Konveyörlü elektrik fırınlarında pişirilen ürünlerin pişme seviyelerine göre makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılması
Classification of products baked in conveyor electric ovens according to their baking levels using machine learning algorithms
- Tez No: 919990
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERTAÇ SAVAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Antik çağlardan günümüze kadar kullanılan fırında pişirme tekniği, teknolojinin gelişmesiyle birlikte yapay zeka destekli akıllı özelliklerle donatılmıştır. Zamanın kritik bir faktör olduğu büyük restoran ve işletmeler için, hızlandırılmış pişirme özelliklerine, hassas kontrol kabiliyetlerine ve isteğe bağlı özelleştirme seçeneklerine sahip yeni nesil akıllı fırınlar büyük önem kazanmıştır. Bu gereksinimler, pişirme parametrelerinin (hız, sıcaklık, pişme seviyesi gibi) önceden tahmin edilmesini, dolayısıyla fırın performansının artırılmasını zorunlu kılmaktadır. Bu tez çalışmasında, konveyörlü elektrikli fırınlarda pişirilen ürünlerin pişme seviyelerini (az pişmiş, pişmiş, çok pişmiş) belirlemek için bir sınıflandırıcı geliştirilmiştir. Sınıflandırıcı tasarımında, denetimli makine öğrenmesi algoritmalarından Karar Ağaçları (İnce, Orta, Kaba Ağaç) ve K-En Yakın Komşu (İnce, Orta, Kaba KNN) yöntemleri karşılaştırmalı olarak kullanılmıştır. Altı farklı modelin eğitim ve test performansları, doğruluk yüzdesi, toplam maliyet, tahmin hızı ve eğitim süresi gibi metriklerle değerlendirilmiştir. Bunlar arasında İnce KNN, %92.7 eğitim ve %95.2 test doğruluğu ile en başarılı model olarak elde edilmiştir. Sonuçlar karışıklık matrisleri ve ROC eğrileriyle desteklenmiş olup, önerilen modelin, ürünlerin belirlenen hız ve sıcaklıkta istenen pişme seviyesine ulaşıp ulaşmadığını yüksek doğrulukla tespit edebildiği ve gerçek zamanlı uygulamalarda kullanılabilecek olduğu ortaya konmuştur
Özet (Çeviri)
The oven baking technique, which has been used from ancient times to the present day, has been equipped with smart features supported by artificial intelligence with the development of technology. For large restaurants and businesses where time is a critical factor, new generation smart ovens with accelerated baking features, precise control capabilities and optional customization options have gained great importance. These requirements necessitate the prediction of baking parameters (such as speed, temperature, baking level) in advance, thus increasing oven performance. In this thesis, a classifier is developed to determine the baking levels (underbaked, properly baked, overbaked) of products baked in conveyor electric ovens. In the design of the classifier, supervised machine learning algorithms Decision Trees (Fine, Medium, Coarse Tree) and K-Nearest Neighbors (Fine, Medium, Coarse KNN) methods are used comparatively. The training and test performances of six different models are evaluated with metrics such as accuracy percentage, total cost, prediction speed and training time. Among these, the Fine KNN is obtained as the most successful model with 92.7% training and 95.2% test accuracy. The results are supported by confusion matrices and ROC curves, and it is shown that the proposed model can detect with high accuracy whether the products reach the desired baking level at the specified speed and temperature and can be used in real-time applications
Benzer Tezler
- Endüstriyel bisküvi fırınının termodinamik, maliyet analizi ve atık ısı geri kazanımı
Thermodynamic and economic analysis of industrial biscuit oven and waste heat recovery
MURAT ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERVE ŞENTÜRK ACAR
- İki katlı konveyörlü mikrodalga-konvektif hibrit kurutucu tasarımı ve performans değerlendirmesi
Design and performance evaluation of two layer conveyor microwave-convective hybrid dryer
MEHMET AKİF KARATAŞER
Doktora
Türkçe
2025
Makine MühendisliğiTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SONER ÇELEN
DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL NUSRET BULUŞ
- Hareket halinde kütle ölçümü
Dynamic mass measurement
İLHAN KELEMENÇE
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- Development of mechatronic system for brick cutting, loading and drying
Tuğla kesme, taşıma ve kurutma için mekatronik sistem geliştirme
MEHMET ALPTEKİN KÖSEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAydın Adnan Menderes ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL BÖĞREKCİ
- Görüntü işleme tabanlı endüstriyel robot kol ile çikolata toplama ve paketleme sistemi
Image processing based chocolate picking and packaging system by industrial robotic arm
MUHAMMED ALİ YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMİL SUNGUR