Yapay sinir ağı ve fotometrik yöntemler ile madde tanıma sistemi tasarımı

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2017

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: EKREM KÜRŞAD DAL

Danışman: Recai Kılıç

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Biyolojik terör, kimyasal kirlilik, uygunsuz gıda maddeleri, hastalık yapıcı mikroorganizmalar gibi konularda madde ayırt etme ve tanıma işlemleri önem arz etmekte olup, bu işlemlerin yerinde hızlı ve yüksek doğrulukta yapılması gerekmektedir. Fotometrik metotlar, madde ayrımı için en çok başvurulan metotlar arasında yer almakta olup, maddenin optik özelliklerini kullanarak madde ayrımını gerçekleştirmektedir. Bu tez çalışmasında; YSA destekli otonom karar mekanizmalı, 365nm-950nm dalgaboyu aralığında 22 LED'li ışık kaynağına ve geniş spektral aralık ile kızılötesi spektral aralığında iki fotodiyotlu ışık dijital dönüştürücüsüne sahip bir fotometrik tabanlı madde tanıma sistemi tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan sistemin madde tanıma performansının tespit edilmesi amacıyla; süt, su ve etil alkol sıvıları üzerinde deneyler gerçekleştirilmiştir. Süt ile ilgili deneylerde; sütün markası ve bekleme süresine göre sınıflandırması ele alınmıştır. Su ile ilgili deneylerde ise suyun kaynağına göre sınıflandırma işlemleri denenmiştir. Su ile birlikte etil alkol incelenmiş ve bu deneyler sonucunda tasarlanan sistemin madde ayırımı ve tanıma işlemlerinde başarılı bir performans gösterdiği kanıtlanmıştır.