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: 49
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
- 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
- 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
- Feature detection and classification of pistachio by using image processing
Görüntü işleme teknikleri kullanılarak Antep fıstığının özellik tespiti ve sınıflandırılması
MARWA KHALEEL RASHID
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Makine MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ KILIÇ
PROF. DR. SADETTİN KAPUCU
- Uzaktan algılama ve makine öğrenmesi tabanlı hububat ekili alanların belirlenmesi, verimlilik haritasının oluşturulması
Determination of cereal plant areas based on remote sensing and machine learning, creation of productivity map
SERCAN GÜNEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriErciyes ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜLENT BOSTANCI
- Üzüm türünün tespiti için çok katmanlı yerel ikili örüntüler
Multilayer local binary patterns for grape types detection
BURHAN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSiirt ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ KAYA