Gıda sektöründeki sınıflandırma işlemlerinin derin öğrenmemimarileri ile gerçekleştirilmesi
Performing classification processes in the food industry withdeep learning architectures
Yazar: ÖMER KARAGÖZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN AKTAŞ
Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Makine görmesi alanındaki gelişmeler ile birlikte endüstrideki birçok ürünün
sınıflandırılması makine görmesi teknikleri ile yapılmaktadır. Gelişen teknolojiyle
birlikte derin öğrenme alanındaki hızlı gelişmeler neticesinde görüntü işleme ile yapılan
ve yapılamayan birçok problem derin öğrenme ile yapılabilir hale gelmiştir. Entegre
edilmesi uzun ve zorlu olan görüntü işleme sistemlerinin yerine kolay uyum sağlayıp
endüstriye de ayak uydurabilen derin öğrenme modelleri geliştirilmiştir. Bu tez
çalışmasında; gıda sektöründeki ürünlerin sınıflandırılması derin öğrenme teknikleri ile
otomatik olarak yapılabilmesi için (Evrişimli Sinir Ağı) modelleri aktif bir şekilde
kullanılmıştır. Örnek problem olarak badem problemi seçilmiş olup; tam badem, kırık
badem ve badem kabuklarının yüksek doğrulukta sınıflandırılması hedeflenmiştir.
Geliştirilen deney düzeneği sayesinde badem, kırık badem ve badem kabuklarına ait her
bir sınıf için toplam 380 görüntü alınmıştır. Eğitim, doğruluma ve test veri setleri için
sırasıyla %70, %15 ve %15 oranları kullanılmıştır. Bu veri setlerini eğitip test etmek için
Alexnet, InceptionV3, MobilenetV3 ve VGG16 modelleri kullanılmıştır. Eğitimler
sonucunda en yüksek test doğruluğu %99.41 ile InceptionV3 modeli olmuştur. Bu sayede
gıda sektöründeki hatalı(istenmeyen) ürün tespiti yüksek doğrulukta yapılarak
sınıflandırma işlemlerine örnek bir çalışma ortaya koyulmuştur.

Abstract:
With the developments in the field of machine vision, the classification of many products
in the industry is done using machine vision techniques. As a result of rapid developments
in the field of deep learning, many problems that can and cannot be done with image
processing have become possible with deep learning. Instead of image processing
systems, which are long and difficult to integrate, deep learning-based models that can be
easily adapted and keep up with the industry have been developed. In this thesis; CNN
(Convolutional Neural Networks) models have been actively used in order to
automatically perform classification processes of products in the food industry with deep
learning techniques. The almond problem was chosen as an example problem; It is aimed
to classify whole almonds, cracked almonds and almond shells with high accuracy.
Thanks to the developed experimental setup, a total of 380 images were taken for each
class of whole almonds, cracked almonds and almond shells. 70%, 15% and 15% rates
were used for training, validation and test data sets, respectively. Alexnet, InceptionV3,
MobilenetV3 and VGG16 models were used to train and test these datasets. As a result
of the training, the highest test accuracy was the InceptionV3 model with 99.41%. In this
way, faulty (unwanted) product detection in the food industry was made with high
accuracy and an exemplary study was presented for classification processes.