Bilgisayar destekli un kalite izleme sistemi tasarımı
Computer aided system design for tracking of flour quality
Yazar: ÖMER KAAN BAYKAN
Danışman: PROF. DR. FATİH MEHMET BOTSALI
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Buğday unundaki inorganik maddeler kül olarak tanımlanmaktadır. TürkGıda Kodeksi, buğday unundaki kül miktarını önemli kalite kriterlerinden birisiolarak kabul etmekte, bu nedenle buğday ununu içerdiği kül miktarına göre Tip 550,Tip 650, Tip 850 ve tam un tiplerine ayırmaktadır. Buğday unundaki kül oranıülkemizde genellikle ICC ve AACC tarafından belirlenen standart yakma yöntemleriile tespit edilmektedir. Her iki yöntemle kül miktarı tayini en az 4 saat zamanalmakta ve elde edilen kül miktarı değerleri kişiden kişiye veya laboratuardanlaboratuara değişkenlik arz edebilmektedir.Bu tez çalışmasında tasarlanan sistemle görüntü işleme ve yapay zekâteknikleri kullanılarak buğday unundaki kül miktarı tahmin edilmiştir. Çalışmadaöncelikle, kül oranları 0,472?1,681 arasında değişen buğday unu numunelerine aitsayısal görüntüler elde edilmiştir. Sayısal görüntülerden, dört farklı ikili eşiklemeyöntemi (Otsu, Tsai, Kapur, Ramesh), iki farklı kümeleme algoritması (Fuzzy Cmeans,Kmeans) ile bulanık mantık tabanlı yeni bir kümeleme yöntemi kullanılarakuna ait tanımlayıcı nitelikler elde edilmiştir. Elde edilen nitelikler kullanılarak, ÇokKatmanlı Perseptron (ÇKP) Yapay Sinir Ağı modeli ile undaki kül miktarı tahminedilmiştir.Tasarlanan sistem ile tahmin edilen kül değerlerinin deneysel yöntemlebulunan kül değerlerine göre ortalama hata ve regresyon katsayıları hesaplanaraktasarlanan sistemin kullanılabilirliği irdelenmiştir. Tasarlanan sistemin, kısa zamanaralığı içerisinde kabul edilebilir doğrulukta sonuçlar verdiği belirlenmiştir.Anahtar Kelimeler: Buğday unu, kül oranı, sayısal görüntü işleme, yapayzekâ, kepek miktarı

Abstract:
Inorganic substances in wheat flour are defined as ash. Turkish Food Codex,denotes ash amount as one of the important quality criterions for wheat flour, andclassify wheat flour in four types Type 550, Type 650, Type 850 and whole flouraccording to their ash content. In Turkey, ash amount in wheat flour is mostlydetermined by using ICC and AACC standards. Both methods take at least 4 hoursand obtained results are subject to a certain amount of variation resulting fromchanges in person and laboratory.In this thesis, ash content in wheat flour is predicted with designed systemwhich uses image processing and artificial intelligent techniques. Firstly, digitalimages of wheat flour samples with ash content changing between 0,472 and 1,681are acquired. Descriptive features of the wheat flour samples are extracted fromdigital images by using 4 different threshold methods (Otsu, Tsai, Kapur, Ramesh), 2different clustering algorithms (Fuzzycm, Kmeans) and a new clustering algorithmbases on fuzzy logic. Finally, Multilayered Perceptron (MLP) model is used forestimating the ash content of the wheat flour samples by using obtained features.Applicability of the designed system is evaluated by comparing the regressioncoefficients and average errors of the results obtained by the designed system andresults obtained by analytical methods. Ash content results obtained in a short timeby using designed system are found to be within acceptable accuracy tolerances.Keywords: Wheat flour, ash rate, digital image processing, artificialintelligence, bran amount