Gıda sektöründeki sınıflandırma işlemlerinin derin öğrenmemimarileri ile gerçekleştirilmesi
Performing classification processes in the food industry withdeep learning architectures
- Tez No: 879526
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN AKTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Makine görmesi alanındaki gelişmeler ile birlikte endüstrideki birçok ürünün sınıflandırılması makine görmesi teknikleri ile yapılmaktadır. Gelişen teknolojiyle birlikte derin öğrenme alanındaki hızlı gelişmeler neticesinde görüntü işleme ile yapılan ve yapılamayan birçok problem derin öğrenme ile yapılabilir hale gelmiştir. Entegre edilmesi uzun ve zorlu olan görüntü işleme sistemlerinin yerine kolay uyum sağlayıp endüstriye de ayak uydurabilen derin öğrenme modelleri geliştirilmiştir. Bu tez çalışmasında; gıda sektöründeki ürünlerin sınıflandırılması derin öğrenme teknikleri ile otomatik olarak yapılabilmesi için (Evrişimli Sinir Ağı) modelleri aktif bir şekilde kullanılmıştır. Örnek problem olarak badem problemi seçilmiş olup; tam badem, kırık badem ve badem kabuklarının yüksek doğrulukta sınıflandırılması hedeflenmiştir. Geliştirilen deney düzeneği sayesinde badem, kırık badem ve badem kabuklarına ait her bir sınıf için toplam 380 görüntü alınmıştır. Eğitim, doğruluma ve test veri setleri için sırasıyla %70, %15 ve %15 oranları kullanılmıştır. Bu veri setlerini eğitip test etmek için Alexnet, InceptionV3, MobilenetV3 ve VGG16 modelleri kullanılmıştır. Eğitimler sonucunda en yüksek test doğruluğu %99.41 ile InceptionV3 modeli olmuştur. Bu sayede gıda sektöründeki hatalı(istenmeyen) ürün tespiti yüksek doğrulukta yapılarak sınıflandırma işlemlerine örnek bir çalışma ortaya koyulmuştur.
Özet (Çeviri)
With the developments in the field of machine vision, the classification of many products in the industry is done using machine vision techniques. As a result of rapid developments in the field of deep learning, many problems that can and cannot be done with image processing have become possible with deep learning. Instead of image processing systems, which are long and difficult to integrate, deep learning-based models that can be easily adapted and keep up with the industry have been developed. In this thesis; CNN (Convolutional Neural Networks) models have been actively used in order to automatically perform classification processes of products in the food industry with deep learning techniques. The almond problem was chosen as an example problem; It is aimed to classify whole almonds, cracked almonds and almond shells with high accuracy. Thanks to the developed experimental setup, a total of 380 images were taken for each class of whole almonds, cracked almonds and almond shells. 70%, 15% and 15% rates were used for training, validation and test data sets, respectively. Alexnet, InceptionV3, MobilenetV3 and VGG16 models were used to train and test these datasets. As a result of the training, the highest test accuracy was the InceptionV3 model with 99.41%. In this way, faulty (unwanted) product detection in the food industry was made with high accuracy and an exemplary study was presented for classification processes.
Benzer Tezler
- RGB, VNIR ve SWIR kameralar ile elde edilen buğday çekirdeği görüntülerinin farklı füzyon stratejileri uygulanarak tanınması ve sınıflandırılması
Identification and classification of wheat kernel images obtained by RGB, VNIR and SWIR cameras by implementing different fusion strategies
BÜŞRA YAVUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞAHİN IŞIK
- Görüntü işleme teknolojisi ve yapay sinir ağlarının gıda ürünlerinde bazı kalite özelliklerinin belirlenmesinde kullanılması
Determination of some quality properties of foods using image processing technology and artificial neural networks
HASAN MURAT VELİOĞLU
Doktora
Türkçe
2010
Gıda MühendisliğiNamık Kemal ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI BOYACI
PROF. DR. ŞEFİK KURULTAY
- Zincir restoran işletmelerinde gıda atığı yönetimi: İstanbul örneği
Food waste management in chain restaurant businesses: The case of Istanbul
HİKMET CAN ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Gastronomi ve Mutfak SanatlarıAkdeniz ÜniversitesiGastronomi ve Mutfak Sanatları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADEM ARMAN
- Pnomatik transportda toz tutucuların yeri ve un fabrikaları için jet filtre uygulaması
The Place of holding-dust machines in pnomatic transportation and the fields of application of jet filters for flour mills
YILMAZ AYDIN
- Cam ürünlerdeki hataların görüntü işleme vederin öğrenme yöntemleriyle kalite kontrolü
Quality control of faults in glass products by imageprocessing and deep learning methods
ALİ BURAK ULAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAksaray ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FİLİZ SARI