Görüntü işleme teknikleri kullanılarak ürün ve tohum sayma işleminin gerçekleştirilmesi

Abstract

Tohum, gıda zincirinin en temel ve en önemli halkasını oluşturmaktadır. Dünya üzerinde tohum miktarındaki bir azalma veya eksiklik yaşam için çok zor bir durumun oluşumuna neden olacaktır. Dünyada, bitkisel üretim yani tarım tohumun bulunmasıyla başlamıştır. Tohumun tarımda kullanılmasında, tohum miktarı tohumun özelliklerine göre değişkenlik göstermektedir. Ayrıca tarımı yapılan ürünlerin, verim hesabının hızlı bir şekilde yapılması çok büyük önem arz etmektedir. Toprak üzerine tarım olduğu gibi suda tarım da yakın zamanda görülmeye başlamıştır. Ekilecek alana yeteri kadar tohum ekilmesi verimi doğrudan etkilemektedir. Tarım alanına fazla veya eksik tohum atılması verimi azaltmaktadır. Günümüzde halen tarım alanına atılacak tohum miktarı, kullanılacak tohumun ağırlığına göre yapılmaktadır. Bu yöntemle, birim metre kareye düşen tohumun belirlenmesi yanlış bir uygulamadır. Çünkü her tohumun yoğunluğu ve hacmi farklılık göstermektedir. Doğru olan yöntem ise birim alana gelecek tohumun miktarının her ürüne göre en başta belirlenmesidir. Böylece ekilen alana gerekli olan toplam tohum miktarı, optimum olarak hesaplanabilecektir. Bu çalışmada da ekilmek istenen tohumları ve elde edilen ürün verimini sayma işlemi, bilgisayar destekli görüntü işleme yöntemi ile hızlı bir şekilde gerçekleştirilmiştir. Bunun için tohumların ve ürünlerin gündüz ve gece arasındaki farktan ve farklı ışık yoğunluğundan etkilenmemeleri için sabit bir platform üzerinde, kapalı bir ortamda görüntüleri alınmıştır. Ayrıca farklı zemin materyalleri kullanarak oluşabilecek yansıma azaltılmaya çalışılmıştır. Görüntü işleme yöntemi olarak ek bileşenler olarak eşikleme, medyan filtreleme, morfolojik genişletme ve morfolojik erozyon uygulandıktan sonra blob algılama algoritması uygulanmıştır. Öncelikle ek bileşenler teker teker uygulandıktan sonra blob algoritma uygulanarak sonuçlar alınmış. Fakat alınan sonuçlarda nohut, mercimek ve pirinç ürünlerine yalnız genişletme veya erozyon uygulanarak % 98,13 başarı elde edilirken aynı başarı sadece eşikleme yapılarak veya medyan filtreleme uygulanarak elde edilememiştir. Sadece eşikleme veya medyan filtreleme uygulanarak blob algılamada hatalı sayımlar olmuştur. Sadece eşikleme uygulanarak yapılan sayımda pürüzsüz yüzeyde R² değeri 0,92 mat yüzeyde 0,22'dir. Medyan filtreleme uygulanarak yapılan sayımda pürüzsüz yüzeyde R² değeri 0,95 mat yüzeyde 0,28'dir. Bu değerler dikkate alındığında pürüzsüz yüzeyde sadece eşikleme veya medyan filtreleme yapılarak yeterli başarı elde edilemediği mat yüzeyde ise düşük bir korelasyon gösterdiğinden hata oranının yüksek olduğu ortaya çıkmaktadır. Dolayısıyla ek bileşenlerin hibrit kullanımı ile en başarılı sonuçların alınacağı kanaati oluşmuştur. Yapılan denemelerde ek bileşenlerin hibrit kullanımı ile ürün ve tohum sayımında % 98,58 başarı elde edilmiştir.

Seed is the most basic and most important link of the food chain. A decrease or deficiency in the amount of seeds on Earth will cause a very difficult situation for life. In the world, plant production, that is agriculture, started with the discovery of seeds. In the use of seeds in agriculture, the amount of seed varies according to the characteristics of the seed. In addition, it is very important to quickly calculate the yield of the agricultural products. Just like agriculture on soil, agriculture in water has started to be seen recently. Planting enough seeds in the area to be planted directly affects the yield. More or less seeding in the agricultural field reduces the yield. Today, the amount of seed to be planted in the agricultural field is made according to the weight of the seed to be used. It is an incorrect practice to determine the seed per square meter with this method. Because the density and volume of each seed differs. The correct method is to determine the amount of seed to come per unit area according to each product at the beginning. Thus, the total amount of seeds required for the planted area can be calculated optimally. In this study, the process of counting the seeds to be planted and the yield of the obtained product was carried out quickly with the computer aided image processing method. For this, images were taken in a closed environment on a fixed platform so that seeds and crops are not affected by the difference between day and night and different light intensity. In addition, it has been tried to reduce the reflection that may occur by using different ground materials. After applying thresholding, median filtering, morphological dilation and morphological erosion as additional components as image processing method, blob detection algorithm is applied. First of all, after applying the additional components one by one, the results were obtained by applying the blob algorithm. However, in the results obtained, 98.13% success was achieved by applying dilation or erosion only to chickpea, lentil and rice products, but the same success could not be obtained by only applying thresholding or median filtering. There have been erroneous counts in blob detection using only thresholding or median filtering. The R² value is 0.92 on a smooth surface, and 0.22 on a matte surface, when counting only by applying thresholding. Counting by applying median filtering, the R² value is 0.95 on a smooth surface and 0.28 on a matte surface. When these values are taken into account, it can be seen that only thresholding or median filtering can not be achieved on the smooth surface, and the error rate is high since it shows a low correlation on the matte surface. Therefore, it has been concluded that the most successful results will be obtained with the hybrid use of additional components. In the experiments, with the hybrid use of additional components, 98.58% success was achieved in product and seed counting.