Zeytin renk ve doku bozukluğunun yapay zeka modelleri ile tespit edilmesi
Detection of olive color and texture tissue with artificial intelligence models
- Tez No: 965909
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜLEYMAN GÖKHAN TAŞKIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Son yıllarda tarım sektöründe, verimlilik ve kalite standartlarını artırmak amacıyla görüntü işleme ve otomasyon sistemlerine yönelik ilgi hızla artmaktadır. Geleneksel zeytin ayrıştırma yöntemlerinde, insan gözüyle yapılan renk ve kalite tespiti süreci, zaman alıcı ve hataya açıktır. Bu tez çalışmasında, ham zeytinlerin renk (kırmızı, yeşil, siyah) ve kalite (sinek vuruklu) durumlarına göre gerçek zamanlı olarak ayrıştırılmasını sağlayan bir görüntü işleme sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem, zeytinlerin renk ve doku analizlerini yaparak, yüksek doğruluk oranları ve hızlı sınıflandırma ile işçilik maliyetlerini azaltmayı ve kaliteyi tutarlı bir şekilde korumayı amaçlamaktadır. Ayrıca, endüstriyel otomasyonla entegre edilecek bu sistem, büyük ölçekli üretimlerde verimlilik artışı sağlamakta ve zeytin tarımında iş gücüne olan bağımlılığı en aza indirgemektedir. Çalışma, zeytin ayrıştırmanın yanı sıra, diğer tarım ürünlerinin kalite kontrol süreçlerinde de uygulanabilir bir altyapı sunarak, tarım sektöründe modern teknolojilerin kullanımının önemini vurgulamaktadır . CNN mimarisi, %99,56 doğruluk oranına ulaşmış; Fly, Green ve Black sınıflarında sırasıyla 0.9973, 0.9973 ve 0.9935 F1 skorları ile en yüksek başarıyı göstermiştir. Bu sonuçlar, modelin tüm sınıflarda dengeli ve güvenilir bir şekilde çalışabildiğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
In recent years, there has been a rapid increase in interest towards image processing and automation systems in the agricultural sector to improve productivity and quality standards. In traditional olive sorting methods, the process of color and quality detection performed by the human eye is time-consuming and prone to errors. In this thesis, an image processing system has been developed to sort raw olives in real-time based on their color (red, green, black) and quality (fly damage) status. The developed system aims to reduce labor costs and consistently maintain quality by performing accurate color and texture analysis of the olives, providing high accuracy and fast classification . Furthermore, this system integrated with industrial automation provides increased efficiency in large-scale production and minimizes the dependency on human labor in olive farming. The study not only focuses on olive sorting but also offers an applicable infrastructure for the quality control processes of other agricultural products, emphasizing the importance of modern technologies in the agricultural sector. The CNN architecture achieved an accuracy of 99.56% and demonstrated the highest performance with F1 scores of 0.9973, 0.9973, and 0.9935 for the Fly, Green, and Black classes, respectively. These results indicate that the model performs in a balanced and reliable manner across all classes.
Benzer Tezler
- Formulation and characterization of a functionalized tomato snack bar
Fonksiyonel atıştırmalık domates barının formülizasyonu ve karakterizasyonu
MUHAMMED RASİM GÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Gıda MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL MECİT ÖZTOP
PROF. DR. SERVET GÜLÜM ŞÜMNÜ
- Üretim sırasında kırılan ya da ezilen badem ve zeytinlerin ezme yapımında değerlendirilmesi
Broken or crushed during production in the make of almond and olives evaluation
GÖZDE GÜÇLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Gastronomi ve Mutfak SanatlarıALANYA ÜNİVERSİTESİGastronomi ve Mutfak Sanatları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK HAMAMCI
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA KAYA
- Doğal yollarla acılığı azalan zeytin çeşitlerinin kalite karakteristiklerinin incelenmesi
Determination of quality characteristics of olive varieties whose bitterness decreases naturally
YAŞAR MERT BİÇİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YEŞİM ELMACI
- Fiziksel yollarla acılığı giderilmiş tuzsuz kuru zeytin üretim süreçlerinin toplam fenol ve bazı kalite özellikleri üzerine etkisinin modellenmesi
Modeling the effect of physically debittered unsalted dried olive production process on total phenolics and some quality properties
MELİSA ÖZÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Gıda MühendisliğiManisa Celal Bayar ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNCAY YILMAZ
DR. ALEV YÜKSEL AYDAR
- Mudanya'da kentleşme süreci ve kentsel gelişimi etkileyen faktörler
Factors affecting urbanization process and urban development in Mudanya
SİNAN ALBAYRAK