Ceviz kalitesini otomatik belirleyen bir sistem tasarımı
A system design that automatically determines the quality of walnut
Yazar: MUSTAFA NURİ TÜTÜNCÜ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TURAB SELÇUK
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Teknolojik imkanlar sayesinde, gıda kalite analizlerinde yapay zekâ algoritmaları kullanılabilir olmuştur. Bu sayede daha hızlı ve nesnel kalite belirleme sistemleri ortaya çıkmıştır. Bu tez çalışması için, ceviz kalite sınıfının belirlenmesi için bir yöntem önerilmektedir. Bu amaçla, ceviz kalite sınıfının belirlenmesi için, görüntü bölütleme ve Ekstra I, Kategori I, Kategori II olarak çok sınıflı bir sınıflandırma yapılmıştır. Önerilen yöntem, ceviz kalite sınıfının belirlenmesinde derin öğrenme algoritmalarından AlexNet ve ResNet18 ile elde edilen 1000 özelliğin birleştirilmesi ve özellik seçiminin yapılmasıdır. 
Bu önerilen yöntemin performans değerlendirmesinde Confusion Matrix (Karışıklık, Hata Matrisi) kullanılmıştır. Bu çalışmada görüntü bölütlemek için veri seti 1 kullanılmış ve ceviz kalite sınıfını belirlemek için veri seti 2 kullanılmıştır. Sistem ceviz görüntülerini, U-Net algoritması tabanlı bir derin sinir ağından geçirerek cevizlerin bölütlenmesini gerçekleştirmektedir. Ceviz görüntülerinin bölütlenmesi sisteminin başarısı Jaccard ve Dice benzerlik indeksleri ile test edilmiştir. Ceviz kalite sınıfının belirlenmesi için önerilen yöntemin elde edilen performans değerleri ise, Ekstra I, Kategori I ve Kategori II' nin doğruluk değerleri sırasıyla %98,6, %97,8 ve %98,4 olarak elde edildi. Bu çalışmada hedeflenen sistem geliştirildikten sonra, sistemle uyumlu şekilde çalışan bir cihaz tasarımı da yapılmıştır. Bu çalışma, ceviz meyvesinin üretim verimi ile ilgili sayısal verilerin elde edilmesinde ve ceviz meyvesinin tüketimi için daha kaliteli bir ürünün tespiti için önemli bir yer tutmaktadır.

Abstract:
Thanks to technological possibilities, artificial intelligence algorithms have been used in food quality analysis. In this way, faster and more objective quality determination systems have emerged. For this thesis, a method for determining the walnut quality class is proposed. For this purpose, image segmentation and a multi-class classification as Extra I, Category I, and Category II were made to determine the walnut quality class. The recommended method is to combine 1000 features obtained with AlexNet and ResNet18, one of the deep learning algorithms, and feature selection in determining the walnut quality class. .Confusion Matrix was used in the performance evaluation of this proposed method. In this study, dataset 1 was used to segment the image and dataset 2 was used to determine walnut quality class. The system performs the segmentation of walnuts by passing the walnut images through a deep neural network based on the U-Net algorithm. The success of the walnut image segmentation system was tested with the Jaccard and Dice similarity indexes. The obtained performance values, Extra I, Category I and Category II accuracy values of the proposed method for determining the walnut quality class are 98.6%, 97.8% and 98.4%, respectively. After developing the targeted system in this study, a device that works in harmony with the system was also designed.This study has an important place in obtaining numerical data on the production yield of walnut fruit and in determining a higher quality product for consumption of walnut fruit.