Ceviz kalitesini otomatik belirleyen bir sistem tasarımı
A system design that automatically determines the quality of walnut
- Tez No: 839870
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TURAB SELÇUK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 40
Özet
Teknolojik imkanlar sayesinde, gıda kalite analizlerinde yapay zekâ algoritmaları kullanılabilir olmuştur. Bu sayede daha hızlı ve nesnel kalite belirleme sistemleri ortaya çıkmıştır. Bu tez çalışması için, ceviz kalite sınıfının belirlenmesi için bir yöntem önerilmektedir. Bu amaçla, ceviz kalite sınıfının belirlenmesi için, görüntü bölütleme ve Ekstra I, Kategori I, Kategori II olarak çok sınıflı bir sınıflandırma yapılmıştır. Önerilen yöntem, ceviz kalite sınıfının belirlenmesinde derin öğrenme algoritmalarından AlexNet ve ResNet18 ile elde edilen 1000 özelliğin birleştirilmesi ve özellik seçiminin yapılmasıdır. Bu önerilen yöntemin performans değerlendirmesinde Confusion Matrix (Karışıklık, Hata Matrisi) kullanılmıştır. Bu çalışmada görüntü bölütlemek için veri seti 1 kullanılmış ve ceviz kalite sınıfını belirlemek için veri seti 2 kullanılmıştır. Sistem ceviz görüntülerini, U-Net algoritması tabanlı bir derin sinir ağından geçirerek cevizlerin bölütlenmesini gerçekleştirmektedir. Ceviz görüntülerinin bölütlenmesi sisteminin başarısı Jaccard ve Dice benzerlik indeksleri ile test edilmiştir. Ceviz kalite sınıfının belirlenmesi için önerilen yöntemin elde edilen performans değerleri ise, Ekstra I, Kategori I ve Kategori II' nin doğruluk değerleri sırasıyla %98,6, %97,8 ve %98,4 olarak elde edildi. Bu çalışmada hedeflenen sistem geliştirildikten sonra, sistemle uyumlu şekilde çalışan bir cihaz tasarımı da yapılmıştır. Bu çalışma, ceviz meyvesinin üretim verimi ile ilgili sayısal verilerin elde edilmesinde ve ceviz meyvesinin tüketimi için daha kaliteli bir ürünün tespiti için önemli bir yer tutmaktadır.
Özet (Çeviri)
Thanks to technological possibilities, artificial intelligence algorithms have been used in food quality analysis. In this way, faster and more objective quality determination systems have emerged. For this thesis, a method for determining the walnut quality class is proposed. For this purpose, image segmentation and a multi-class classification as Extra I, Category I, and Category II were made to determine the walnut quality class. The recommended method is to combine 1000 features obtained with AlexNet and ResNet18, one of the deep learning algorithms, and feature selection in determining the walnut quality class. .Confusion Matrix was used in the performance evaluation of this proposed method. In this study, dataset 1 was used to segment the image and dataset 2 was used to determine walnut quality class. The system performs the segmentation of walnuts by passing the walnut images through a deep neural network based on the U-Net algorithm. The success of the walnut image segmentation system was tested with the Jaccard and Dice similarity indexes. The obtained performance values, Extra I, Category I and Category II accuracy values of the proposed method for determining the walnut quality class are 98.6%, 97.8% and 98.4%, respectively. After developing the targeted system in this study, a device that works in harmony with the system was also designed.This study has an important place in obtaining numerical data on the production yield of walnut fruit and in determining a higher quality product for consumption of walnut fruit.
Benzer Tezler
- Görüntü işleme teknikleri ile gelişimsel kalça displazisi teşhisi
Diagnosis of developmental hip dysplasia with image processing
KERİM KÜRŞAT ÇEVİK
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER
- Finans sektöründe çevik proje yönetimini iyileştirmede kullanılan araç seçim kararına yönelik bir uygulama
An application to decision of tool selection to improve agile project management in the finance industry
KENAN CAN HARPUTLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ATIL AŞICI
- Agile transformation in traditional companies
Geleneksel şirketlerde çevik dönüşüm
TAYYİP DOĞU AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM KADAİFÇİ YANMAZ
- Tüketici dayanıklılık yarışının sporcuların uyku döngüsü ve kan dolaşım ritimleri üzerine etkisinin incelenmesi
Investigating the effects of exhaustive endurance competition on circulatory rhythms and the sleep cycle
ASUMAN ÇEVİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve TeknolojiMarmara ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN BİROL ÇOTUK
- Joint server and route selection in SDN networks
SDN ağlarda ortak yol ve sunucu seçimi
HASAN ANIL AKYILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN