametrelerini belirlemek hedeflenmiştir. Görüntü işleme algoritmalarının geliştirilmesi ve sayısal analiz aşamalarında OpenCV açık kaynak kodlu görüntü işleme kütüphanesi ve Python programlama dili kullanılmıştır. Sistem geliştirme aşamalarında geliç (SorghumhalepenseL.), pıtrak (Xanthiumstrumarium L.), tarla sarmaşığı (Convolvulusarvensis L.) ve köygöçüren (Cirsiumarvense) otlarının bulunduğu bir arazi koşulunda yabancı otların görüntüleri alınmıştır. Dış ortama açık ve yapay aydınlatma sistemiyle alınan görüntülerin histogramları karşılaştırılmıştır. Yabancı ot piksel dağılımları incelenerek ikilileştirme için uygun eşik değerleri belirlenmiştir. Sonuç olarak, geliştirilen algoritma 20 fps’ye yakın hızlarda hareketli görüntüler üzerinde çalıştırılarak anlık yabancı ot oranlarının belirlenebileceği bulunmuştur. Geliştirilen sistem kullanılarak test görüntülerinde yabancı ot piksel oranı %98’lik bir başarı ile hesaplanabilmiştir.}, number={1}, publisher={Bursa Uludağ University}, organization={Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK)}