Gıdada tağşiş tespiti için görüntü işleme ve yapay zekâ yaklaşımları: Antep fıstığı örneği
Image processing and artificial intelligence approaches for food adulteration detection: The case of Antep pistachio
Yazar: AYŞE TUNCEL ÇİFTCİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA HAYIT ; DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA HAYIT
Yozgat Bozok Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Gıda güvenliği ve kalitesi, tüketici sağlığını korumak ve gıda endüstrisi açısından güvenilir bir ürün sunmak açısından kritik öneme sahiptir. Ancak, dünya genelinde gıda sahtekarlığı veya tağşiş sorunları, gıda endüstrisini tehdit eden bir sorun haline gelmiştir. Gıdalara kasıtlı olarak yabancı maddelerin eklenmesi veya düşük kaliteli malzemelerin kullanılması, tüketicileri yanıltarak sağlık riskleri ve güvenilirlik sorunlarına neden olmaktadır.
Geleneksel yöntemlerle gıda tağşişinin tespiti karmaşık ve zaman alıcı olabilir. Ancak, son yıllarda görüntü işleme ve yapay zekâ teknikleri, bu soruna daha hızlı ve etkili bir şekilde yaklaşım sunmaktadır. Gıda sahtekârlığının tespiti ve gıda kalitesinin denetimi için görüntü işleme algoritmaları ve yapay zeka modelleri kullanmak, üreticilerin ve düzenleyicilerin daha hızlı ve doğru kararlar almasına yardımcı olacaktır.
Bu tez çalışmasında, gıda endüstrisinde gıda tağşişinin tespit edilmesi için görüntü işleme ve yapay zeka tekniklerinin uygulanabilirliği Antep fıstığı örneği üzerinden tartışılmaktadır. Önerilen DenseNet modeli yoğun bağlantılara sahip bir derin öğrenme modelidir ve görüntü ile yapılacak çalışmalar için idealdir. Çalışmada tağşişli Antep fıstığı örnekleri elde edilerek fotoğraflanmış ve bu görseller görüntü işleme ile uygulanacak olan önceden eğitilmiş DenseNet modeli için hazırlanmıştır. DenseNet modeli eşsiz bir veri seti olan Antep fıstığı ve tağşişli örneklerini etkin bir şekilde sınıflandırmıştır.

Abstract:
The safety and quality of food are of critical importance in preserving consumer health and providing a reliable product for the food industry. However, food fraud or adulteration issues worldwide have become a significant threat to the food industry. The deliberate addition of foreign substances to food or the use of low-quality ingredients can mislead consumers, leading to health risks and reliability issues.
Detecting food adulteration using traditional methods can be complex and time-consuming. However, in recent years, image processing and artificial intelligence techniques have offered a faster and more effective approach to this issue. Using image processing algorithms and artificial intelligence models for detecting food fraud and controlling food quality can help manufacturers and regulators make faster and more accurate decisions.
This thesis discusses the applicability of image processing and artificial intelligence techniques for detecting food adulteration in the food industry, using the example of pistachios. The proposed DenseNet model is a deep learning model with dense connections and is ideal for image-based studies. Adulterated pistachio samples were obtained, photographed, and these images were prepared for the pre-trained DenseNet model to be applied with image processing. The DenseNet model effectively classified unique datasets of pistachios and adulterated samples.