Geri Dön

Non-destructive testing of textured foods by machine vision

Makine görme tekniği ile desensel gıdaların tahribatsız test edilmesi

  1. Tez No: 233762
  2. Yazar: PELİN BERİAT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YASEMİN ÇETİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Aflatoksin ve Gıda Güvenliği, Makine Görmesi, Desen Analizi, Yerel Ayırtaç Tabanları, Hiperspektral Görüntüleme, Aflatoxins and Food Safety, Machine Vision, Texture Analysis, Local Discriminant Bases, Hyperspectral Imaging
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Bu tezde, aflatoksinli ve aflatoksinsiz kırmızı pul biberler örneklerinin sınıflandırılmasında kullanılacak gerekli özniteliklerin çıkarılması için iki farklı yaklaşım kullanılmıştır: İstatistiksel yaklaşım ve Yerel Ayırtaç Tabanları yaklaşımı. İstatistiksel yaklaşımda, Birinci Dereceden İstatistiksel öznitelikler ve Gri Düzey Eş Oluşum Matrisi öznitelikleri çıkarılmıştır. Yerel Ayırtaç Tabanları yaklaşımında, hiperspektral veriden gereksiz öznitelikler atılarak ve/veya tek başlarına nitelikli ayırt edici bilgi sağlamayan öznitelikleri birleştirerek en ayırt edici özniteliklerin elde edilmesi amacıyla, orjinal Yerel Ayırtaç Tabanları algoritması 2B arama yapacak şekilde değiştirilmiştir. Sınıflandırmada Doğrusal Ayırtaç Analizi sınıflayıcısı kullanılmıştır. Bu çalışmada Türkiye`nin farklı şehirlerinden satın alınan pul kırmızı biberlerin hiperspektral görüntüleri kullanılmıştır. Çıkarılan öznitelikler kullanılarak, yaklaşık %80 lik bir sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, two different approaches are used to extract the relevant features for classifying the aflatoxin contaminated and uncontaminated scaled chili pepper samples: Statistical approach and Local Discriminant Bases (LDB) approach. In the statistical approach, First Order Statistical (FOS) features and Gray Level Cooccurrence Matrix (GLCM) features are extracted. In the LDB approach, the original LDB algorithm is modified to perform 2D searches to extract the most discriminative features from the hyperspectral images by removing irrelevant features and/or combining the features that do not provide sufficient discriminative information on their own. The classification is performed by using Linear Discriminant Analysis (LDA) classifier. Hyperspectral images of scaled chili peppers purchased from various locations in Turkey are used in this study. Correct classification accuracy about 80% is obtained by using the extracted features.

Benzer Tezler

  1. Yoğurt üretiminde transglutaminaz kullanımının tespiti için hızlı analiz yöntemi geliştirilmesi

    Development of a rapid analysis method for the detection of transglutaminase used in yoghurt production

    MYSA YAAQOB

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Gıda MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ÖZTÜRK

  2. Ultraviyole-C ışık uygulaması kullanılarak soğukta saklanan gıdaların kalitelerinin artırılması

    Improvement of the quality parameters of cold stored food materials by the application of ultraviolet-C light

    OSMAN YAĞIZ TURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FATMA EBRU FIRATLIGİL DURMUŞ

  3. Rize-Fırtına vadisinde tarihi ahşap yapıların restorasyonunda öznel dokuları korumak amacıyla ağaç malzemedeki tahribat ve kusurların belirlenmesi

    Determination of deterioration and defects in wood material to protect the subjective textures in the restoration of historical wooden buildings in Rize-Fırtına valley

    BÜŞRA AYDOĞAN SELÇUK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ağaç İşleriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Orman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENGİN DERYA GEZER

  4. Mekanik alaşımlama ile üretilen Mg(1-X)SnX alaşımlarının mekanik ve invivo özelliklerinin incelenmesi

    Investigation of mechanical and invivo properties of Mg(1-X)SnX alloys produced via mechanical alloying

    HALİT SÜBÜTAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Metalurji MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLYAS ŞAVKLIYILDIZ

    PROF. DR. MUSTAFA ACARER

  5. Ticari uçaklarda kullanılan metallere uygulanan tahribatsız muayeneler ve manyetik malzemelerde barkhausen ndt metodunun uygulanması

    Non-destructive testing of metals used in commercial aircrafts and application of barkhausen ndt method on magnetic materials

    SERKAN KÖSEOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Gelişim Üniversitesi

    Uçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET CİHAT BAYTAŞ