Quality analysis of food and vegetables with image processing
Görüntü işleme ile gıda ve sebzelerın kalite analizi
- Tez No: 756716
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ OKATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayarla görme, Derin öğrenme, Görüntü işleme, Gıda kalitesi, Çürüklük, Computer vision, Deep learning, Image processing, Food quality, Rottenness
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Görüntü işleme ile gıda ve sebzelerin kalite analizi, araştırmacıların farklı yöntem ve teknikler kullanarak araştırdıkları popüler konulardan biridir. Yapılan literatür araştırması sonucunda görüntü işleme ile gıda ve sebzelerin kalite analizine daha iyi bir yaklaşım ile oluşturulan algoritma ve daha kaliteli görüntüler kullanarak geliştirilen kalite analizi yazılımı sayesinde çalışma sonuçlarını Perouse çalışması ile karşılaştırdık. Araştırma analizinde kullanılmak üzere tasarlanan yazılım Python programlama dili ile tensor flow lite framework'ü kullanarak açık kaynak veri kümesi ile geliştirildi. Bu araştırmada yiyecek ve sebzeleri görüntüden sıralamaya odaklanarak onları sıralar ve derecelendirir böylece insanlar tarafından oluşabilecek hataları en aza indirgenmektedir. Dijital resim kümesi oluşturuldu ve yaklaşık %94 doğru sınıflama ile geliştirilen yazılım ile sınıflandırıldı. Meyve ve sebzeler günlük hayatın önemli bir parçası olduğundan insanlar tarafından kaliteli olanları seçilmektedir. Bu yüzden mevye ve sebzelerin kalitesinin değerlendirilmesi önemlidir. Bu amaçla araştırmanın ana konusu görüntü işleme ile gıda ve sebzelerin kalite analizi olarak belirlenmiştir. Otellerde sebze ve meyvelerin kalitesini ölçmek için kullanılan herhangi bir uygulama olmaması otel müşterilerinin sağlıksız yiyecek ve sebzeler nedeniyle acı çekmesine neden olmaktadır. Bu nedenle görüntüler kullanılarak sebze ve meyvelerin kalitesini belirlemek amacıyla bir yazılım geliştirildi ve böylelikle meyve ve sebzelerin en kadar taze ve çürük olduğunu belirle amaçlandı. Bu araştırmada dijital görüntüler, ResNet, VGG16, CNN ve Transfer Learning derecelendirme özelliği çıkarma dahil olmak üzere bazı algoritmalar kullanılmıştır. Bu araştırma Python programlama dili ile açık kaynaklı bir veri kümesi kullanarak tasarlanmıştır.
Özet (Çeviri)
The quality analysis of vegetable and food from image is hot topic now a day, where researchers make them better then pervious findings through different technique and methods. In this research we have review the literature, and find gape from them, and suggest better proposed approach, design the algorithm, developed a software to measure the quality from images, where accuracy of image show better results, and compare the results with Perouse work done so for. The Application we uses an open-source dataset and python language with tensor flow lite framework. In this research we focus to sort food and vegetable from image, in the images, the application can sorts and make them grading after process the images, it could create less errors them human base sorting errors by manual grading. Digital pictures datasets were created. The collected images arranged by classes. The classification accuracy of the system was about 94%. As fruits and vegetables play main role in day-to-day life, the quality of fruits and vegetables is necessary in evaluating agricultural produce, customer always buy good quality fruits and vegetables. This document is about quality detection of fruit and vegetables using images. Most of customers suffering due to unhealthy foods and vegetables by suppliers so there is no proper quality measurement level followed by hotel managements. I have developed software to determine the quality of the vegetables and fruits by using images, it will tell you how your fruits and vegetables are fresh or rotten. Some algorithms reviewed in this thesis, including digital images, ResNet, VGG16, CNN and Transfer Learning grading feature extraction. This application used an open-source dataset of images and language used python, and designs a framework of system.
Benzer Tezler
- Görüntü işleme teknikleri kullanarak elma tasnifleme
Image processing techniques for apple classification
ORHAN ER
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAYRAM CETİŞLİ
- Ultrasonik ön işlem uygulanmış, derin yağda kızartılmış kabakların bazı kalite karakteristikleri
Some quality characteristics of ultrasonic pre-treated, deepfried zucchinis
ŞEYMA ÜSTÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Gıda MühendisliğiAfyon Kocatepe ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLGE AKDENİZ
- Derin öğrenme ağları kullanılarak doğal ortamda hastalıklı domateslerin belirlenmesi
Detection of diseased tomatoes using deep learning networks in natural field
KÖKSAL KAPUCUOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI
- Sıcaklığa duyarlı poliüretan bazlı ambalaj filmi geliştirilmesi ve taze çilekte uygulanması
Development of thermally sensitive polyurethane based packaging film and application on fresh strawberry
İLKNUR İLHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜRBÜZ GÜNEŞ
- Verification of ingredient labels in high-risk oils and fruit juices by using vibrationalspectroscopy combined with pattern recognition analysis
Yüksek riskli yağlar ve meyve sularının içerik etiketlerinin titreşim spektroskopisi ve örgü tanıma analizi ile doğrulanması
DİDEM PEREN AYKAS
