Geri Dön

Elektronik burun ile yiyecekleri pişme derecelerine göre sınıflandırma

Classifying food according to their cooking degree with electronic nose

PDF İndir

  1. Tez No: 859847
  2. Yazar: EDA NUR USTA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYTEN ATASOY
  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: 59

Özet

Günlük hayatta en çok kullanılan pişirme yöntemlerinden biri de fırında pişirmektir. Bu yöntem ile yiyeceklerin besin değerlerini daha az kaybediyor olması ve diğer yöntemlere göre daha sağlıklı ve pratik olması sebebiyle oldukça tercih edilmektedir. Bu çalışmada ise fırında pişirilen yiyeceklerin pişme derecelerinin takibini kolaylaştırabilmek ve yiyeceklerin aşırı pişmesini önlemek adına araştırmalar yapılmıştır. Bu tez çalışmasında; ankastre fırında pişirilen kek, börek, istavrit balığı ve somon balığı olmak üzere 4 çeşit yiyecek, 8 adet MOS Metal Oksit Yarı iletken sensör kullanılarak tasarlanan elektronik burun devresi ile pişme derecelerine göre az pişmiş, pişmiş ve çok pişmiş olmak üzere 3 sınıfta sınıflandırılmıştır. Fırında pişirilen yiyeceklerin kokusu sensörler yardımı ile algılanarak elektriksel işaretlere dönüştürülmüştür. Bu elektriksel işaretler veri toplama kartı yardımıyla kaydedilmiş ve bilgisayar ortamında sayısallaştırılmıştır. Elde edilen işaretlere ilk olarak ön işleme uygulanmış ve öznitelik çıkarımı yapılmıştır. Daha sonra öznitelik verilerine z-skor, maksimum, minimum-maksimum ve sigmoid olmak üzere 4 farklı normalizasyon yöntemi uygulanmıştır. Farklı normalizasyon yöntemlerinin sınıflandırmaya etkisini test etmek amacıyla normalizasyon uygulanmayan ve uygulanan veriler karar ağacı, k-en yakın komşu, destek vektör makineleri ve rastgele orman algoritmaları kullanılarak sınıflandırılmıştır. 5-katlı çapraz doğrulama yöntemi ile sınıflandırma doğrulukları incelenmiş ve başarı yüzdeleri karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

One of the most commonly used cooking methods in daily life is baking in the oven. This method is highly preferred because food loses less nutritional value and is healthier and more practical than other methods. In this study, research was conducted to make it easier to follow the cooking levels of oven-baked foods and to prevent overcooking of foods. In this thesis study; 4 types of food, including cakes, pastry, horse mackerel and salmon, cooked in the built-in oven, are classified into 3 classes: undercooked, cooked and overcooked, according to their cooking degrees, with the electronic nose circuit designed using 8 MOS Metal Oxide Semiconductor sensors. The smell of the food cooked in the oven is detected with the help of sensors and converted into electrical signals. These electrical signals were recorded with the help of a data acquisition card and digitized in a computer environment. First, pre-processing was applied to the obtained signals and feature extraction was made. Then, 4 different normalization methods were applied to the feature data: z-score, maximum, minimum-maximum and sigmoid. In order to test the effect of different normalization methods on classification, data without and with normalization were classified using decision tree, k-nearest neighbors, support vector machines and random forest algorithms. Classification accuracies were examined with the 5-fold cross-validation method and success percentages were compared.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    536914

    Detection of degradation levels in food industry by using e-nose sensors

    Yiyecek endüstrisinde elektronik-burun sensörleri kullanarak bozulma seviyelerinin belirlenmesi

    ÖZGÜN BORAY YURDAKOŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGE CİHANBEĞENDİ

  2. Tez No

    5298

    Türkiye denizcilik sektöründe çalışma şartları (monografik bir etüd)

    Başlık çevirisi yok

    A.MURAT ASLANER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1988

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURAN YAZGAN

  3. Tez No

    445094

    Physical properties of chitosan/graphene oxide composite films

    Kitosan/grafen oksit kompozit filmlerinin fiziksel özelliklerinin incelenmesi

    SEMİRA BENER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA BEDİA BERKER

  4. Tez No

    719271

    Can hyperloop technology take Turkish logistics industry to a next level?: A preliminary analysis

    Hyperloop teknolojisi Türkiye lojistik sektörünü bir sonraki seviyeye taşıyabilir mi?: Ön analiz

    GÖRKEM KEREM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DİLAY ÇELEBİ

  5. Tez No

    476378

    Reçine nano seramik materyallerin yüzey özelliklerinin diğer restoratif materyaller ile karşılaştırmalı olarak değerlendirilmesi

    Evaluation of the surface properties of resin nano-ceramic materials versus other cad/cam restorative materials

    NAZMİYE ŞEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Diş Hekimliğiİstanbul Üniversitesi

    Protetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BETÜL TUNCELLİ

Geri Dön