Antep fıstığının derin öğrenme ile dış kabuk rengine göre sınıflandırılması
Küçük Resim Yok
Tarih
2022
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Antep fıstığı, ticari değeri yüksek bir ürün olup; Türkiye bu alanda ciddi bir üretim ve ihracat potansiyeline sahiptir. Bu ürünlerin yetiştirilmesi kadar toplanması ve ayıklanması da bir o kadar önemli bir işlemdir. Antep fıstıklarının toplandıktan sonra dış kabuk renklerine göre sınıflandırılması fıstığın pazarlanmasından önce yapılması gereken önemli işlemlerden bir tanesidir. Bu çalışmada Antep fıstığının dış rengine göre ayıklanması için derin öğrenme teknikleri kullanılmıştır. Ayıkla işlemi için gerekli olan veri seti endüstriyel bir deney düzeneği kullanarak elde edilmiştir. AlexNet yapısı, elde edilen bu veri setleri ile eğitilip test edilmiştir. Yine farklı yüzdelerdeki ve sayılardaki eğitim, doğrulama ve test verilerinin test doğruluğuna etkisini araştırmak için iki farklı yüzde (%70,%15,%15 ve %60,%20,%20) ve üç farklı sayıda veri seti için ağ yapısı eğitilmiş ve test edilmiştir. En yüksek test doğruluğu %60,%20,%20 oranlarına ait eğitim, doğrulama ve test için sırasıyla 580x2, 193x2 ve 193x2 adet verinin kullanılması ile %98.44 olarak hesaplanmıştır. Ayıklama işlemi derin öğrenme teknikleri ile yüksek doğruluklarda gerçekleştirilmiş olup; geliştirilen endüstriyel veri seti ile eğitilmiş ağ yapıları endüstriyel ayıklama makinelerinde yüksek doğrulukta çalışabilecek seviyededir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği, Gıda Bilimi ve Teknolojisi, Derin Öğrenme, Görüntü İşleme, Antep Fıstığı, Ayıklama Sistemleri
Kaynak
Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
11
Sayı
3
