Armut Meyvesinde Diplocarpon Mespili Lezyonlarının Görüntü İşlemeyle Analizi

Abstract

Armut ülkemizde iç pazar tüketiminin yanında ihracatı da yapılan önemli bir meyvedir. Ürünlerin depoya alınmalarından sonra muhafaza süresi içerisinde ürünlerde özellikle latent enfeksiyon kaynaklı fungal gelişimlerin gözlemlenmesi mümkündür. Hastalık gelişimi için uygun olan muhafaza şartlarında ürünlerde ticari kayba neden olan çürümeler ve deformasyonlar meydana gelebilmektedir. Bunları önlemek için hastalıklı meyvelerin depo koşullarında tespit edilerek izole edilmesi oldukça önemlidir. Bu çalışmada Diplocarpon mespili enfeksiyonu görülen armut meyvelerinin depo koşullarında sağlıklı meyvelere hastalık taşımasının ve inokulum kaynağı olmasının önüne geçilmesi için görüntü işleme yöntemleri ve destek vektör makinesi kullanılarak bir leke analiz algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntem ile armut meyvesinin yüzeyinde gelişimine devam eden ve lezyon çapı gelişen aktif alanların pasif leke alanlarına göre daha yüksek bir doğrulukla saptanabildiği tespit edilmiştir.

Pear is an important fruit not only for domestic market but also exportation. During preservation, it is possible to observe developing fungal growth on products arisen from latent infections after taking the products to storages. Under preservation conditions which are suitable for fungal growth, deteriorations and deformations can occur on the products which may cause commercial loses. To prevent these, it is crucial to detect and isolate infected fruits in storages. In this study, a lesion detection algorithm was developed by using image processing methods and support vector machine to prevent infected fruits by Diplocarpon mespili to transmit the disease to healthy ones. With the proposed method, it was found that active disease regions which continue to grow and to increase diameter could be detected with higher accuracy in comparison with passive regions.