Konveyörlü elektrik fırınlarında pişirilen ürünlerin pişme seviyelerine göre makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: KEREM ARSLANGİRAY
Danışman: Sertaç Savaş
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Antik çağlardan günümüze kadar kullanılan fırında pişirme tekniği, teknolojinin gelişmesiyle birlikte yapay zeka destekli akıllı özelliklerle donatılmıştır. Zamanın kritik bir faktör olduğu büyük restoran ve işletmeler için, hızlandırılmış pişirme özelliklerine, hassas kontrol kabiliyetlerine ve isteğe bağlı özelleştirme seçeneklerine sahip yeni nesil akıllı fırınlar büyük önem kazanmıştır. Bu gereksinimler, pişirme parametrelerinin (hız, sıcaklık, pişme seviyesi gibi) önceden tahmin edilmesini, dolayısıyla fırın performansının artırılmasını zorunlu kılmaktadır. Bu tez çalışmasında, konveyörlü elektrikli fırınlarda pişirilen ürünlerin pişme seviyelerini (az pişmiş, pişmiş, çok pişmiş) belirlemek için bir sınıflandırıcı geliştirilmiştir. Sınıflandırıcı tasarımında, denetimli makine öğrenmesi algoritmalarından Karar Ağaçları (İnce, Orta, Kaba Ağaç) ve K-En Yakın Komşu (İnce, Orta, Kaba KNN) yöntemleri karşılaştırmalı olarak kullanılmıştır. Altı farklı modelin eğitim ve test performansları, doğruluk yüzdesi, toplam maliyet, tahmin hızı ve eğitim süresi gibi metriklerle değerlendirilmiştir. Bunlar arasında İnce KNN, %92.7 eğitim ve %95.2 test doğruluğu ile en başarılı model olarak elde edilmiştir. Sonuçlar karışıklık matrisleri ve ROC eğrileriyle desteklenmiş olup, önerilen modelin, ürünlerin belirlenen hız ve sıcaklıkta istenen pişme seviyesine ulaşıp ulaşmadığını yüksek doğrulukla tespit edebildiği ve gerçek zamanlı uygulamalarda kullanılabilecek olduğu ortaya konmuştur