Geri Dön

Circular supply chains: An IoT application for rotten product detection in aggregate food industry

Döngüsel tedarik zincirleri: Toplam gıda endüstrisinde bozunmuş ürün tespiti için bir IoT uygulaması

  1. Tez No: 818349
  2. Yazar: CANDAN ERGELDİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ORHAN FEYZİOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Akıllı Sistemler Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Günümüzde üretilen gıdanın büyük bir kısmı tüketilmek yerine israf edilmekte ve bu durum dünya çapındaki açlığı ve ekonomiyi olumsuz etkilemektedir. Agregat tedarik zincirlerindeki iyileştirmeler, bu sorunları çözmek için gereken eylemlerin başında gelir. Bu araştırmanın sonucunda agregat gıda depolaması alanında bu tür bir gelişme kaydedilmiştir. ESP8266 Mikrodenetleyici, DHT11 sıcaklık ve nem sensörü ve MQ3 alkol sensörü ile birlikte meyve ürünlerinin saklama koşullarını ölçmek için kullanılmaktadır. Toplanan veriler, MQTT protokolü aracılığıyla AWS Bulut Servisi'ne gönderilir ve tanımlanan kurallar kullanılarak veritabanlarında depolanır. Sonuç olarak, veritabanındaki sensör verileri AWS IoT Analysis kullanılarak incelenir. Sıcaklık arttıkça mahsuller çürümeye başlar. Bu nedenle, parametreler belirlenen optimal aralığın dışına çıktığında kullanıcıya bildirmek üzere AWS IoT Uygulamasında kurallar tanımlanmıştır. AWS Simple Notification Service, bu kurallar etkisiyle tetiklenerek ortam sıcaklığı, nem ve metanol değerleri SMS ve e-posta ile kullanıcıya iletilmektedir. Evrişimli Sinir Ağı modeli, ikili ve çok sınıflı sınıflandırma kullanarak meyveleri çeşitliliklerine ve tazeliklerine göre sınıflandırmak için geliştirilmiştir. Modeller ilk olarak 1693 taze elma, 1581 taze muz, 1466 taze portakal, 2342 çürük elma, 2224 çürük muz ve 1595 çürük portakal görseli kullanılarak öğretilmiş ve 395 taze elma, 381 taze muz, 381 taze portakal ve 388 görselle test edilmiştir. 50 çağda çürük elma, 601 çürük muz ve 530 çürük portakal. İkili model %99,15 eğitim ve %97,59 test doğruluğuna sahipken, çok sınıflı model %99,59 eğitim doğruluğu ve %98,99 test doğruluğuna sahiptir.

Özet (Çeviri)

Today, majority of food created is wasted rather than consumed, which has a negative impact on worldwide hunger and the economy. Improvements to aggregate supply chains are at the forefront of the actions needed to meet these problems. One of such improvements noted in this research was aggregate food storage. ESP8266 Microcontroller, along with DHT11 temperature and humidity sensor and MQ3 alcohol sensor, is used to measure the storage conditions of fruit products. Data gathered is sent to AWS-Cloud-Computing-Service via MQTT protocol and is stored in databases using rules defined. As result, the sensor data in the database is examined using AWS IoT Analysis. As temperature rises, crops begin to decompose. Accordingly, a rule in cloud is defined to fire with out-of-range measurements, and AWS Simple Notification Service is triggered to send ambient readings to user via SMS and e-mail. Convolutional Neural Network model was developed to classify fruits based on their variety and freshness using binary and multiclass classification. Models was first taught using images of 1693 fresh apples, 1581 fresh bananas, 1466 fresh oranges, 2342 rotten apples, 2224 rotten bananas, and 1595 rotten oranges and tested with images of 395 fresh apples, 381 fresh bananas, 381 fresh oranges, and 388 rotten apples, 601 rotten bananas, and 530 rotten oranges over 50 epochs. Binary model had 99.15% training and 97.59% testing accuracy whereas multi class model had training accuracy of 99.59% and testing accuracy of 98.99%.

Benzer Tezler

  1. Integration and testing of the RFID-enabled smart factory

    RFID-etkin akıllı fabrikanın entegrasyonu ve test edilmesi

    İSMAİL AKDAĞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADNAN KAYA

  2. Sustainability and circular economy implementations in Turkish textile industry: Drivers and barriers

    Sürdürülebilirlik ve döngüsel ekonomi uygulamaları: Türk tekstil endüstrisinde tetikleyiciler ve engeller

    DEFNE EMİROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İşletmeYaşar Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DUYGU TÜRKER ÖZMEN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE CAN

  3. Denim giysi tasarımında çevre dostu yaklaşımlar ve bir kapsül koleksiyon önerisi

    Eco-friendly approaches in denim clothing design and a capsule collection proposal

    FEYZA EROL

    Sanatta Yeterlik

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Güzel SanatlarMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    Tekstil ve Moda Tasarımı Ana Sanat Dalı

    PROF. DR. KEMAL CAN

  4. Takım çalışması esaslı demontaj hattı işgören atama ve dengeleme problemi için oyun teorisi odaklı yaklaşımlar

    Game theory-oriented approaches for multi-manned disassembly line worker assignment and balancing problem

    YILDIZ KÖSE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMRE ÇEVİKCAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN ERTEMEL

  5. Dördüncü Sanayi Devrimi (sanayi 4.0) sürecinde kurgusal bir sanayi işletmesinin yönetim ve organizasyon yapısındaki değişimin ekonomik etki analizi

    Economic effect analysis of management and organisation structure of a manufacturing enterprise in the Fourth Industrial Revolution (Industry 4.0) process

    AHMET ÇAĞRI ÖZTOK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    EkonomiÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    İktisat Politikası Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİROL AKGÜL