Yapay zekâ temelli fındık çeşitlerini sınıflandırma makinesinin tasarımı ve imalatı
Design and manufacturing of artificial intelligence basedhazelnut types classification machine
Yazar: RABİA KAYMAK
Danışman: DOÇ. DR. FERZAN KATIRCIOĞLU
Düzce Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Fındık, özellikle gıda ve tarım endüstrisinde büyük bir öneme sahip olup, çeşitli türlerinin
farklı alanlarda kullanılması, işleme süreçlerinin verimliliğini ve ürün kalitesini doğrudan
etkilemektedir. Günümüzde fındık çeşitlerini kabuktan ayırma yapan makineler
üretilmemekte; bunun yerine dolu, boş veya kırık fındıkları ayıran makineler yaygın
olarak kullanılmaktadır. Fındık türlerinin ayrılması hem işleme sürecini optimize etmek
hem de nihai ürün kalitesini artırmak açısından önemlidir. Bu bağlamda, önerilen bu
çalışmada, fındıklar sahip oldukları fiziksel, renk ve doku gibi değerlerine bakılarak
uygun kullanım alanlarında kullanılmak üzere cinsine göre kabuktan sınıflandırma işlemi
yapılması amaçlanmıştır. Bant üzerinde yuva görüntülerinin alınması, kırpma işlemi,
arka planın çıkartılması ve ölçü standartlaştırma gibi ön görüntü işleme çalışmalarından
sonra, görüntülerden öznitelik çıkarımı yapılmıştır. Sınıflandırma işleminde yüksek
başarı oranları elde edebilmek için çıkarım yöntemlerinin boyut, renk ve doku
farklılıklarını içermesi sağlanmıştır. Sınıflandırma sonuçlarına göre bant üzerinde
ayrıştırma için vakum prensibine dayalı bir sistem geliştirilmiştir. 3 fındık türünü
ayrıştırmada bant üzerindeki yuvalara denk gelen kayar plakalar step motorlar aracılığıyla
konumlandırıldıktan sonra vakumlama işlemi ile ilgili hazneye bırakılmaktadır. Özellik
çıkarım yöntemleri olarak, Boyut, Renk, Haralick, Yerel İkili Desen Algoritması ve
Yönlendirilmiş Gradyanların Histogramı yöntemleri kullanılmıştır. Son olarak, seçilen bu
öznitelikler, K En Yakın Komşu, Karar Ağaçları, Destek Vektör Makineleri, İleri
Beslemeli Yapay Sinir Ağları, Yinelemeli Sinir Ağları ve İleri Kademeli Sinir Ağları
sınıflandırıcılarına uygulanmaktadır. Sınıflandırma sonuçlarına göre %92 doğruluk
değeri ile İleri Kademeli Sinir Ağları'nın diğerlerine göre daha iyi performans
gösterdiğini ortaya konmaktadır. Sonuç olarak, imalatı ve tasarımı gerçekleştirilen
makine öğrenme tabanlı fındık meyvesini dış kabuk üzerinden sınıflandırılması hem
endüstriyel süreçlerde kaliteyi artıracak hem de verimliliği yeni bir seviyeye taşıyarak
sektörde önemli bir yenilik oluşturacaktır

Abstract:
Hazelnuts are of considerable importance, particularly in the food and agriculture
industries, where the utilization of different varieties in various applications directly
influences processing efficiency and product quality. Currently, however, there are no
machines designed specifically to differentiate hazelnut varieties based on their shell
characteristics; instead, existing machinery predominantly separates hazelnuts into
categories such as full, empty, or broken. The ability to distinguish between hazelnut
varieties is essential for optimizing processing workflows and improving the quality of
the final product. In this context, the proposed study seeks to classify hazelnuts by
analyzing their physical attributes, including color and texture, to determine their
suitability for specific applications. After capturing images of hazelnut shells on the
conveyor belt, preliminary image processing steps such as cropping, background
removal, and measurement standardization were performed. Subsequently, feature
extraction was carried out on the processed images. To ensure high classification
accuracy, the feature extraction methods were designed to capture variations in size,
color, and texture. Based on the classification results, a vacuum-based system was
developed to separate the three types of hazelnuts on a conveyor belt. Sliding plates
aligned with the slots on the belt are positioned by stepper motors, and then the hazelnuts
are released into the designated chamber through a vacuuming process. The techniques
employed for feature extraction included Dimension, Color, Haralick, Local Binary
Patterns and Histogram of Oriented Gradients (HOG). These extracted features were then
applied to various classifiers, including K-Nearest Neighbor, Decision Tree, Support
Vector Machine, Feedforward Neural Networks, Recurrent Neural Networks, and
Cascade Forward Neural Network. The classification results revealed that the Cascade
Forward Neural Network classifier outperformed the others, achieving an accuracy rate
of %92. In conclusion, the machine learning-based system developed for classifying
hazelnuts by their outer shell is poised to significantly enhance quality in industrial
processes while introducing a major innovation by elevating efficiency to a new level.