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: Belirtilmemiş.
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
- Otel işletmelerinde yiyecek ve içecek maliyet kontrolu
Başlık çevirisi yok
NÜKHET SALTOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
TurizmGazi ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği ve Otelcilik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELİM BEKÇİOĞLU
- Süt formüllerinin tüketim uygulamaları ve süt formüllerinin C vitamini içeriği ile pH değerleri
Başlık çevirisi yok
GÖNÜL VAROL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Besin Hijyeni ve Teknolojisiİstanbul ÜniversitesiÇocuk Gelişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TÜRKAN KUTLUAY
- Landsat uydusu aracılığı ile elde edilen görüntülerin sınıflandırılmaları ve bunlara ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması
Başlık çevirisi yok
G. FERZAN KÜÇÜKA
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ
- Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar
Başlık çevirisi yok
OSMAN MURAT KOÇTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN TALİM
- Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri
Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”
FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL