Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 13
Hurma Meyvesindeki Kalite Kontrol işlemlerinin Yapay Zeka İle Tahminlenmesi
2023
Dergi:  
Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi (GMBD)
Yazar:  
Özet:

Meyve ve sebze pazarlarında ürünlerin kalite sınıflandırmasında dış görünüş önemli bir faktördür. Mevcut manuel yöntemler ile tarımda üretilen ürünlerin kontrol aşamalarında mahsulün hastalık, pestisit ve kalite durumları kontrol edilmektedir. Manuel olarak ürünlerin ayrıştırılıp sınıflandırılması uzmanlık gerektirebilir, bu da zaman alıcı ve büyük emek isteyen bir iştir. Günümüzde teknolojinin ilerlemesi ile tarım ve gıda alanında kullanılan yazılım teknikleri de gelişmektedir. Tarım ve gıda alanında üretilen ürünlerin işlenmesi ve pazara sürülmesi aşamalarında yazılım tekniklerinin kullanılması yaygınlaşmaktadır. Gerçekleştirilecek olan çalışma ile meyve ve sebze pazarında önemli bir payı olan Hurma meyvesi ele alınacaktır. Hurma meyvelerinin kalitelerinin sınıflandırılmasında görüntü işleme ve yapay zeka tekniklerinin kullanılması satış sürecinin daha tutarlı ve zaman açısından verimli hale gelmesini sağlayabilir. Çalışma kapsamında özgün olarak hazırlanan veri seti ile çeşitli yapay zeka teknikleri kullanılmıştır. Veri seti 3 farklı sınıftan oluşmaktadır. Bunlar, iyi, kötü ve orta kalite hurma meyvelerinin görüntülerini içermektedir. Özgün veri seti ile MobileNetV2, ResNet50V2, DenseNet201 ve InceptionV3 modelleri eğitilmiştir. Ayrıca çalışmanın ilerki aşamalarında bu alanda kullanılacak olan yazılım teknikleri otomasyon sistemleri ile entegre edilebilir. Yapay zeka ve görüntü işleme tekniklerini kullanan bir otomasyon sistemi meyveleri kalitelerine göre otonom olarak ayırt edebilir. Çalışmanın ilerleyen aşamalarında bu konu üzerinde durulacaktır.

Anahtar Kelimeler:

Controlling Quality Control Processes In Date Fruit With Artificial Intelligence
2023
Yazar:  
Özet:

Appearance is an important factor in the quality classification of products in fruit and vegetable markets. Existing manual methods are used to check the disease, pesticide and quality status of crops during the control stages of agricultural production. Manual sorting and grading of products may require expertise, which is time-consuming and labor-intensive. Today, with the advancement of technology, software techniques used in agriculture and food are also developing. The use of software techniques in the processing and marketing of agricultural and food products is becoming widespread. With the study to be carried out, date palm fruit, which has an important share in the fruit and vegetable market, will be discussed. Using image processing and artificial intelligence techniques to classify the quality of date fruits can make the sales process more consistent and time efficient. Within the scope of the study, various artificial intelligence techniques were used with a uniquely prepared dataset. The dataset consists of 3 different classes. These include images of good, bad and medium quality date fruits. MobileNetV2, ResNet50V2, DenseNet201 and InceptionV3 models were trained with the original dataset. In addition, the software techniques to be used in this field can be integrated with automation systems in the future stages of the study. An automation system using artificial intelligence and image processing techniques can autonomously distinguish fruits according to their quality. This will be emphasized in the later stages of the study.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler










Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi (GMBD)

Alan :   Mühendislik

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 324
Atıf : 717
Quarter
Mühendislik Temel Alanı
Q3
72/114

Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi (GMBD)