Ses sinyallerini kullanarak yumurta kabuğundaki çatlakların tespiti
Detection of cracks in egg shell using sound signals
- Tez No: 512791
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL YABANOVA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Yumurta üretim çiftliklerinde yumurtaların taşınması, sınıflandırılması, belirli ölçütlere göre ayrılması gibi birtakım süreçler, yumurta sanayisi için üretilmiş makineler tarafından gerçekleştirilmektedir. Yumurtaların bu makinelerdeki işlem süreçlerinde veya fiziksel dış etmenlere maruz kalması sonucu, yumurta kabuğunda çatlaklar ve kırıklar oluşabilmektedir. Oluşan çatlak veya kırık bölgeler yumurtayı hastalık yapıcı mikro organizmalara karşı savunmasız bırakabilmektedir. Bundan dolayı çatlak veya kırık yumurtaların sağlam yumurtalardan ayrıştırılma işlemi, gerek gıda güvenliği gerekse ekonomik kayıplardan ötürü bir gereklilik arz etmektedir. Bu araştırmada, destek vektör makinaları ve yapay sinir ağı gibi yapay zekâ yöntemleri ile birlikte yumurta kabuğunda herhangi bir zarara sebep olmayacak şekilde uygulanan mekanik etki sonucu yumurta kabuğundan elde edilen akustik sinyaller kullanılarak yumurta çatlak tespiti yapılmıştır. Uygulanan yöntemler neticesinde çatlak tespit işlemi doğruluk değerleri yapay sinir ağı için 0,99, destek vektör makinaları için 1 olarak elde edilmiştir. Ayrıca LABVIEW ortamında geliştirilen program ile gerçek zamanlı olarak çatlak tespiti yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
In egg production farms, some processes such as the transport of eggs, their classification and their separation according to certain criteria are carried out by the machines produced for the egg industry. Cracks and cracks can form in the eggshell as a result of the eggs being exposed to the processing process or physical external factors in these machines. Cracked or broken areas can make the egg vulnerable to disease-causing microorganisms. Therefore, the separation of cracked or broken eggs from intact eggs is a necessity for both food safety and economic losses In this study, eggs cracks were detected by using support vector machines and artifical neural network artificial intelligence methods and acoustic signals obtained from egg shell. As a result of the methods applied, the accuracy of crack detection was 0,99 for artifical neural network and 1 for support vector machines. In addition, crack detection has been done in real time with the interface program developed in LABVIEW environment.
Benzer Tezler
- Gas metal arc welding defect detection using sound signals
Gaz alti ark kaynaği ile yapilan hatali kaynaklarin ses sinyal analizi ile tespiti
SALMAN FAROOQ LAVING
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mekatronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAYRİ ARABACI
- Ses sinyalleri kullanılarak talaşlı imalat prosesinde takım durumunun izlenmesi
Tool condition monitoring using sound signal in machining process
EMRE KALKANLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mekatronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CELALETTİN YÜCE
- Python pyaudio modülü kullanarak konuşma dilinden işaret diline makine öğrenmesi tabanlı tercüme sistemi
Machine learning-based speech to sign language interpretation system using python pyaudio module
AATIF OSMAN ALTAHIR BAKR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RANA ORTAÇ KABAOĞLU
- İki kez sıkıştırılmış ses sinyallerinin analizi ve otomatik olarak tespit edilmesi
Analysis and automatic detection of double compressed audio signals
AYKUT BÜKER
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMAL HANİLÇİ
- Feature selection for language independent speech emotion recognition
Dilden bağımsız sesten duygu analizi için öznitelik seçimi
CANSU ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Ekonomi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAYA OĞUZ