Patates cipsindeki üretim hatalarının derin öğrenme yöntemleri ile tespit edilmesi
Detection of potato chips production defects by deep learning methods
- Tez No: 902524
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT KÖKLÜ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Gıda işleme, ham maddelerin modern beslenme alışkanlıklarına uygun gıda formlarına dönüştürülmesini içerir. Bu süreç yaşam kalitesini ve ekonomik gelişimi etkiler. Yapay görme teknolojisi, gıda işleme süreçlerinde verimlilik ve doğruluk sağlayarak insan hatalarını azaltmaktadır. Özellikle patates, birçok ülkede temel gıda ve ticari bir ürün olarak önemlidir. Bu nedenle hataların hızlı tespiti gereklidir; bilgisayarla görü teknolojisi, bu sorunların etkili çözümünü sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında patates cipslerindeki hataların tespit edilebilmesi için beyaz nesneli, boyalı, normal ve vidalı olmak üzere 4 sınıftan oluşan 4192 görüntü içeren bir veriseti oluşturulmuştur. Verisetindeki görüntülerin sınıflandırılması için farklı derinliklere sahip 10 farklı konvolüsyonel sinir ağı mimarisi kullanılmıştır. Modellerin eğitim ve testleri sonucunda her model için eğitim-kayıp grafiği elde edilmiştir. Ayrıca her model için karmaşıklık matrisi elde edilmiştir. Modellerin performans metrikleri hesaplanarak karşılaştırmalı analizleri yapılmıştır. Sınıflandırma başarısı en yüksek model %99,88 ile GoogleNet modelidir. Sınıflandırma başarısı en düşük model %99,40 ile InceptionV3 modelidir.
Özet (Çeviri)
Food processing involves converting raw materials into food forms suitable for modern eating habits, and this process affects quality of life and economic development. Machine vision technology reduces human errors by providing efficiency and accuracy in food processing processes. Potatoes, in particular, are important as a staple food and a commercial crop in many countries, and their quality determines demand. Therefore, rapid detection of errors is necessary; Computer vision technology provides effective solutions to these problems. In this thesis study, a dataset containing 4192 images consisting of 4 classes: white object, painted, normal and screw was created in order to detect defects in potato chips. 10 different convolutional neural network architectures with different depths were used to classify the images in the dataset. As a result of the training and testing of the models, a training-loss graph was obtained for each model. Additionally, the complexity matrix was obtained for each model. Comparative analyzes were made by calculating the performance metrics of the models. The model with the highest classification success is the GoogleNet model with 99.88%. The model with the lowest classification success is the InceptionV3 model with 99.40%.
Benzer Tezler
- Proses aşamasındaki farklı uygulamaların patates cipsindeki akrilamid oluşumu üzerine etkileri
Effects of different applications during the process on the formation of acrylamide in potato chips
DİLEK KOYUNCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Gıda MühendisliğiAksaray ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYHAN DURAN
- Investigation of amino acid modifications derived from lipid oxidation in foods
Gıdalarda lipit oksidasyonundan kaynaklanan amino asit modifikasyonlarının araştırılması
YEŞİM KARADEMİR
Doktora
İngilizce
2019
Gıda MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL MECİT ÖZTOP
PROF. DR. VURAL GÖKMEN
- Evsel atık patates kabuğunun derin yağda kızartılmış buğday cipsinde değerlendirilmesi
Utilization of potato peel (domestic waste) in deep oil fried wheat chips
AYSUN DURMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Gıda MühendisliğiGümüşhane ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERHAT YÜKSEL
- Bazı patates genotiplerinde verim komponentleri, verim ve kalite arasındaki ilişkiler
Relationsships between the tuber yield components, yield and quality in some potato genotypes
ÜLKER ÇETİNKAYA
- Nevşehir-Niğde yöresinde yaygın olarak yetiştirilen bazı patates çeşitlerinin cipse işlenmeye uygunluklarının ve depolamanın cips kalitesi üzerine etkilerinin belirlenmesi üzerinde bir araştırma
A Research on the suitability of various potatoes cultivars grown in the Nevşehir-Niğde region for storage and potato chips production
MUSTAFA DİDİN
Doktora
Türkçe
1999
Gıda MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN FENERCİOĞLU