Görüntü işleme teknikleri kullanılarak çilek meyvesinin olgunluğu, büyüklüğü ve ölçüm yapılan merkezden mesafesinin bulunması

Abstract

Bu tez çalışmasında, çilek meyvesinin görüntü işleme yöntemleriyle tespit edilmesi, geometrik özelliklerinin çıkarılması ve elde edilen bilgilerin robotik hasat sistemiyle ilişkilendirilmesi ele alınmıştır. Görüntü işleme akışı MATLAB ortamında oluşturulmuştur. RGB görüntüler HSV ve CIELab renk uzaylarına dönüştürülmüş, elde edilen maskeler her iki renk uzayının koşullarını birlikte sağlayan pikseller seçilerek birleştirilmiştir. Morfolojik işlemlerle küçük gürültüler azaltılmış; çilek bölgesinden alan, çevre, centroid, sınırlayıcı kutu, majör eksen ve minör eksen bilgileri çıkarılmıştır. Mean, Gaussian, Median, Wiener, Sobel, Prewitt, Laplacian, Unsharp ve farklı 5×5 filtreler aynı referans görüntü ve ortak segmentasyon akışı üzerinde karşılaştırılmıştır. Ayrıca merkez ağırlıklı bir 5×5 filtre maskesi önerilmiştir. Önerilen filtre, incelenen referans görüntü üzerinde maske bütünlüğü, boyut kararlılığı ve centroid konumu açısından dengeli sonuç vermiştir. Yöntemin farklı örneklerdeki davranışını gözlemlemek amacıyla ek çilek görüntülerinde piksel tabanlı özellik çıkarımı uygulanmıştır. Olgunluk renk dağılımına göre değerlendirilmiş, stereo kamera yaklaşımı sınırlı referans mesafelerde incelenmiştir. Robotik bölümde çift kameralı uç efektör ve çok parmaklı gripper kavramsal olarak ele alınmıştır.This thesis investigates strawberry detection using image processing methods, extraction of geometric features, and the relationship of the obtained information with a robotic harvesting system. The image processing workflow was implemented in MATLAB. RGB images were converted into HSV and CIELab color spaces, and the resulting masks were combined by selecting pixels that satisfied the conditions of both color spaces. Small regions and noise were reduced through morphological operations. Area, perimeter, centroid, bounding box, major-axis length, and minor-axis length were extracted from the detected strawberry region. Mean, Gaussian, Median, Wiener, Sobel, Prewitt, Laplacian, Unsharp, and different 5×5 filters were compared using the same reference image and a common segmentation workflow. A centerweighted 5×5 filter mask was also proposed. Under the selected image and processing conditions, the proposed filter produced a balanced result in terms of mask integrity, dimensional stability, and centroid position. Pixel-based feature extraction was additionally applied to other strawberry images to observe the behavior of the method on different samples. Ripeness was evaluated according to color distribution, while the stereo-camera approach was examined using a limited number of reference distances. A dual-camera end-effector and a multi-finger gripper were conceptually evaluated in the robotic design section.