Elektronik burun ile yiyecekleri pişme derecelerine göre sınıflandırma
Classifying food according to their cooking degree with electronic nose
Yazar: EDA NUR USTA
Danışman: PROF. DR. AYTEN ATASOY
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Günlük hayatta en çok kullanılan pişirme yöntemlerinden biri de fırında pişirmektir. Bu yöntem ile yiyeceklerin besin değerlerini daha az kaybediyor olması ve diğer yöntemlere göre daha sağlıklı ve pratik olması sebebiyle oldukça tercih edilmektedir. Bu çalışmada ise fırında pişirilen yiyeceklerin pişme derecelerinin takibini kolaylaştırabilmek ve yiyeceklerin aşırı pişmesini önlemek adına araştırmalar yapılmıştır. 
Bu tez çalışmasında; ankastre fırında pişirilen kek, börek, istavrit balığı ve somon balığı olmak üzere 4 çeşit yiyecek, 8 adet MOS Metal Oksit Yarı iletken sensör kullanılarak tasarlanan elektronik burun devresi ile pişme derecelerine göre az pişmiş, pişmiş ve çok pişmiş olmak üzere 3 sınıfta sınıflandırılmıştır. Fırında pişirilen yiyeceklerin kokusu sensörler yardımı ile algılanarak elektriksel işaretlere dönüştürülmüştür. Bu elektriksel işaretler veri toplama kartı yardımıyla kaydedilmiş ve bilgisayar ortamında sayısallaştırılmıştır. Elde edilen işaretlere ilk olarak ön işleme uygulanmış ve öznitelik çıkarımı yapılmıştır. Daha sonra öznitelik verilerine z-skor, maksimum, minimum-maksimum ve sigmoid olmak üzere 4 farklı normalizasyon yöntemi uygulanmıştır. Farklı normalizasyon yöntemlerinin sınıflandırmaya etkisini test etmek amacıyla normalizasyon uygulanmayan ve uygulanan veriler karar ağacı, k-en yakın komşu, destek vektör makineleri ve rastgele orman algoritmaları kullanılarak sınıflandırılmıştır. 5-katlı çapraz doğrulama yöntemi ile sınıflandırma doğrulukları incelenmiş ve başarı yüzdeleri karşılaştırılmıştır.

Abstract:
One of the most commonly used cooking methods in daily life is baking in the oven. This method is highly preferred because food loses less nutritional value and is healthier and more practical than other methods. In this study, research was conducted to make it easier to follow the cooking levels of oven-baked foods and to prevent overcooking of foods.
In this thesis study; 4 types of food, including cakes, pastry, horse mackerel and salmon, cooked in the built-in oven, are classified into 3 classes: undercooked, cooked and overcooked, according to their cooking degrees, with the electronic nose circuit designed using 8 MOS Metal Oxide Semiconductor sensors. The smell of the food cooked in the oven is detected with the help of sensors and converted into electrical signals. These electrical signals were recorded with the help of a data acquisition card and digitized in a computer environment. First, pre-processing was applied to the obtained signals and feature extraction was made. Then, 4 different normalization methods were applied to the feature data: z-score, maximum, minimum-maximum and sigmoid. In order to test the effect of different normalization methods on classification, data without and with normalization were classified using decision tree, k-nearest neighbors, support vector machines and random forest algorithms. Classification accuracies were examined with the 5-fold cross-validation method and success percentages were compared.