Konveyörlü elektrik fırınlarında pişirilen ürünlerin pişme seviyelerine göre makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılması
Classification of products baked in conveyor electric ovens according to their baking levels using machine learning algorithms
Yazar: KEREM ARSLANGİRAY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERTAÇ SAVAŞ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Antik çağlardan günümüze kadar kullanılan fırında pişirme tekniği, teknolojinin 
gelişmesiyle birlikte yapay zeka destekli akıllı özelliklerle donatılmıştır. Zamanın kritik 
bir faktör olduğu büyük restoran ve işletmeler için, hızlandırılmış pişirme özelliklerine, 
hassas kontrol kabiliyetlerine ve isteğe bağlı özelleştirme seçeneklerine sahip yeni nesil 
akıllı fırınlar büyük önem kazanmıştır. Bu gereksinimler, pişirme parametrelerinin (hız, 
sıcaklık, pişme seviyesi gibi) önceden tahmin edilmesini, dolayısıyla fırın performansının 
artırılmasını zorunlu kılmaktadır. Bu tez çalışmasında, konveyörlü elektrikli fırınlarda 
pişirilen ürünlerin pişme seviyelerini (az pişmiş, pişmiş, çok pişmiş) belirlemek için bir 
sınıflandırıcı geliştirilmiştir. Sınıflandırıcı tasarımında, denetimli makine öğrenmesi 
algoritmalarından Karar Ağaçları (İnce, Orta, Kaba Ağaç) ve K-En Yakın Komşu (İnce, 
Orta, Kaba KNN) yöntemleri karşılaştırmalı olarak kullanılmıştır. Altı farklı modelin 
eğitim ve test performansları, doğruluk yüzdesi, toplam maliyet, tahmin hızı ve eğitim 
süresi gibi metriklerle değerlendirilmiştir. Bunlar arasında İnce KNN, %92.7 eğitim ve 
%95.2 test doğruluğu ile en başarılı model olarak elde edilmiştir. Sonuçlar karışıklık 
matrisleri ve ROC eğrileriyle desteklenmiş olup, önerilen modelin, ürünlerin belirlenen 
hız ve sıcaklıkta istenen pişme seviyesine ulaşıp ulaşmadığını yüksek doğrulukla tespit 
edebildiği ve gerçek zamanlı uygulamalarda kullanılabilecek olduğu ortaya konmuştur

Abstract:
The oven baking technique, which has been used from ancient times to the present day, 
has been equipped with smart features supported by artificial intelligence with the 
development of technology. For large restaurants and businesses where time is a critical 
factor, new generation smart ovens with accelerated baking features, precise control 
capabilities and optional customization options have gained great importance. These 
requirements necessitate the prediction of baking parameters (such as speed, temperature, 
baking level) in advance, thus increasing oven performance. In this thesis, a classifier is 
developed to determine the baking levels (underbaked, properly baked, overbaked) of 
products baked in conveyor electric ovens. In the design of the classifier, supervised 
machine learning algorithms Decision Trees (Fine, Medium, Coarse Tree) and K-Nearest 
Neighbors (Fine, Medium, Coarse KNN) methods are used comparatively. The training 
and test performances of six different models are evaluated with metrics such as accuracy 
percentage, total cost, prediction speed and training time. Among these, the Fine KNN is 
obtained as the most successful model with 92.7% training and 95.2% test accuracy. The 
results are supported by confusion matrices and ROC curves, and it is shown that the 
proposed model can detect with high accuracy whether the products reach the desired 
baking level at the specified speed and temperature and can be used in real-time 
applications