Geri Dön

Mantar bulaşmış elmaların elektronik burun kullanılarak tespiti

Determination of fungus infected apples by using electronic nose

PDF İndir

  1. Tez No: 847229
  2. Yazar: ESRA KOCAMANOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖNDER AYDEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Elektronik burunlar makine öğrenmesi algoritmaları ile insan koku alma sistemini taklit ederek koku tanımlaması ve sınıflandırılmasını sağlayan mekanizmalardır. İçerdiği sensörler sayesinde insan burnunun ayırt edemediği gazların tanımlanmasına örneğin meyvedeki çürümelerin erkenden teşhis edilmesine olanak sağlar. Elma depolamada mantar kaynaklı bozulma ve çürümelere karşı hassas olduğu için elektronik burun bu tür problemlere erken teşhis avantajı sağlar. Bu çalışmada kullanılan veri seti taze elmalar ve Aspergillus niger, Penicillium expansum ve Penicillium crutosum mantarı enjekte edilmiş elmalardan eşit sayıda toplam 160 adet örnek alınarak oluşturulmuştur. Elma karakteristiklerini belirlemek için belirli veriler elenerek sırasıyla öznitelik çıkarma, doğrusal diskriminant yöntemi uygulanmıştır. K en yakın komşuluk, karar ağacı, destek vektör makineleri ve naive bayes sınıflama yöntemleri ile eğitim ve test doğrulukları belirlenmiştir. Taze elmalar ve Aspergillus niger, Penicillium expansum, Penicillium crutosum mantarı enjekte edilmiş elmaların 4 lü sınıflamasında, K-en yakın komşu sınıflandırma yöntemi sayesinde en yüksek test doğruluğu %99.33'e ulaştığı gözlenmiştir. Çalışma sonuçları, elektronik burun sayesinde elmalardaki bozulmanın erkenden tespitinin yapılabileceğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Electronic noses mimic the human olfactory system using machine learning algorithms to enable odor identification and classification. Equipped with sensors, they can identify gases imperceptible to the human nose, allowing for early detection of issues such as fruit decay. Given the apple's susceptibility to fungal deterioration during storage, the electronic nose provides an advantage in early diagnosis of these problems. In this study, a dataset was created with a total of 160 samples, including an equal number of fresh apples and apples injected with Aspergillus niger, Penicillium expansum, and Penicillium crutosum fungi. To determine apple characteristics, specific data were eliminated, and sequential processes of feature extraction and linear discriminant analysis were applied. Training and test accuracies were determined using K-nearest neighbors, decision trees, support vector machines, and naive Bayes classification methods. In the 4-class classification of fresh apples and apples injected with Aspergillus niger, Penicillium expansum, and Penicillium crutosum fungi, the K-nearest neighbors classification method achieved the highest test accuracy of 99.33%. The study results demonstrate that the electronic nose enables early detection of decay in apples.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    746658

    Bioremediation of soils by using the metal-tolerant and pahs degrading bacteria isolated from the long-term chemically contaminated soil: Metagenomics assay and experimental modelling

    Toprakların uzun vadede kimyasal olarak bulaşmış topraktan izol edilmiş metal toleranslı ve pahs yayıcılı bakterileri kullanarak biyoredimasyonu: Metagenomiklerin test ve deneme modellemesi

    JAWARIA JOHAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    ZiraatOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı

    ASSOC. DR. SVETLANA SUSHKOVA

    prof. Dr. RIDVAN KIZILKAYA

  2. Tez No

    606940

    İstanbul'da çeşitli ilçelerden alınan toprak ve toprağa gömülü fiziksel delillerin adli mikrobiyolojik yönden araştırılması

    Forensic microbiological analysis of the soil and the physical evidence buried in soil obtained from several towns in Istanbul

    FATMA GÜL EFEOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Adli Tıpİstanbul Üniversitesi

    Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. HÜSEYİN ÇAKAN

  3. Tez No

    352381

    Microbiota analysis in dishwashers by using the next generation sequencing

    Bulaşık makinalarındaki mikrobiotanın belirlenmesinde yeni nesil dna dizi analiz tekniğinin kullanılması

    DUYGU KAVADARLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Biyoteknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEVİN GÜL-KARAGÜLER

    PROF. DR. MELEK TÜTER

  4. Tez No

    430891

    Yeşil biyonanoteknolojik yöntemlerle antioksidan özelliğe sahip bileşiklerden elde edilen nanopartiküllerin bazı patojenik mikroorganizmalara karşı antı-quorum sensıng, antimikrobiyal aktivitelerinin belirlenmesi

    Detection of anti-quorum sensing, anti-microbial activities of plant based antioxidants nanoparticles against some pathogene microorganisms using green bionanotechnological methods

    SEDEF İLK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    BiyokimyaHacettepe Üniversitesi

    Nanoteknoloji ve Nanotıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECDET SAĞLAM

  5. Tez No

    85645

    Mantar (agaricus bisporus) dokusu temelli biyosensör hazırlanması ve fenolik bileşiklerin tayininde kullanılması

    Preparation of mushroom (agaricus bisporus) tissue based biosensor and its usage for the determination of phenolic compounds

    SİBEL TOPÇU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    BiyokimyaEge Üniversitesi

    Biyokimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERHAN DİNÇKAYA

Geri Dön