Circular supply chains: An IoT application for rotten product detection in aggregate food industry

Günümüzde üretilen gıdanın büyük bir kısmı tüketilmek yerine israf edilmekte ve bu durum dünya çapındaki açlığı ve ekonomiyi olumsuz etkilemektedir. Agregat tedarik zincirlerindeki iyileştirmeler, bu sorunları çözmek için gereken eylemlerin başında gelir. Bu araştırmanın sonucunda agregat gıda depolaması alanında bu tür bir gelişme kaydedilmiştir. ESP8266 Mikrodenetleyici, DHT11 sıcaklık ve nem sensörü ve MQ3 alkol sensörü ile birlikte meyve ürünlerinin saklama koşullarını ölçmek için kullanılmaktadır. Toplanan veriler, MQTT protokolü aracılığıyla AWS Bulut Servisi'ne gönderilir ve tanımlanan kurallar kullanılarak veritabanlarında depolanır. Sonuç olarak, veritabanındaki sensör verileri AWS IoT Analysis kullanılarak incelenir. Sıcaklık arttıkça mahsuller çürümeye başlar. Bu nedenle, parametreler belirlenen optimal aralığın dışına çıktığında kullanıcıya bildirmek üzere AWS IoT Uygulamasında kurallar tanımlanmıştır. AWS Simple Notification Service, bu kurallar etkisiyle tetiklenerek ortam sıcaklığı, nem ve metanol değerleri SMS ve e-posta ile kullanıcıya iletilmektedir. Evrişimli Sinir Ağı modeli, ikili ve çok sınıflı sınıflandırma kullanarak meyveleri çeşitliliklerine ve tazeliklerine göre sınıflandırmak için geliştirilmiştir. Modeller ilk olarak 1693 taze elma, 1581 taze muz, 1466 taze portakal, 2342 çürük elma, 2224 çürük muz ve 1595 çürük portakal görseli kullanılarak öğretilmiş ve 395 taze elma, 381 taze muz, 381 taze portakal ve 388 görselle test edilmiştir. 50 çağda çürük elma, 601 çürük muz ve 530 çürük portakal. İkili model %99,15 eğitim ve %97,59 test doğruluğuna sahipken, çok sınıflı model %99,59 eğitim doğruluğu ve %98,99 test doğruluğuna sahiptir.