Master'sOpen Access

Ekmeklik buğday kalite sınıflandırması için yapay sinir ağları ve görüntü işleme algoritmalarının modellenmesi

Is this your thesis?

This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.

2022
0 views
0 downloads
Advisor: Doç. Dr. Alptekin Durmuşoğlu ; Dr. Öğr. Üyesi Yunus Eroğlu

Abstract (TR)

Dünyada ve ülkemizde en çok yetiştilen tarım ürünü olan buğday, yüksek besin değeri, varyasyon çeşitliliği ve temel gıda maddelerinin başında yer alması sebebiyle dünya genelinde insan beslenmesi açısından önemli bir yer edinmektedir. Ekmeklik un üretimi için kullanılmakta olan yumuşak buğdaylar ülkemizde en çok üretilmekte olan buğday türüdür. Hem çiftçi, hem un üreticisi hem de tüketici için en önemli unsur buğday kalitesidir. Kalite ölçütleri fiziksel ve kimyasal analizlerle belirlenmekte olup, kapsamlı laboratuvarlar, teknik personeller ve uzmanlar tarafından ancak belirlenebilmektedir. Bu süreç uzun zaman alması sebebiyle maliyetleri arttırmaktadır. Bu çalışma ekmelik buğday kalite sınıflandırmasının yapay zeka ile yapılabilirliğini araştırmak üzere 2 farklı model önermektedir. Yapay sinir ağları ile geliştirilen model nihai kararı veren uzman için karar destek mekanizması oluşturmuş, Görüntü İşleme ile geliştirilen model laboratuvar analizleri yapılması gerekmeksizin ekmeklik buğday kalite sınıflandırmasının yapılabilirliğini göstermektedir. Her iki çalışmada alınan sonuçlar un üretim tesislerinin dijitalleşmesine katkı sağlayabilecek yapay zeka teknolojilerinin yüksek doğrulukta karar destek mekanizması olarak kullanılabilmesi için fizibilite niteliğinde olduğunu göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Ekmeklik Buğday, Kalite, Sınıflandırma, Yapay Sinir Ağları, Görüntü İşleme

Author

Bünyamin Kahraman

How to Cite

Bünyamin Kahraman (Yüksek Lisans Tezi). Ekmeklik buğday kalite sınıflandırması için yapay sinir ağları ve görüntü işleme algoritmalarının modellenmesi, 2022, Gaziantep University.

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Gaziantep University