Bilgisayar destekli un kalite izleme sistemi tasarımı
Computer aided system design for tracking of flour quality
- Tez No: 212353
- Danışmanlar: PROF. DR. FATİH MEHMET BOTSALI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Electrical and Electronics Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Buğday unu, kül oranı, sayısal görüntü işleme, yapay zekâ, kepek miktarı, Yapay zeka, Wheat flour, ash rate, digital image processing, artificial intelligence, bran amount
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Buğday unundaki inorganik maddeler kül olarak tanımlanmaktadır. Türk Gıda Kodeksi, buğday unundaki kül miktarını önemli kalite kriterlerinden birisi olarak kabul etmekte, bu nedenle buğday ununu içerdiği kül miktarına göre Tip 550, Tip 650, Tip 850 ve tam un tiplerine ayırmaktadır. Buğday unundaki kül oranı ülkemizde genellikle ICC ve AACC tarafından belirlenen standart yakma yöntemleri ile tespit edilmektedir. Her iki yöntemle kül miktarı tayini en az 4 saat zaman almakta ve elde edilen kül miktarı değerleri kişiden kişiye veya laboratuardan laboratuara değişkenlik arz edebilmektedir. Bu tez çalışmasında tasarlanan sistemle görüntü işleme ve yapay zekâ teknikleri kullanılarak buğday unundaki kül miktarı tahmin edilmiştir. Çalışmada öncelikle, kül oranları 0,472?1,681 arasında değişen buğday unu numunelerine ait sayısal görüntüler elde edilmiştir. Sayısal görüntülerden, dört farklı ikili eşikleme yöntemi (Otsu, Tsai, Kapur, Ramesh), iki farklı kümeleme algoritması (Fuzzy Cmeans, Kmeans) ile bulanık mantık tabanlı yeni bir kümeleme yöntemi kullanılarak una ait tanımlayıcı nitelikler elde edilmiştir. Elde edilen nitelikler kullanılarak, Çok Katmanlı Perseptron (ÇKP) Yapay Sinir Ağı modeli ile undaki kül miktarı tahmin edilmiştir. Tasarlanan sistem ile tahmin edilen kül değerlerinin deneysel yöntemle bulunan kül değerlerine göre ortalama hata ve regresyon katsayıları hesaplanarak tasarlanan sistemin kullanılabilirliği irdelenmiştir. Tasarlanan sistemin, kısa zaman aralığı içerisinde kabul edilebilir doğrulukta sonuçlar verdiği belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Inorganic substances in wheat flour are defined as ash. Turkish Food Codex, denotes ash amount as one of the important quality criterions for wheat flour, and classify wheat flour in four types Type 550, Type 650, Type 850 and whole flour according to their ash content. In Turkey, ash amount in wheat flour is mostly determined by using ICC and AACC standards. Both methods take at least 4 hours and obtained results are subject to a certain amount of variation resulting from changes in person and laboratory. In this thesis, ash content in wheat flour is predicted with designed system which uses image processing and artificial intelligent techniques. Firstly, digital images of wheat flour samples with ash content changing between 0,472 and 1,681 are acquired. Descriptive features of the wheat flour samples are extracted from digital images by using 4 different threshold methods (Otsu, Tsai, Kapur, Ramesh), 2 different clustering algorithms (Fuzzycm, Kmeans) and a new clustering algorithm bases on fuzzy logic. Finally, Multilayered Perceptron (MLP) model is used for estimating the ash content of the wheat flour samples by using obtained features. Applicability of the designed system is evaluated by comparing the regression coefficients and average errors of the results obtained by the designed system and results obtained by analytical methods. Ash content results obtained in a short time by using designed system are found to be within acceptable accuracy tolerances.
Benzer Tezler
- Kurumsal uygulamalarda devops kültürünün benimsenmesi ve altyapı otomasyonu süreçlerinin iyileştirilmesi
Adoption of devops culture in enterprise applications and improvement of infrastructure automation processes
BAYRAKTAR KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMİT ÇİĞDEM TURHAL
- Yapay sinir ağları ile buğday tanelerinin kalite tespiti
Qulity detection of wheat kernels by using artificial neural networks
AHMET BABALIK
Doktora
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH M. BOTSALI
- Aynı işleme koşullarında işlenmiş parçaların boyut değişiminin bilgisayar yardımıyla istatistiksel incelenmesi
Başlık çevirisi yok
BÜNYAMİN KILINÇ
- Hareketli görüntü nakli için H264 veri sıkıştırma algoritmasının mikroişlemci ortamında geliştirilmesi
The development of H264 data compression algorithm for video streaming in microprocessor environment
KEMAL YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF.DR. TURHAN TUNALI