Derin öğrenme ile kayısıda kükürt analizi
Küçük Resim Yok
Tarih
2023
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Malatya Turgut Özal Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Kuru kayısının uzun süre bozulmadan muhafaza edilebilmesi için kükürtleme işlemi önemlidir. Ancak, kükürtleme işlemi belirli ppm miktarlarını aşarsa, kuru kayısı ihracatı yapılamamaktadır. Bu nedenle, kayısıda kükürt analizi yapılması zorunludur. Kükürt analizi genellikle kayısı araştırma merkezlerinde, üniversitelerde ve Malatya kayısı borsasında belirli bir ücret karşılığında gerçekleştirilmektedir. Bu kimyasal analiz süreci kayısı talep edenler için zaman kaybına neden olmaktadır. Kayısıda kükürt analizi sürecinde çok fazla su tüketilmekte ve bu durum su israfına sebep olmaktadır. Kimyagerlerin görev alma zorunluluğu hem nitelikli insan gücü hem de maliyet gerektirmektedir. Bu tez çalışmasında, derin öğrenme ve görüntü işleme teknikleri kullanılarak bu zorlu kayısı kükürt analizinin otomatik hale getirilip, sürecin kısaltılması, maliyetin azaltılması, su israfı ve kimyasal kullanılmasının ortadan kaldırılması amaçlanmıştır. Bu sayede, geleneksel kükürt analiz sürecinde yaşanan zaman kaybı ve işgücü ihtiyacı minimum seviyeye indirilmektedir. Ayrıca, su israfı ve kimyasal kullanımı da olmadığından çevreye verilen zararda ortadan kaldırılmıştır. Bu otomatik analiz yöntemi, kayısı ihracatçıları ve diğer ilgili taraflar için önemli bir avantaj sağlamaktadır. ANAHTAR KELİMELER: Kükürtlenmiş kayısı, Kayısı analizi, Derin öğrenme, Kükürt analizi, AlexNet, DarkNet53, DenseNet201, MobileNetV2, ResNet50
The sulfurization process is important for the long-term preservation of dried apricots. However, if the sulfurization process exceeds certain ppm amounts, dried apricots cannot be exported. Therefore, sulfur analysis of apricots is mandatory. Sulfur analysis is usually carried out at apricot research centers, universities and Malatya apricot exchange for a certain fee. This chemical analysis process causes a waste of time for apricot demanders. In the process of sulfur analysis in apricot, a lot of water is consumed and this causes water waste. The necessity to employ chemists requires both qualified manpower and cost. In this thesis, it is aimed to automate this challenging apricot sulfur analysis by using deep learning and image processing techniques, shortening the process, reducing the cost, eliminating water waste and chemical use. In this way, the time loss and labor requirement experienced in the traditional sulfur analysis process are minimized. In addition, since there is no waste of water and chemical use, environmental damage is also eliminated. This automated analysis method provides a significant advantage for apricot exporters and other interested parties. KEYWORDS: Sulfurized apricot, Apricot analysis, Deep learning, Sulfur analysis, AlexNet, DarkNet53, DenseNet201, MobileNetV2, ResNet50
The sulfurization process is important for the long-term preservation of dried apricots. However, if the sulfurization process exceeds certain ppm amounts, dried apricots cannot be exported. Therefore, sulfur analysis of apricots is mandatory. Sulfur analysis is usually carried out at apricot research centers, universities and Malatya apricot exchange for a certain fee. This chemical analysis process causes a waste of time for apricot demanders. In the process of sulfur analysis in apricot, a lot of water is consumed and this causes water waste. The necessity to employ chemists requires both qualified manpower and cost. In this thesis, it is aimed to automate this challenging apricot sulfur analysis by using deep learning and image processing techniques, shortening the process, reducing the cost, eliminating water waste and chemical use. In this way, the time loss and labor requirement experienced in the traditional sulfur analysis process are minimized. In addition, since there is no waste of water and chemical use, environmental damage is also eliminated. This automated analysis method provides a significant advantage for apricot exporters and other interested parties. KEYWORDS: Sulfurized apricot, Apricot analysis, Deep learning, Sulfur analysis, AlexNet, DarkNet53, DenseNet201, MobileNetV2, ResNet50
Açıklama
Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Enformatik Ana Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
