Patates görüntüleri kullanarak çoklu dış hastalıklarının sınıflandırılması

Abstract

Tarım ve tarıma dayalı sektörlerde kalite ve verimlilik diğer birçok sektörde olduğu gibi büyük öneme sahiptir. Tarım teknolojilerinin gelişmesi ile bu alanda yapılan çalışmalar da hız kazanmıştır. Küresel ısınma gibi faktörler, tarım ve tarım ürünlerini ciddi şekilde etkilemeye başlamıştır.Tarımda meyve ve sebze hastalıklarının incelenmesi genellikle çıplak gözle yapılır. Bu hem zor hem de verimsiz bir yöntemdir. Hastalıkların tespit edilmesi için standarda ihtiyaç vardır.Tarım ürünleri içinde patates, maliyet, birim alandan yüksek verim, yüksek besin değeri, sindirim kolaylığı, geniş kullanım alanı ve kolay yetişebilmesi özellikleri ile önemli bir yere sahiptir. Patates hastalıkları kalite ve verime zarar verir ve dolayısıyla bu durum üretici ve işletme kuruluşlarının kazancını azaltır.Görüntü analizi ve makine öğrenme teknolojisi günümüzde yaygın olarak her alanda kullanılmaktadır. Bu tekniklerin tarıma ve tarıma dayalı endüstriler de kullanılması verimliliği arttırmakta ve hızlı çözümler sunmaktadır. Meyve ve sebzelerdeki hastalıkların tespit edilmesi için görüntü analizi ve makine öğrenme teknolojisinin kullanılması ile ilgili birçok çalışma yapılmıştır ve bu konuda çalışmalar halen devam etmektedir.Bu çalışmada patateslerde yaygın olarak görülen üç hastalık için görüntü işleme teknolojisi kullanılarak hastalık tespiti ve sınıflandırması yapılmıştır. Önerilen yöntem %96 başarı oranı ile endüstriyel alanda kullanılabileceğini göstermiştir.

Quality and productivity have great importance in agriculture and agriculture-based sectors as in many other sectors. With the development of agricultural technologies, studies in this field have increased. Agriculture and agricultural products have been affected by for various reasons such as global warming severely.Examination of fruit and vegetable diseases in agriculture are usually performed by the naked eye. This is both difficult and inefficient. Detection of diseases needs a standardization.Potato is an important good among agricultural products with it cost advantage, high yield per unit area, high nutritional value, ease of digestion, wide area of use and easy to grow nature. However, potato diseases are harmful to quality and yield and reduce the earnings of producers and processing organizations.Image analysis and machine learning methods are widely used in every field. The use of these techniques in agriculture and agriculture-based industries increases productivity and provides fast solutions. Many researches have been done to detect diseases in fruits and vegetables using machine learning technologies and there exist various ongoing studies.In this study, disease detection and classification has been done for three common diseases in potatoes using image processing techniques. The proposed method has shown that it can be used in the industrial field with its success rate of 96%.