Yaprakları Yapay Sinir Ağları Ve Görüntü İşleme Yöntemleri İle Kalitelerine Göre Sınıflandıran Bir Yazılım Geliştirilmesi


Uğur A. (Yürütücü) , Gökalp O. , Ulutürk C.

Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje, 2011 - 2012

  • Proje Türü: Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje
  • Başlama Tarihi: Nisan 2011
  • Bitiş Tarihi: Ekim 2012

Proje Özeti

Bitki yaprakları üzerinde oluşabilecek hasarların ve hastalıklarının otomatik olarak tespiti, olası zararların erken farkına varılabilmesi ve yaprak kalite değerlendirmesi için bir uzmana gereksinimi ortadan kaldırması açısından önemlidir. Bu proje kapsamında belirli yaprak türlerinden belirli sayıda örnek alınarak Renk, Hasar Oranı, Boyut, En-Boy Oranı, Orijinal Yaprak Şablonuna Uygunluk gibi öznitelikleri görüntü işleme yöntemleri ile çıkarılmış ve kalitelerine göre sınıflandırılmak üzere olasılıksal yapay sinir ağının (Probabilistic Neural Network – PNN) eğitiminde kullanılmıştır. Yaprak görüntülerinin elde edilmesi için, FLAVIA yaprak veritabanlarından, doğadan çekilen ve web üzerinden elde edilen fotoğraflardan yararlanılmış ve belirli kısımları görüntü düzenleme (editing) yöntemleri ile çıkarılarak (kesilerek) veya gürültüler eklenerek sanal hasarlar oluşturulmuştur. Geliştirilen yazılım, yaprakları hasar ve hastalık durumlarına göre kaliteli, orta kalite ve kalitesiz olmak üzere üç farklı kategoride sınıflandırabilmektedir. Yapılan deneysel çalışma sonucunda, hasar durumunun otomatik tespiti için %85, hastalık durumu için ise %80 oranında sınıflandırma başarısına ulaşılmıştır.