Farklı koşullarda kurutulan limonların kurutma karakteristiklerinin belirlenmesi ve makine öğrenmesi ile sınıflandırılması
Determination of drying characteristics of lemons dried under different conditions and classification by machine learning
Yazar: SEFA CAN KARAGÖZ
Danışman: PROF. DR. CEVDET SAĞLAM ; DOÇ. DR. NECATİ ÇETİN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Citrus limon = Citrus limon ; Kurutma = Drying ; Renkler = Colors ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Limon, besin içeriği açısından zengin, önemli vitamin ve mineral içeriğine sahip bir meyvedir. Ayrıca, yemeklerde ve çaylarda lezzet artırmak için kullanılmaktadır. Limon meyvesi yaklaşık olarak %88 civarında su içermektedir. Bu sebeple, raf ömrünü uzatmak amacıyla limonlar kurutularak değerlendirilmektedir. Son yıllarda, kurutma işlemi için geleneksel yöntemlerden faydalanıldığı gibi yeni ve hibrit teknikler de geliştirilmektedir. Bu çalışmada, 100W, 200W ve 300W mikrodalga ve 100 W + 60 °C, 100 W + 70 °C ve 100 W + 80 °C hibrit (mikrodalga+konvektif) kurutma koşullarının limon meyvesi için kurutma kinetiği, rehidrasyon, enerji ve büzülme özellikleri belirlenmiştir. Ayrıca, kurutulmuş limonların görüntü işleme ile renk özellikleri (R, G, B, l, a, b, H, S ve V) analiz edilmiş ve on farklı makine öğrenmesi (RF, DT, LMT, REP Tree, MLP, k-NN, LDA, BAG, SVM ve NB) algoritmaları kullanılarak kurutma koşuluna göre sınıflandırma yapılmıştır. Limon dilimlerinin kurutulmasında kuruma süresi, kuruma hızı, özgül enerji tüketimi ve toplam enerji tüketimi bakımından en uygun tekniğin 300 W gücünde mikrodalga, renk özellikleri bakımından ise 100 W+80 °C'de hibrit kurutma tekniği olduğu belirlenmiştir. Kurutulmuş limonlar için, renk özelliklerine göre LMT ve MLP modellerinin yüksek düzeyde sınıflandırma yeteneğine sahip olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak, görüntü işleme ve makine öğrenmesi yaklaşımları kurutulmuş limonların sınıflandırılmasında başarılı bir performans göstermiştir.

Abstract:
Lemon is a fruit rich in nutrients and has a vital vitamin and mineral content. It is also used in cooking and teas to enhance flavor. Lemon fruit contains approximately 88% water. For this reason, lemons are utilized by drying to extend their shelf life. In recent years, novel and hybrid techniques have been developed, as well as traditional methods for drying. In this study, drying kinetics, rehydration, energy, and shrinkage characteristics of 100W, 200W, and 300W microwave and 100 W + 60 °C, 100 W + 70 °C, and 100 W + 80 °C hybrid (microwave + convective) drying conditions for lemon fruit were determined. In addition, the color characteristics (R, G, B, l, a, b, H, S, and V) of dried lemons were analyzed using image processing. Classification was performed according to the drying condition using ten machine learning algorithms (RF, DT, LMT, REP Tree, MLP, k-NN, LDA, BAG, SVM, and NB). It was determined that microwave drying at 300 W was the most suitable technique for drying lemon slices in terms of drying time, drying rate, specific energy consumption, and total energy consumption, as well as hybrid drying at 100 W + 80°C for color properties. For dried lemons, LMT and MLP models were found to have a high classification ability according to color characteristics. As a result, image processing and machine learning approaches have shown successful results in the classification of dried lemons.