Arabika (Coffea arabica) ve robusta (Coffea canephora) türü kahvelerin elektronik burun kullanılarak ayrıştırılması
Separation of arabic (Coffea arabica) and robusta (Coffea canephora) type coffee using the electronic nose
Yazar: ALİ CAN İNCEGÜL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ KUBİLAY TAŞDELEN
Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Elektronik burun, sensör birimi, elektronik birim ve örüntü tanıma biriminden oluşan gıda, tıp, otomotiv ve kozmetik gibi birçok alanda kullanılan bir sistemdir. Sürekli ilerleyen teknoloji elektronik burun gibi hızlı yöntemlerin gelişmesine olanak sağlamıştır. Kahve tüm dünyada en çok tercih edilen içeceklerin başında gelmektedir. Kahve kalitesi genelde duyusal analiz ve kimyasal analizler ile belirlenmektedir. Kahve kalitesinin tespiti üzerine elektronik burun sistemleri ile de çalışmalar yürütülmüştür. Kahve kalitesi birçok faktöre göre değişiklik göstermektedir ve daha düşük maliyetli kahvelerin kullanımı kahve kalitesini düşürmektedir ve hile olarak değerlendirilmektedir. Bu çalışma ile Arabika kahvesine hile amacı ile % 0, 25, 50, 75 ve 100 oranlarında daha düşük kaliteye sahip Robusta kahvesi ilave edilmiştir. Katı faz mikroekstraksiyon yöntemi gaz kromatografisine entegre edilerek kahvelerin aroma bileşenleri belirlenmiştir. Yapılan analiz sonucunda kahvede alkol, asit ve aldehit grubu aroma bileşenlerinin çoğunlukta olduğu görülmüştür.

MQ sensörleri kullanılarak bir elektronik burun düzeneği tasarlanmıştır ve ilgili numuneler analiz edilmiştir. Elde edilen sinyal verileri arduino kartla işlenip bilgisayar ortamına aktarılmıştır. Elde eidlen verilere Doğrusal ayırma analizi (LDA), Bayes, en yakın komşu (kNN-3, kNN-5, kNN-7 ve kNN-9), karar ağacı, oneR ve destek vektör analizi (SVM) algoritma analizleri uygulanarak sınıflandırma yüzdeleri belirlenmiştir. Beşli sınıflandırmalarda, maksimum sınıflandırmanın % 60.75 ile karar ağacı algoritmasında MQ8 sensörüne ait olduğu bulunmuştur. % 100 Arabika ve % 100 Robusta kahvelerinin ikili sınıflandırılmasında maksimum oranın % 80.92 ile MQ7 sensörüne ait olduğu belirlenmiştir. Gerçekleştirilen çalışma ile daha düşük maliyetli ve hızlı bir yöntemle başarılı bir şekilde kahvede hilenin belli düzeyde belirlenebildiği sonucuna varılmıştır.

Abstract:
Electronic nose is a system used in many fields such as food, medicine, automotive and cosmetics consisting of sensor unit, electronic unit, and pattern recognition unit. Continuous advancing technology has enabled the development of fast methods such as electronic nose. Coffee is one of the most preferred beverages in the world. Coffee quality is generally determined by sensory analysis and chemical analysis. Studies have also been conducted with electronic nose systems on the determination of coffee quality. Coffee quality varies according to many factors, and the use of lower-cost coffees reduces the coffee quality and is considered fraudulent. With this study, Robusta coffee with lower quality at 0, 25, 50, 75 and 100% was added to Arabica coffee with the aim of cheating. The aroma components of the coffees were determined by integrating the solid phase micro-extraction method into gas chromatography. As a result of the analysis, it was observed that the aroma components of the alcohol, acid and aldehyde groups were predominant in the coffee.

An electronic nose assembly was designed using MQ sensors and relevant samples were analyzed. The obtained signal data were processed with an arduino card and transferred to the program in computer environment. Classification percentages were determined by applying Linear separation analysis (LDA), Bayesian, nearest neighbor (kNN-3, kNN-5, kNN-7, and kNN-9), decision tree, oneR and support vector analysis (SVM) algorithm analysis to the obtained data. In the five-tier classifications, it was found that the maximum classification with 60.75% belongs to the MQ8 sensor in the decision tree algorithm. In the dual classification of 100% Arabica and 100% Robusta coffees, it was determined that the maximum rate belongs to the MQ7 sensor with 80.92%. With the work carried out, it was concluded that cheating in coffee could be determined at a certain level successfully with a lower cost and a faster method.