Meyve ağırlığı tahmininde farklı yapay sinir ağları yaklaşımı
Different artificial neural networks approach in fruit weight estimation
- Tez No: 567955
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜNYAMİN DEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Meyve, meyve ağırlığı, yapay sinir ağları, tahminleyici, Fruit, fruit mass, artificial neural network, estimator
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 41
Özet
Endüstriyel gereksinimleri ve tüketici isteklerini yerine getirmek için meyvelerin yüksek niteliklere sahip olması gerekir. Kalite, meyvelerin kalınlığı, uzunluğu ve genişliği gibi ağırlıkla doğrudan ilişkili olan fiziksel özellikler ile belirlenir. Tarımsal ürünlerde, kütle ve hacim gibi bazı fiziksel özelliklerin otomatik, hızlı ve verimli bir şekilde tahmin edilmesi, sıralama ve depolama gibi bazı hasat sonrası süreçleri iyileştirir. Yapay Sinir Ağı yapıları (YSA), meyve ve sebzelerin kalite özelliklerini tahmin etmek için kullanılan güçlü araçlardır. Sınıflandırma, fiziksel özelliklerden kalite tahmini, depolama sırasında meyve işlemlerinin izlenmesi bu YSA yapılarının tipik hedef uygulamaları arasında yer alır. Bu çalışmada Pink Lady elma çeşidi elmaya ait meyve ağırlıkları Yapay Sinir Ağlarının Multilayer Perceptron yaklaşımı tahmin edilmiştir. Hiperspektral kamera ile elde edilen majör eksen uzunluğu, minör eksen uzunluğu, çevre eşdeğer çapı ve alan ölçüm değerleri YSA yapısında kullanılmıştır. Modelin başarısını ortaya koyan mutlak yüzde hata ortalaması (MAPE) 2.707 olarak belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Fruits needs to have high quality attributes to fulfill the industrial requirements and consumer desires. The quality of the fruits is determined by physical attributes like thickness, length and width which are directly related to weight of the fruits. The fast and efficient estimation of some physical characteristics of agricultural products such as mass and volume, improves some postharvest processes such as sorting and storage. Artificial Neural Network (ANN) structures are powerful tools which are used to predict for the quality attributes of fruits and vegetables. Typical target applications of these ANN structures are classification, quality estimation from physical properties, fruit processing monitoring during storage. In this study, the fruit weights of Pink Lady apple cultivars were estimated by using Multilayer Perceptron approach of Artificial Neural Networks. The values of major axis length, minor axis length, perimeter, equivalent diameter and area measured by hyperspectral camera were used in ANN structure. The mean absolute percent error (MAPE), which indicates the success of the model was determined to be 2.707.
Benzer Tezler
- Galium aparine L. bitkisinden peroksidaz ve katalaz enzimlerinin karakterizasyonu
Characterization of peroxidase and catalase enzymes from the plant Galium aparine L.
DUYGU YAMAN
- Arbutus unedo L. meyve ve yapraklarının bioaktif bileşiklerinin belirlenmesi
Determination of bioactive compounds of Arbutus unedo L. fruits and leaves
BİLGEN YÖRÜYÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eczacılık ve FarmakolojiTrakya ÜniversitesiTemel Eczacılık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YEŞİM YEŞİLOĞLU
- Sera topraksız domates yetiştiriciliğinde bitki su tüketiminin tahminlenmesi
Estimation of tamato evapotranspiration in greenhouse soilless culture
SEYEDEH SAEIDEH ARGHANDI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
ZiraatEge ÜniversitesiTarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YASEMİN SENEM KUKUL KURTTAŞ
- Aybastı (Ordu) ilçesinde yetişen ümitvar muşmula (Mespilus germanica L.) genotiplerinin belirlenmesi
Determination of pomological characteristics of medlar (Mespilus germanica L.) genotypes grown in Aybasti (Ordu) district
CAN DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
ZiraatOrdu ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET FİKRET BALTA
- Bazı kuşburnu (Rosa sp.) türlerinde optimal hasat zamanının ve fitokimyasal değişimlerin belirlenmesi
Determination of optimal harvesting date and phytochemical changes in some rosa species (Rosa sp.)
ÜMİT DÖLEK
Doktora
Türkçe
2013
ZiraatGaziosmanpaşa ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET GÜNEŞ