Ultrases sensörleri ve makine öğrenmesi tabanlı toprak doku analiz cihazı tasarımı

Bu tezde, toprak bünyesindeki kum, silt ve kil minerallerinin oransal dağılımlarını bulmak için kullanılan geleneksel hidrometre metoduna alternatif olabilecek dijital bir toprak tekstür analiz sistemi tanıtılmıştır. Toprak bünyesini belirlemede kullanılan hidrometre, pipet vs. gibi geleneksel ve oturmuş yöntemler, tamamen mekanik olmaları, elle yapılmaları, uzman kontrolüne ve laboratuvara ihtiyaç duymaları gibi birçok dezavantaja sahiptir. Günümüz gelişen teknolojileri göz önünde bulundurulunca, bilgisayarlı bir tahminleme sisteminin tasarlanması kaçınılmaz olmuştur. 3B tasarlanmış ve yazdırılmış bir kap kullanılarak, makine öğrenmesi metodlarının da yardımıyla veriyi yorumlayarak tahminleme yapabilen bir cihaz ortaya konmuştur. Sistem, kapalı bir kap içerisine konmuş toprak-su karışımından geçirilen ses sinyallerinin şiddetinde meydana gelen değişimleri makine öğrenmesi metodları ile yorumlamaktadır. Toprak su karışımındaki kum, silt ve kil parçacıklarının farklı hızlarda çökelme özelliklerinden yararlanılarak elde edilen bu sinyallerdeki değişimler bilgisayarda kaydedilerek, bilgisayarlı tahminleme adımları uygulanmıştır. Makine öğrenmesi metodu olarak Destek Vektör Regresyonu ve Çok Katmanlı Algılayıcı mimarileri kullanılarak, eldeki örnek toprakların hidrometre sonuçlarına karşılık makine öğrenmesi metodlarının başarıları karşılaştırılmıştır. Standart hidrometre metodunda kabul edilen 10% hata payı da dikkate alındığında önerilen makine öğrenmesi destekli otomatize tekstür analizörünün kabul edilebilir sonuçlar ürettiği görülmüş. Böylece kapalı bir kap içerisine koyulan toprak-su karışımındaki kum, silt ve kil yüzdelerini makine öğrenmesi metodları ile tahminleyebilen, uzman denetiminden ve laboratuvar ortamından bağımsız, taşınabilir olma potansiyeli yüksek, daha az madde ile çalışabilen bilgisayarlı bir toprak tekstür analizörü detaylarıyla birlikte ortaya konmuştur.