Abstract
Agirlik tabanli meyve siniflandirma, paketleme ve pazarlanmanin iyilestirilmesi acisindan onemli bir terimdir. Agirliklarina gore siniflandirma dogrudan veya dolayli yontemlerle gerceklestirilebilir. Bu calisma icin, Kirmansah, Iran’da (Boylam: 7.03 °E; Enlem: 4.22 °N). bir meyve bahcesinden rastgele 100 Emperor Elma ornegi secilmistir. Tum testler Ziraat Muhendisligi Fakultesi, Razi Universitesi, Kirmansah, Iran Fizik Laboratuarinda yapilmistir. Her elma icin goruntu isleme ile ondort parametre elde edilmistir. ANFIS ve dogrusal regresyon yontemleri kullanilarak cesitli agirlik modelleri gelistirilmistir. En iyi model sirasiyla ANFIS, dogrusal ve dogrusal olmayan regresyon icin, R2, SSE, ve MSE icin 0.990, 276.58, 13.17, 0.856, 15980.96, 166.47 ve 0.791, 24512.16, 255.35 seklindedir. Yani, makine gorme sistemi ile meyve ile temas etmeden agirlik tabanli elma siniflandirmasi saglanabilir. Mekanik ve elektrik sistemleri uzerinden bu sistemin faydalari sunlardir: 1- Farkli boyutlarda gruplar icin makinenin tekrar kalibrasyon kolayligi, 2- Dolayli siniflandirma kullanilarak daha dogru agirlik olcumu ve yuksek calisma hizina ulasma.
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
