Farklı kurutma yöntemlerinin gilaburu (Viburnum opulus L.) meyvesinin kurutma karakteristiklerine ve biyokimyasal içeriğine etkisinin belirlenmesi ve kurutulmuş ürünlerin görüntü işleme ve makine öğrenmesi ile sınıflandırılması
Determination of the impact of various drying techniqueson the biochemical content and drying characteristics ofgi̇laburu (Viburnum opulus L.) fruit and classifying driedproducts via image processing and machine learning
Yazar: SEDA GÜNAYDIN
Danışman: PROF. DR. CEVDET SAĞLAM
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Bu tez çalışmasında, kütlesi 50,00 ± 0,03 g ve başlangıç nem içeriği 4,959 ± 0,002 kgsu
kgKM-1 (%83,22 ± 0,05 y.b.) olarak belirlenen gilaburu meyveleri (Viburnum opulus L.)
son nem içeriği 0,142 ± 0,001 kgsu kgKM-1 (%12,57 ± 0,03 y.b.) olana kadar gölgede,
dondurarak, konvektif, vakumlu, mikrodalga ve hibrit kurutma yöntemleri ile
kurutulmuştur. Kurutma verileri literatürdeki 12 farklı kurutma eşitliği ile
modellenmiştir. Renk değişiminin en az (10,93) olduğu yöntemin 80 ℃+ 400 mmHg'de
vakumlu kurutma olduğu saptanmıştır. Tüm kurutma yöntemleri içerisinde mineraller
açısından en iyi sonuçlar fosfor (P), kükürt (S), sodyum (Na), magnezyum (Mg) ve çinko
(Zn) için hibrit kurutmada; bakır (Cu), manganez (Mn) ve kalsiyum (Ca) için vakumlu
kurutmada; demir (Fe) ve potasyum (K) için konvektif kurutmada elde edilmiştir. En
yüksek askorbik asit (2,74 mg g-1), toplam fenolik (40,28 mg GAE g-1), antioksidan
(DPPH %35,31, ABTS.+ 70,82 μg TE g-1) hibrit kurutmada, en yüksek antosiyanin içeriği
(109,53 mg kg-1) dondurarak kurutulmuş örneklerde ölçülmüştür. Enerji tüketiminin en
fazla olduğu yöntemin (10,08 kWh) dondurarak kurutma, en az olduğu yöntemin
mikrodalga kurutma (0,71 kWh) olduğu saptanmıştır. En yüksek rehidrasyon oranı
dondurarak kurutulmuş ürünlerde, en yüksek büzülme oranı ise hibrit kurutma tekniği ile
kurutulmuş ürünlerde ölçülmüştür. Geleneksel yöntemlerle kurutulmuş gilaburu
örneklerinin renk kanallarına göre sınıflandırılmasında en başarılı makine öğrenmesi
algoritmasının RF (%75,63), hibrit yöntemlerle kurutmada en başarılı makine öğrenmesi
algoritmasının SVM (%69,00) olduğu tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Gilaburu, Kurutma, Biyoaktivite, Enerji, Besin Elementi, Makine
Öğrenmesi, Görüntü İşleme, Renk

Abstract:
In the present study, viburnum fruits (Viburnum opulus L.) were dried, weighing 50,00 ±
0,03 g, with an initial moisture content of 4,959 ± 0,002 kgwater kgDM-1 (83,22% ± 0,05
w.b.), utilizing shade, freeze, convective, vacuum, microwave, and hybrid drying
methods until achieving a final moisture content of 0,142 ± 0,001 kgwater kgDM-1 (12,57%
± 0,03 w.b.). The findings were modeled using 12 different drying equations from the
literature. It has been determined that the method with the least color change (10,93) is
the vacuum drying technique at 80 ℃ + 400 mmHg. For phosphorus (P), sulfur (S),
sodium (Na), magnesium (Mg), and zinc (Zn) content, hybrid drying was best; for copper
(Cu), manganese (Mn), and calcium (Ca), vacuum drying was best; and for iron (Fe) and
potassium (K), convective drying was best. The highest vitamin C (2,74 mg g-1), total
phenolic (40,28 mg GAE g-1), antioxidant (DPPH %35,31, ABTS.+ 70,82 μg TE g-1) were
measured in hybrid drying, and the highest anthocyanin content (109,53 mg kg-1) was
measured in freeze-dried samples. The maximum energy use is 10,08 kWh for freezedrying,
whereas microwave drying only 0,71 kWh. Product shrinkage was highest in
hybrid-dried items and rehydration was highest in freeze-dried products. RF (75,63%)
was the most successful artificial intelligence system for traditional viburnum sample
color channel classification, whereas SVM (69,00%) was the most effective in hybrid
drying methods.
Keywords: Gilaburu, Drying, Bioactivity, Energy, Nutrient, Machine Learning, Image
Processing, Color