Gıdada tağşiş tespiti için görüntü işleme ve yapay zekâ yaklaşımları: Antep fıstığı örneği
Image processing and artificial intelligence approaches for food adulteration detection: The case of Antep pistachio
- Tez No: 877054
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA HAYIT, DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA HAYIT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yozgat Bozok Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 103
Özet
Gıda güvenliği ve kalitesi, tüketici sağlığını korumak ve gıda endüstrisi açısından güvenilir bir ürün sunmak açısından kritik öneme sahiptir. Ancak, dünya genelinde gıda sahtekarlığı veya tağşiş sorunları, gıda endüstrisini tehdit eden bir sorun haline gelmiştir. Gıdalara kasıtlı olarak yabancı maddelerin eklenmesi veya düşük kaliteli malzemelerin kullanılması, tüketicileri yanıltarak sağlık riskleri ve güvenilirlik sorunlarına neden olmaktadır. Geleneksel yöntemlerle gıda tağşişinin tespiti karmaşık ve zaman alıcı olabilir. Ancak, son yıllarda görüntü işleme ve yapay zekâ teknikleri, bu soruna daha hızlı ve etkili bir şekilde yaklaşım sunmaktadır. Gıda sahtekârlığının tespiti ve gıda kalitesinin denetimi için görüntü işleme algoritmaları ve yapay zeka modelleri kullanmak, üreticilerin ve düzenleyicilerin daha hızlı ve doğru kararlar almasına yardımcı olacaktır. Bu tez çalışmasında, gıda endüstrisinde gıda tağşişinin tespit edilmesi için görüntü işleme ve yapay zeka tekniklerinin uygulanabilirliği Antep fıstığı örneği üzerinden tartışılmaktadır. Önerilen DenseNet modeli yoğun bağlantılara sahip bir derin öğrenme modelidir ve görüntü ile yapılacak çalışmalar için idealdir. Çalışmada tağşişli Antep fıstığı örnekleri elde edilerek fotoğraflanmış ve bu görseller görüntü işleme ile uygulanacak olan önceden eğitilmiş DenseNet modeli için hazırlanmıştır. DenseNet modeli eşsiz bir veri seti olan Antep fıstığı ve tağşişli örneklerini etkin bir şekilde sınıflandırmıştır.
Özet (Çeviri)
The safety and quality of food are of critical importance in preserving consumer health and providing a reliable product for the food industry. However, food fraud or adulteration issues worldwide have become a significant threat to the food industry. The deliberate addition of foreign substances to food or the use of low-quality ingredients can mislead consumers, leading to health risks and reliability issues. Detecting food adulteration using traditional methods can be complex and time-consuming. However, in recent years, image processing and artificial intelligence techniques have offered a faster and more effective approach to this issue. Using image processing algorithms and artificial intelligence models for detecting food fraud and controlling food quality can help manufacturers and regulators make faster and more accurate decisions. This thesis discusses the applicability of image processing and artificial intelligence techniques for detecting food adulteration in the food industry, using the example of pistachios. The proposed DenseNet model is a deep learning model with dense connections and is ideal for image-based studies. Adulterated pistachio samples were obtained, photographed, and these images were prepared for the pre-trained DenseNet model to be applied with image processing. The DenseNet model effectively classified unique datasets of pistachios and adulterated samples.
Benzer Tezler
- Keçi tereyağında nükleik asit izolasyon yöntemi optimizasyonu ve gerçek zamanlı PCR yöntemiyle olası tağşiş oranlarının tespiti
Optimization of nucleic acid isolation method in goat butter and determination of possible adulteration rate by real-time PCR method
ERDEM ARTUVAN
Doktora
Türkçe
2024
BiyoteknolojiMersin ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SALİH AKSAY
- Bireylerin gıda güvenliği ve gıda denetimleri konusunda tüketici bilincinin incelenmesi
Investigation of consumer awareness about food safety and food inspections of individuals
SAİDE RUVEYDA TAN BÖREKÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Gıda MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAMİ GÖKHAN ÖZKAL
- Zehirli madde katma suçları (TCK M.185)
Crimes of adding poisinous substance (article 185 of TCK)
DUYGU YOLDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
HukukTrabzon ÜniversitesiHukuk Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SONER DEMİRTAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜLEYMAN EMRE ÖZDEMİR
DOÇ. DR. ERCAN YAŞAR
- Destinasyonların gastronomik değerlerinin arttırılmasında güvenli gıda takip sistemi ve coğrafi işaretin önemi -Balıkesir ili örneği
The importance of safe food tracking system and geographical indication in increasing the gastronomic values of destinations -Balıkesir provincial example
ALPTEKİN EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Gastronomi ve Mutfak SanatlarıBalıkesir ÜniversitesiGastronomi ve Mutfak Sanatları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT DOĞDUBAY
PROF. DR. DİLEK TÜRKER
- Büyükbaş hayvan mezbahalarında staphylococcus aureus'a özgü litik bakteriyofaj izolasyonu, karakterizasyonu ve kırmızı et modelinde biyokontrolünün araştırılması
Isolation and characterization of staphylococcus aureus-specific lytic phages from bovine slaughterhouses and investigation of their biocontrol activity on the RED MEAT model
CANDAN GÜNGÖR
Doktora
Türkçe
2022
Veteriner HekimliğiErciyes ÜniversitesiVeteriner Besin Hijyeni ve Teknolojisi Ana Bilim dalı
PROF. DR. NURHAN ERTAŞ ONMAZ