Meyve ve sebze pazarlarında ürünlerin kalite sınıflandırmasında dış görünüş önemli bir faktördür. Mevcut manuel yöntemler ile tarımda üretilen ürünlerin kontrol aşamalarında mahsulün hastalık, pestisit ve kalite durumları kontrol edilmektedir. Manuel olarak ürünlerin ayrıştırılıp sınıflandırılması uzmanlık gerektirebilir, bu da zaman alıcı ve büyük emek isteyen bir iştir. Günümüzde teknolojinin ilerlemesi ile tarım ve gıda alanında kullanılan yazılım teknikleri de gelişmektedir. Tarım ve gıda alanında üretilen ürünlerin işlenmesi ve pazara sürülmesi aşamalarında yazılım tekniklerinin kullanılması yaygınlaşmaktadır. Gerçekleştirilecek olan çalışma ile meyve ve sebze pazarında önemli bir payı olan Hurma meyvesi ele alınacaktır. Hurma meyvelerinin kalitelerinin sınıflandırılmasında görüntü işleme ve yapay zeka tekniklerinin kullanılması satış sürecinin daha tutarlı ve zaman açısından verimli hale gelmesini sağlayabilir. Çalışma kapsamında özgün olarak hazırlanan veri seti ile çeşitli yapay zeka teknikleri kullanılmıştır. Veri seti 3 farklı sınıftan oluşmaktadır. Bunlar, iyi, kötü ve orta kalite hurma meyvelerinin görüntülerini içermektedir. Özgün veri seti ile MobileNetV2, ResNet50V2, DenseNet201 ve InceptionV3 modelleri eğitilmiştir. Ayrıca çalışmanın ilerki aşamalarında bu alanda kullanılacak olan yazılım teknikleri otomasyon sistemleri ile entegre edilebilir. Yapay zeka ve görüntü işleme tekniklerini kullanan bir otomasyon sistemi meyveleri kalitelerine göre otonom olarak ayırt edebilir. Çalışmanın ilerleyen aşamalarında bu konu üzerinde durulacaktır.
Çalışma 5. Uluslararası Mühendislikte Yapay Zeka ve Uygulamalı Matematik Konferans’nda bildiri olarak sunulmuştur.
Appearance is an important factor in the quality classification of products in fruit and vegetable markets. Existing manual methods are used to check the disease, pesticide and quality status of crops during the control stages of agricultural production. Manual sorting and grading of products may require expertise, which is time-consuming and labor-intensive. Today, with the advancement of technology, software techniques used in agriculture and food are also developing. The use of software techniques in the processing and marketing of agricultural and food products is becoming widespread. With the study to be carried out, date palm fruit, which has an important share in the fruit and vegetable market, will be discussed. Using image processing and artificial intelligence techniques to classify the quality of date fruits can make the sales process more consistent and time efficient. Within the scope of the study, various artificial intelligence techniques were used with a uniquely prepared dataset. The dataset consists of 3 different classes. These include images of good, bad and medium quality date fruits. MobileNetV2, ResNet50V2, DenseNet201 and InceptionV3 models were trained with the original dataset. In addition, the software techniques to be used in this field can be integrated with automation systems in the future stages of the study. An automation system using artificial intelligence and image processing techniques can autonomously distinguish fruits according to their quality. This will be emphasized in the later stages of the study.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Bilgisayar Yazılımı |
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 31 Aralık 2023 |
Gönderilme Tarihi | 20 Kasım 2023 |
Kabul Tarihi | 23 Aralık 2023 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2023 Cilt: 9 Sayı: 4 |