Kamkat meyvesi için derin öğrenmeye dayalı otonom hasat robotu tasarımı

Authors : Taner Gündüz, Mehmet Dersuneli, Yakup Kutlu

Pages : 1879-1892

Doi:10.17341/gazimmfd.1199140

View : 104 | Download : 47

Publication Date : 2024-05-20

Article Type : Research Paper

Abstract :Otonom robotlar, dünya nüfus artışı karşısında azalan tarımsal üretim alanlarına ve tarımsal işgücü ihtiyacına çözüm olarak ortaya çıkıyor. Dünya genelinde insan hatalarından ve çalışma sürelerinden bağımsız bir yöntem olarak otonom hasat robotları üzerinde çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada, mobil bir platform üzerinde 6 eksenli bir robotik kol tasarlanmıştır. Derin öğrenme algoritmaları ile kamkat meyve tespiti yapılmış, özel tasarlanmış bir vakum tutucu ile entegre bir görüntü işleme algoritması oluşturulmuştur. Ayrıca literatürde hasat performansını düşüren yaprak sorunu ele alınmış ve çözüm önerilmiştir. Nesne tespiti sonrası geliştirilen algoritma ile yaprak veya herhangi bir engele takılmadan hasat gerçekleştirilmiştir. Denavit-Hartenberg (D-H) yöntemi kullanılarak elde edilen veri setinin ters kinematik hesaplamaları için yapay sinir tabanlı model oluşturularak robot hareketleri hesaplanmıştır. Nesne tespit başarısı %93 olup, saksılı kamkat ağaçlarında yapılan testler sonucunda %75 hasat başarısı elde edilmiştir.
Keywords : Otonom sistemler, son efektörler, makine öğrenmesi, çok katmanlı algılayıcılar

ORIGINAL ARTICLE URL