Automatic defect classification methods are important to increase the productivity of the forest industry. In this respect, classification is also an important component of a pattern recognition system. Well designated classification algorithm will make recognition process more efficient and productive. Quality control is one of the most important steps among the applications that use classification. There are various techniques which are available in order to check quality of wooden material. However, display based quality control of wooden materials is still stands as a hard process. Although there are quality control methods, there are quality control problems because of the classification depending on the person's eyestrain. We aim the reduction of labor costs. Also, we aim to achieve a more accurate and reliable way to make automatic quality classification. In this article, we proposed a method for quality control of wood material. In order to determine quality control of wooden material, knot detection algorithm which is developed using image processing techniques. This knot detection algorithm consists of several steps. These steps are morphological preprocesses in the knot preprocessing step, knot features obtained from Wavelet Moment (WM) in the feature extraction step, k nearest neighbor method (KNN) classification technique in the classification step. Index Terms-Approach coefficients; knot defect types; k nearest neighbour method; wavelet moment; wood.
Özetçe-Bu çalışmada, ahşap üzerindeki budak kusurlarının sayısını ve dağılımını doğru bir şekilde belirleyerek, son ürünün kalite sınıfının otomatik olarak belirlenmesi amaçlanmaktadır. Günümüzde ahşabın kalitesi, kusurların sayısı ve onların dağılımları ile belirlenmektedir. Bir ahşap parçasının direncini azaltan en genel kusur tipine budak denilmektedir. Ahşapların el ile seçilmesi ve sınıflandırılması zor, maliyetli ve zaman alıcı bir işlemdir. Bu noktada, son ürünün kalitesini etkileyen ve budak kusurlarını doğru bir şekilde otomatik olarak tanımlanmasını ve incelenmesini sağlayan otomatik budak kusur tespit yöntemleri öne sürülmüştür. Bu amaçla, ahşap görüntüleri içeren bir ahşap veritabanı üzerinde TS 11790 ve TS EN 13990 standartlarına göre kalite belirlemesi yapılmıştır. Anahtar Kelimeler -TS 11790, TS EN 13990, Kalite Sınıfı, Budak Kusurlarının Analizi.Abstract-In this study, quality of class of final product is intended to automatically determine by setting properly distribution and number of defects on wood. Nowadays number of defects and quality of wood is determined by their distribution. The most common type of defect is called knot by reducing the resistance of a wooden part. Selection and classification of wood manually is difficult, costly and time-consuming process. At this point automatic defect detection methods have been proposed to affect the quality of the final product and defects are accurately automatically identified and analyzed. To this end, quality determination has been made according to TS 11790 and EN 13990 standards on databases that are containing wood images.
Bu çalışmada, Türkiye Cumhuriyeti (TC) kimlik numaralarının kamerayla çok kısa zamanda tespiti ve veri tabanından kişi bilgilerinin çağrılması gerçek zamanlı olarak amaçlanmaktadır. Günümüzde birçok resmi ve özel kuruluşlarda işlerin yürütülmesi için TC kimlik sorgulaması ve doğrulaması yapılmaktadır. On bir rakamlı bu numaranın her seferinde hızlı ve doğru yazılması mümkün olmayabilir. Bu noktada, görüntü işleme teknikleri kullanarak kameradan alınan kimlik görüntülerinden kimlik bilgisinin otomatik olarak doğru tanınması önerilmiştir.
Cataracts are among the most serious eye diseases and can cause blindness if left untreated. Since it is a treatable disease, professional knowledge of specialist ophthalmologists is needed. Ophthalmologists need to analyze images of the eye to detect clinical cataracts in an early stage. Detection of cataracts at an early stage prevents the disease from progressing and causing serious costs such as blindness. At this point, it is a tiring and costly process for specialist ophthalmologists to constantly check their patients. It is not possible for ophthalmologists to constantly monitor their patients. Due to the stated problems, in this article, a study was carried out to develop a deep learning model that helps specialist ophthalmologists through cataract images. In the developed model, an automatic classification of images with normal and cataract lesions was performed by proposing a model based on pre-trained neural networks. During the development of the proposed model, the performance of the classification process was increased by making fine adjustments to the pre-trained neural network called DenseNet201. To compare the performance level of the proposed model, the results obtained from the model consisting of the basic DenseNet201 structure without using any additional layers were used. When both models are evaluated, it has been shown that the proposed deep learning model achieves 10% more success than the basic DenseNet201 deep learning model. The proposed model can be used as an auxiliary tool for doctors in different health problems such as cataracts, which are commonly encountered today.
ÖzTarımsal üretimde mahsul verimi için bitki hastalıkları hayati öneme sahiptir. Bitkilerde bulunan renk, şekil, doku gibi özelliklerin birbirine benzemesinden dolayı bitkilerdeki hastalıkların erken aşamada tespiti zor ve yorucu olmaktadır. Bitkilerdeki hastalıkların erken aşamada tespit edilerek önlem alınması mahsule gelen zararın engellemesi için gerekli bir adımdır. Bu nedenle, narenciye ihracatını etkileyerek üreticileri maddi olarak büyük zararlara uğratan yaprak hastalıklarını sınıflandırmak için yapılan çalışma kapsamında derin öğrenme tabanlı bir model geliştirilmiştir. Buna ek olarak DenseNet121, MobileNetV2 ve ResNet50 modellerini temel alan üç ayrı model ile de yaprak hastalıkları sınıflandırılmıştır. Bu modellerin oluşturulmasında ince ayarlı transfer öğrenme tekniği kullanılmıştır. Yapılan çalışma kapsamında önerilen 15 katmanlı CNN modeli ile Adamax optimizasyon yöntemi ile %99, RMSProp optimizasyon yöntemi ile de %97 doğruluk oranlarına ulaşılmıştır. En sık karşılaşılan narenciye yaprak hastalıklarından olan Blackspot (narenciye siyah nokta (CBS)), canker (narenciye bakteriyel kanseri (CBC)), greening (huanglongbing (HLB)) ile Health (sağlıklı (Health)) sınıflarında ise sırasıyla %100, %100, %98 ve %100 başarı oranlarına erişilmiştir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.