Görüntü İşleme ve Derin Öğrenme Tabanlı Barkodsuz Ürün Tanıma


Başgümüş A., Arınmış E., Uçar Y. F., Erdoğan M.(Yürütücü)

TÜBİTAK Projesi, 2024 - 2025

  • Proje Türü: TÜBİTAK Projesi
  • Başlama Tarihi: Mart 2024
  • Bitiş Tarihi: Mart 2025

Proje Özeti

Ürün geçişlerinde ürün tanıma fiyatlandırma ve etiketlendirme birçok sektörde uygulama alanına sahiptir. Ürün tanımada en genel kullanılan yöntem barkodlu ürün tanımıdır. Barkod okunurken zamandan kayıp ve barkod okuyamama problemleriyle karşılaşmak mümkündür. Barkod okuması olmadığı zaman barkod verileri elle girilmesi veya yeniden etiketlendirilmesi gibi uğraştırıcı işlemlerden geçilir. Barkod etiketlerinin yanlış yerleştirilmesi barkod okuyucunun düzensiz kullanılması, tek bir barkod standartının kullanılmaması, eksik veya hatalı veri girişi, yazılım ve donanım uyumsuzlukları ,eğitimsiz personel kullanımı, yetersiz barkod etiketi kalitesi ,yetersiz yazılım güncellemeleri ,aşırı karmaşık sistem yapılandırmaları ,yedekleme ve veri kurtarma planlarının eksikliği ,fiziksel güvenlik eksiklikleri ,sürekli denetim ve gözden geçirme gibi eksiklere sahiptir. Barkodlar sadece ürüne bir kimlik tanıtır başka bilgi aktarmaz, doğru açı ve mesafede olması gerekir, bazı malzemelere üzerinde okunması zor olabilir. Bu durum işleyişi yavaşlatır ve uygulama yerinde verimsizliğe neden olmaktadır.

Yeni sistemler kullanarak ürün tanımada bu gibi durumlar olmadan daha farklı ürün tanıma teknikleri uygulanabilir. Önerilen projede, görüntü işleme ve makine öğrenme tabanlı barkodsuz ürün tanıyan sistem tasarımı hedeflenmektedir. Görüntü işleme ve bilgisayarlı görme uygulamaları son yıllarda ciddi bir artış göstermektedir. Özellikle araç içi otomasyon, güvenlik sistemleri, gezgin robot uygulamaları, askeri alanlarda dost ve düşman kuvvetlerinin gözetlenmesi, tarım uygulamaları, biyomedikal ve tıp alanlarında, coğrafi bilgi sistemlerinde, tasarım ve imalat uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Projenin iş paketleri arasında aşağıdaki maddeler yer almaktadır:

  • Raspberry Pi üzerine YOLOv4, OpenCV, Python gibi programlar ile destekli görüntünün işleneceği ve makine öğrenmesi sayesinde görüntülerin sınıflandırılacağı bir kod algoritmasının yazılması,
  • Ürünlerin geçeceği konveyör sisteminin gerçekleştirilmesi,
  • Uygun proje devre elemanlarının seçilmesi ve kullanılan elemanların programlar ile konveyör sisteminin optimizasyonunu gerçekleme,
  • Toplanan verilerin toplanıp sınıflandırılacağı ve etiketlendirileceği arayüzün tasarımı, maddelerinin gerçekleştirilmesi amaçlanmaktadır.


Bu projede, ürün tanıma gerektiren yerlerde barkod ve benzeri ürün tanıma sistemleri olmadan tek bir sistem ile ürünlerin tanınması, sınıflandırılması ve kullanıcıya kolay bir kullanım sağlanması üzerine çalışılacaktır.