Classification of agricultural kernels using impact acoustic signal processing
Tarımsal ürünlerin çarpma sesi kullanılarak sınıflandırılması
- Tez No: 180649
- Danışmanlar: PROF. DR. ENİS ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Besin Hijyeni ve Teknolojisi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Food Hygiene and Technology, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Impact sound, Pistachio nuts, Hazelnuts, Wheat kernels, Feature ex-traction, Classiï¬cation, Food quality, Aï¬atoxin, Mel-Cepstrum, Principle Com-ponent Analysis (PCA), Support Vector Machines, Acoustics
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kalite, tarımsal urünlerin ï¬yatını doğrudan etkileyen bir faktürdür. Urünlerinüu gkalitesi, bu urünlerin şeşitli üzelliklerine bağlıdır. Bu üzelliklerin en ünemlileriüu cs o g o otüketicinin sağlığıyla ilgili olanlardır. Diğer üzellikler genelde ilgilenilen urüneu gg go üuügbağlıdır. Orneğin, fındıklar işin boş ya da dolu olması ünemliyken, antepg c s ofıstıkları işin aşık ya da kapalı olması daha şok ünemlidir. Tarımsal urünler,c c co üuhem tüketicinin sağlığının korunması hem de ulaslararası ticarette urünün dahau gg üu ufazla değerli olması işin kalitesine güre ayrılması gerekmektedir. Su anda uygu-g c o şlanan yaklaşımlar, seşilen urünlerin kabuğundan şıkarılarak kimyasal olaraks c üu g cayrıştırılmasıyla ya da renge duyarlı algılayıcılarla bu urunleri kalitesine güres ü osınıï¬andırmaya şalışmaktadır. Kimyasal ayrıştırma yüntemi şok güvenilir ol-cs s o c umasına rağmen, büyük miktarlardaki urünün işlenip sınıï¬andırılması mümküng uu üu u s uuolmamaktadır. Buna ek olarak, bu tip yüntemler urünün kabuğundan ayrılmasınıo üu u ggerektiren şok pahalı yüntemlerdir.c oTarımsal urünlere ait şarpma seslerinin işlenmesi, urünün kalitesine güreüu c s üu u osınıï¬andırılmasında kullanılabilir. Bu yüntemler ucuz, urünün kabuğu kırılmadano üu u guygulanılabilir ve gerşek zamanlı olup şok fazla miktarda gıdanın sınıï¬andırılmasıc cü unlerin kalitesine güre sınıï¬andırılmasında kul-işin kullanılabilmektedir. Urüc olanılan üznitelikleri şıkarmak işin şeşitli işaret işleme yüntemleri ünerilmektedir.o c c cs s s o oBu yüntemler zaman ve frekans bülgesine ait yüntemleri kapsamaktadır.o o oBu yüntemlerden bazıları, Weibul parametreleri, işaretten alınan kısımlarıno sdeğişintisi ve maksimum değerleri, frekans bülgesinin maksimum değerinings g o getrafındaki DFT (Discrete Fourier Transform - Ayrık Fourier Dünüşumü) kat-o us ü usayıları olarak sayılabilir. Bu şalışmamızda, fındık ve buğday tohumları kul-cs glanılmıştır. Tüm urünler işin % 90 oranının uzerinde başarı elde edilmiştir.s u üu c ü s svviüAnahtar süzcükler : Carpma sesleri, Antep fıstığı, Fındık, Oznitelik şıkarma,ou ş g cSınıï¬andırma, Gıda kalitesi, Aï¬atoksin, Mel-Cepstrum, Ana Bileşen Analizis(ABA), Destek Vektür Makineleri (DVM), Akustik.o
Özet (Çeviri)
The quality is the main factor that directly aï¬ects the price for many agricul-tural produces. The quality depends on diï¬erent properties of the produce. Mostimportant property is associated with health of consumers. Other propertiesmostly depend on the type of concerned vegetable. For instance, emptiness is im-portant for hazelnuts while openness is crucial for the pistachio nuts. Therefore,the agricultural produces should be separated according to their quality to main-tain the consumers health and increase the price of the produce in internationaltrades. Current approaches are mostly based on invasive chemical analysis ofsome selected food items or sorting food items according to their color. Althoughchemical analysis gives the most accurate results, it is impossible to analyze largequantities of food items.The impact sound signal processing can be used to classify these producesaccording to their quality. These methods are inexpensive, noninvasive and mostof all they can be applied in real-time to process large amount of food. Sev-eral signal processing methods for extracting impact sound features are proposedto classify the produces according to their quality. These methods are includ-ing time and frequency domain methods. Several time and frequency domainmethods including Weibull parameters, maximum points and variances in timewindows, DFT (Discrete Fourier Transform) coeï¬cients around the maximumspectral points etc. are used to extract the features from the impact sound. Inthis study, we used hazelnut and wheat kernel impact sounds. The success rateover 90% is achieved for all types produces.iiiiv
Benzer Tezler
- Sentinel-2 uydu verileri ile arazi kullanım sınıflandırması: Makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırılması
Land use classification with sentinel-2 satellite data: Comparison of machine learning algorithms
MEHMET OKTAY KUTRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERRUH YILDIZ
- Görüntü işleme tekniği ile ekmeklik buğday çeşidinde kaliteye esas bazı özelliklerin belirlenmesi
Determintion of some quality parameters of bread wheat with image processing
ABBAS MASOUMI
- Entegre emgi ve yabancı madde analiz sisteminin geliştirilmesi
Development of an integrated emgi and foreign material analysis system
YUSUF CURUM
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH ÖZYURT
- Güçlendirilmiş sezgisel üstü algoritma temelli makine öğrenme algoritmaları ile veri sınıflandırma stratejileri
Data classi̇fi̇cati̇on strategi̇es usi̇ng enhanced metaheuri̇sti̇c-based machi̇ne learni̇ng algori̇thms
BEYTULLAH YAĞIZ
Doktora
Türkçe
2026
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YENER ALTUN
DOÇ. DR. ERDAL EKER
- RGB, VNIR ve SWIR kameralar ile elde edilen buğday çekirdeği görüntülerinin farklı füzyon stratejileri uygulanarak tanınması ve sınıflandırılması
Identification and classification of wheat kernel images obtained by RGB, VNIR and SWIR cameras by implementing different fusion strategies
BÜŞRA YAVUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞAHİN IŞIK