Geri Dön

Görüntü işleme teknikleri kullanılarak ekmek kallitesi ölçümlerinde kullanılabilecek doku özelliklerinin çıkartılması

Extraction of texture characteristics that can be used in bread quality measurements using image processing techniques

PDF İndir

  1. Tez No: 395706
  2. Yazar: TURAB SELÇUK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET ALKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

Ekmek, içerisine konulan maddelerin miktarı ve cinsine bağlı olarak farklı kalitede üretilmektedir. Morfometrik ölçümler ekmek için çok önemli olup Gözenek yapısı, gözenek sayısı,gözenek yoğunluğu, ve gözenek alanı gibi yapısal özelliklerine bağlı olarak kaliteyi belirler. Çalışmada DATEM(Diasetil tartaric esters of monogliserid ) katkı maddesinin, lipopan FBG fosfolipaz (FL) enziminin ve grindamyl glikolipaz(GL) enziminin doğrudan ekmek yapım yöntemiyle üretilmiş ekmeklerdeki kaliteye olan etkisi belirlenmiştir. Bu amaçla görüntü işleme teknikleri kullanıldı ve ekmek gözeneklerini bölütlenmesi temelli bir yazılım oluşturuldu. Ekmek doku analizi için 104 farklı ekmek görüntüsü üzerinde çalışılmıştır. Otomatik bölütlenen gözenek görüntüleri uzman gıda mühendisi yardımıyla elle bölütlenmiş gözenek görüntüleriyle karşılaştırılarak çalışmanın başarısı test edilmiştir. Analizden elde edilen sonuçlar kullanılarak toplam gözenek sayısı, toplam gözenek alanı, toplam ekmek alanı, gözenek yoğunluğu ve boşluk oranı gibi morfometrik ölçümler hesaplanmıştır. Daha sonra geliştirilen yazılım ile Matlab GUI ortamında bir arayüz programı oluşturuldu. Elde edilen sonuçlar DATEM'in ekmeğin gözenek yapısını yoğunluğa bağlı olarak iyileştirip ekmek hacmini arttırdığını göstermiştir. FL'nin 20mg/kg konsantrasyonunda ve GL'nin 60mg/kg konsantrasyonunda gözenek sayısı ve gözenek alanında artış olduğu gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Bread is produced in different quality, depending on the type and quantity of material disposed within. Morphometric measurement of bread is very important and it defines the quality, depending on the structural properties such as cellular structure, the number of cell, intensity of cell and area of cell etc.. In this study, impact of diacetyl tartaric esters of monoglycerides (DATEM) additive, lipopan FBG(FL) phospholipase enzyme and grindamyl (GL) glucolipase enzyme on the directly produced bread quality is determined. For this purpose, image processing techniques have been used in Matlab and a segmentation of the bread cells based software was created. 104 different bread images have been employed for the developed bread texture analysis. The automatically segmented cell images are compared with the corresponding images segmented by the experts manually to test and obtain the success of the study. Morphometric measurements such as, total number of cell, total area of cell, total area of bread, density of cell and void fraction etc. are calculated and used obtain the analysis results. Then all the developed methodology is created as a MATLAB GUI software. The results showed that Datem additive increased bread volume by improving structure of cell which is directly proportional with the density. It is observed the number and area of cells increased in the 20 mg/kg of concentrations of FL lipase enzyme and 60mg/kg of concentrations of GL lipase enzyme.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    70899

    Radiküler kist ve granülomların dijital histogram analizi ile ayırdedilmesi

    Differention of radicular cyst and granulomas with digital histogram analysis

    ÜLKEM AYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Diş HekimliğiGazi Üniversitesi

    Diş Hastalıkları ve Tedavisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAYFUN ALAÇAM

  2. Tez No

    847190

    Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  3. Tez No

    295376

    Robust image transmission in wireless multimedia sensor networks

    Telsiz çoklu ortam duyarga ağlarında dayanıklı imge iletimi

    PINAR SARISARAY BÖLÜK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. EMRE HARMANCI

    PROF. DR. ŞEBNEM BAYDERE

  4. Tez No

    866228

    Joint calibration and reconstruction for focal plane array imaging

    Odak düzlemi dizisi görüntüleme için birleşik kalibrasyon ve geriçatım

    MUHAMMET UMUT BAHÇECİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  5. Tez No

    299101

    Determination of qualitative and quantitative properties of natural stones using signal and image processing techniques

    Doğal taşların nicel ve nitel özelliklerinin sinyal ve görüntü işleme teknikleri kullanılarak belirlenmesi

    OSMAN TAYFUN BİŞKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OLCAY AKAY

Geri Dön