Year 2020, Volume 30 , Issue 2, Pages 355 - 366 2020-06-30

Design of Real Time Image Processing Machine for Carrot Classification
Havuç Sınıflandırması için Gerçek Zamanlı Görüntü İşleme Makinesi Tasarımı

Mustafa Nevzat ÖRNEK [1] , Haydar HACISEFEROĞULLARI [2]


Kasınhanı district of Konya province has the greatest carrot production in Turkey. By the year 2017, Konya Province has approximately 46.5% of carrot production areas and 59.7% of total production. There are several washing and packing facilities in the region. These facilities show totally similar features and fully satisfy the needs of the region. Carrots coming from the washing pools come firstly to the mechanical grading machines and then to the packing department or directly to the packing department in some facilities. Grading and packing processes are carried out manually in these facilities. The classification efficiency of mechanical classification machines is known to be insufficient. In this study, mechanical, electronic and software sections of the real-time image processing machine are explained. The system was composed of a belt conveyor, cameras and closed chamber to receive images, image processing and control computer and routing covers attached to servo motors. As a result of the experiments, carrot classification rates ranged from 80.14 to 100% in real-time image processing machine.
Konya ili Kasınhanı ilçesi, Türkiye'nin en büyük havuç üretimine sahiptir. 2017 yılında Konya ili havuç üretim alanlarının yaklaşık% 46.5'ine ve toplam üretimin% 59.7'sine sahiptir. Bölgede birkaç yıkama ve paketleme tesisi bulunmaktadır. Bu tesisler tamamen benzer özellikler sergilemekte vei bölgenin ihtiyaçlarını tam olarak karşılamaktadır. Yıkama havuzlarından gelen havuçlar önce mekanik sınıflandırma makinelerine, daha sonra paketleme bölümüne veya bazı tesislerde yıkamadan direk paketleme bölümüne gelir. Sınıflandırma ve paketleme işlemleri bu tesislerde elle yapılır. Mekanik sınıflandırma makinelerinin sınıflandırma verimliliğinin yetersiz olduğu bilinmektedir. Bu çalışmada, gerçek zamanlı görüntü işleme makinesinin mekanik, elektronik ve yazılım bölümleri açıklanmıştır. Sistem bir bant konveyörü, kameralar ve görüntüleri almak için kapalı odadan, görüntü işleme ve kontrol bilgisayarı ve servo motorlara bağlı yönlendirme kapaklarından oluşmuştur. Deneyler sonucunda, gerçek zamanlı görüntü işleme makinesinde havuç sınıflandırma oranları % 80.14 ile % 100 arasında değişmektedir.
  • Anonymous, 2017, http://faostat.fao.org/site/567/DesktopDefault.aspx [Last Accessed:02.02.2017]
  • Anonymous, 2019, https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=104&locale=tr [Last Accessed:14.01.2019]
  • Bradski G., Kaehler A. (2008). Learning OpenCV, Repkover, United States of America, ISBN: 978-0-596-51613-0.
  • Clement, J., N. Novas, J. A. Gazquez, F. Manzano-Agugliaro (2013). An active contour computer algorithm for the classification of cucumbers, Computers and Electronics in Agriculture, 92, 75–81. doi.org/10.1016/j.compag.2013.01.006.
  • Donis-Gonzáleza I.R., Guyera D.E, Pease A. (2016). Postharvest noninvasive assessment of undesirable fibrous tissue in fresh processing carrots using computer tomography images, Journal of Food Engineering, 190, 154-166. doi:/10.1016/j.jfoodeng.2016.06.024
  • Feng, G., Qixin, C., (2004). Study on Color Image Processing Based Intelligent Fruit Sorting System, Proceedings of the 5th World Congress on Intelligent Control and Automation, 6, 4802-4805, China
  • Gonzalez R. C., Woods R. E. (2008). Digital Image Processing, Pearson International Edition, Pearson Prentice Hall, United States of America, ISBN: 0-13-168728-x 978-0-13-168728-8.
  • Hetal N. Patel, R.K.Jain (2012). On-Line Quality Assessment Of Horticultural Products Using Machine Vision, International Journal Of Scientific & Technology Research Volume 1, Issue 9, ISSN:2277-8616
  • Jhawar J. (2016). Orange Sorting by Applying Pattern Recognition on Colour Image, Procedia Computer Science 78, 691- 697. doi: 10.1016/j.procs.2016.02.118
  • Liming, X., Z. Yanchao (2010). Automated strawberry grading system based on image processing, Computers and Electronics in Agriculture,71, S32-S39. doi.org/10.1016/j.compag.2009.09.013
  • Moallem P., Serajoddin A., Pourghassem H. (2017). Computer vision-based apple grading for golden delicious apples based on surface features, Information Processing in Agriculture, 4(1),33-40. doi:/10.1016/j.inpa.2016.10.003
  • Ostrozlik, M. (1990). Analysis Carrot of Belgium Sorting. Zemedelska-Technika. 36(5), 277-284
  • Örnek, M.N., (2014). Havuç sınıflandırmada gerçek zamanlı görüntü işleme makinesi tasarımı ve bazı mekanik sınıflandırma makineleri ile boylama etkinliklerinin karşılaştırılması, Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarım Makineleri Anabilim Dalı, Konya
  • Piedad E.Jr, Larada J.I., Pojas G.J., Ferrer L.V.V (2018). Postharvest classification of banana (Musa acuminata) using tier-based machine learning, Postharvest Biology and Technology, 145, 93-100. doi:/10.1016/j.postharvbio.2018.06.004
  • Sofu, M.M., O. Er, M.C. Kayacan, B. Cetişli B. (2013). Elmaların Görüntü İşleme Yöntemi ile Sınıflandırılması ve Leke Tespiti, Gıda Teknolojileri Elektronik Dergisi 8 (1), 12- 25
  • Sofu M.M., Er O., Kayacan M.C., Cetişli B. (2016). Design of an automatic apple sorting system using machine vision, Computers and Electronics in Agriculture, 127, 395-405. doi.org/10.1016/j.compag.2016.06.030
  • Vursavuş, K.K., Özgüven, F., (2008). Modeling the Mass of Oranges by Geometrical Properties, 10th International Congress on Mechanization and Energy in Agriculture, 14-17 October, 745-751, Antalya
  • Xiao-bo, Z., Jie-wen, Z., Yanxiao, L., Holmes, M. (2010). In-line detection of apple defects using three color cameras system, Computers and Electronics in Agriculture, 70, 129-134. doi.org/10.1016/j.compag.2009.09.014.
  • Zhang, B., Huanga,W., Lia,J., Zhaoa,C., Fana,S., Wua, J., Liub,C. (2014). Principles, developments and applications of computer vision for external quality inspection of fruits and vegetables: A review, Food Research International, 62, 326–343. dx.doi.org/10.1016/j.foodres.2014.03.012
  • Zhang B., Huang W., Gong L., Li J., Zhao C., Liu C., Huang D. (2015). Computer vision detection of defective apples using automatic lightness correction and weighted RVM classifier, Journal of Food Engineering, Vol. 146, 143-151. doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2014.08.024
Primary Language en
Subjects Agricultural, Engineering, Agriculture, Multidisciplinary
Published Date Haziran 2020
Journal Section Articles
Authors

Orcid: 0000-0002-7478-3728
Author: Mustafa Nevzat ÖRNEK (Primary Author)
Institution: Konya Teknik Üniversitesi TBMYO Tarım Makinaları Programı
Country: Turkey


Orcid: 0000-0002-4699-9564
Author: Haydar HACISEFEROĞULLARI
Institution: SELÇUK ÜNİVERSİTESİ, ZİRAAT FAKÜLTESİ
Country: Turkey


Supporting Institution Selçuk Üniversity Scientific Research Projects Department
Project Number 1110123
Dates

Publication Date : June 30, 2020

Bibtex @research article { yyutbd685425, journal = {Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi}, issn = {1308-7576}, eissn = {1308-7584}, address = {}, publisher = {Yuzuncu Yil University}, year = {2020}, volume = {30}, pages = {355 - 366}, doi = {10.29133/yyutbd.685425}, title = {Design of Real Time Image Processing Machine for Carrot Classification}, key = {cite}, author = {Örnek, Mustafa Nevzat and Hacıseferoğulları, Haydar} }
APA Örnek, M , Hacıseferoğulları, H . (2020). Design of Real Time Image Processing Machine for Carrot Classification . Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi , 30 (2) , 355-366 . DOI: 10.29133/yyutbd.685425
MLA Örnek, M , Hacıseferoğulları, H . "Design of Real Time Image Processing Machine for Carrot Classification" . Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi 30 (2020 ): 355-366 <https://dergipark.org.tr/en/pub/yyutbd/issue/54991/685425>
Chicago Örnek, M , Hacıseferoğulları, H . "Design of Real Time Image Processing Machine for Carrot Classification". Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi 30 (2020 ): 355-366
RIS TY - JOUR T1 - Design of Real Time Image Processing Machine for Carrot Classification AU - Mustafa Nevzat Örnek , Haydar Hacıseferoğulları Y1 - 2020 PY - 2020 N1 - doi: 10.29133/yyutbd.685425 DO - 10.29133/yyutbd.685425 T2 - Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 355 EP - 366 VL - 30 IS - 2 SN - 1308-7576-1308-7584 M3 - doi: 10.29133/yyutbd.685425 UR - https://doi.org/10.29133/yyutbd.685425 Y2 - 2020 ER -
EndNote %0 Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi Design of Real Time Image Processing Machine for Carrot Classification %A Mustafa Nevzat Örnek , Haydar Hacıseferoğulları %T Design of Real Time Image Processing Machine for Carrot Classification %D 2020 %J Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi %P 1308-7576-1308-7584 %V 30 %N 2 %R doi: 10.29133/yyutbd.685425 %U 10.29133/yyutbd.685425
ISNAD Örnek, Mustafa Nevzat , Hacıseferoğulları, Haydar . "Design of Real Time Image Processing Machine for Carrot Classification". Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi 30 / 2 (June 2020): 355-366 . https://doi.org/10.29133/yyutbd.685425
AMA Örnek M , Hacıseferoğulları H . Design of Real Time Image Processing Machine for Carrot Classification. YYÜ TAR BİL DERG. 2020; 30(2): 355-366.
Vancouver Örnek M , Hacıseferoğulları H . Design of Real Time Image Processing Machine for Carrot Classification. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi. 2020; 30(2): 355-366.