E-burun kullanılarak aynı ve ayrı hasat dönemindeki farklı kalitelere sahip siyah çayların sınıflandırılması
Classification of different quality black tea in the same and separate harvest period using e-nose
Yazar: ELİF KAZDAL ÖRÜN
Danışman: PROF. DR. AYTEN ATASOY
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Devreler ve Sistemler Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Destek vektör makineleri = Support vector machines ; K-En Yakın Komşu Algoritması = K-Nearest Neighbor Algorithm ; Matlab = Matlab ; Sınıflandırma = Classification ; Öznitelik = Feature extraction

Özet:
Dünya genelinde en çok tüketilen içeceklerin bir örneği çaydır ve ülkemiz çay sektörü yönüyle önemli bir yere sahiptir. Bunlardan dolayı çay kalitesi her zaman ön planda olan bir konudur. Çay ürünlerinin sağlıklı yöntemlerle üretilerek iyi bir kalite standardında olması istenilen durumdur.  Çay, satış piyasasına sunulmadan önce amaçlanan kalitede doğruluk göstermelidir. Çay kalitesinin standartlarının belirlenmesinde insanların öznel karar vermesi değişken sonuçlara neden olabilir. Çayın kalitesinin nesnel yöntemlerle kontrol edilmesi, çay fabrikalarında daha doğru sonuçlara ulaşılması için gereklidir. 
Bu tez çalışmasında, çay kokusu temel alınarak Doğu Karadeniz Bölgesinde üretilen aynı ve ayrı hasat dönemindeki farklı kalitelere sahip siyah çayların kalitesinin elektronik ortamda sınıflandırılması içim minimal olarak tasarlanan elektronik burun prototipi kullanılmıştır. Bu e-burun devresinde sistemli bir yol izlenerek siyah çayların kokusunun 8 farklı sensör tarafından algılanması sağlanmıştır. İletkenlik değişimine dayalı olarak çalışan sensörlerin neden olacağı gerilim değişimi veri toplama kartına kaydedilmiş ve bilgisayarda sayısal olarak görüntülenmiştir. E-burun devresiyle elde edilen bu işaretlere ön işleme uygulamış, öznitelik çıkarımı yapılmış ve k-en yakın komşu, destek vektör makineleri ile torbalama öğrenme algoritmaları sınıflandırma amacıyla kullanılmıştır. Sınıflandırma başarılarının incelenmesi için 5-katlı çapraz doğrulama yöntemi kullanılmış ve yöntem sonucundaki başarım yüzdeleri belirlenerek karşılaştırılmıştır.

Abstract:
An example of the most consumed beverage in the world is tea and our country has an important place in terms of the tea sector. Therefore, the quality of tea is always a priority issue. It is desired that tea products are produced with healthy methods and have a good quality standard. Before the tea is placed on the market for sale, it must demonstrate accuracy in the intended quality. The subjective decision of people in determining the standards of tea quality can lead to variable results. Controlling the quality of tea with objective methods is necessary to achieve more accurate results in tea factories.
In this thesis, a minimally designed electronic nose prototype was used for the classification of the quality of black teas with different qualities in the same and separate harvest periods produced in the Eastern Black Sea Region, based on the scent of tea. In this e-nose circuit, a systematic way was followed and the smell of black tea was detected by 8 different sensors. The voltage change caused by the sensors operating based on the conductivity change was recorded on the data acquisition card and displayed digitally on the computer. These signals obtained with the e-nose circuit were preprocessed, feature extraction was performed and k-nearest neighbor, support vector machines and bagging learning algorithms were used for classification. The 5-fold cross-validation method was used to examine the classification achievements and the percentages of success in the results of the method were determined and compared.