Akademik Veri Yönetim Sistemi
Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, cilt.8, sa.1, ss.125-135, 2021 (Hakemli Dergi)
Endüstride birçok üründe ve evlerimizde, vitaminler ve mineraller bakımından zengin olmasından dolayı yumurta yaygın olarak tüketilmektedir. Artan ihtiyacın hızlı bir şekilde karşılanması için tavuk çiftliklerinde yumurtaların toplanması, ağırlıklarına göre sınıflandırılması, sağlam/çatlak olanların ayrılması, paketlenmesi vb. işlemler için otomasyona geçiş yapılmıştır. Kabuğun çatlak olması durumunda içerisine zararlı mikroorganizmalar kolaylıkla girebileceği gibi yumurta içinin havayla temasından dolayı kısa sürede bozulmasına yol açacaktır. Çatlaklar gözle görülebilecek kadar büyük olabildiği gibi bazen de mikro boyutta olmakta insan gözüyle tespit edilememektedir. Bu çalışmada yumurta kabuğunun çatlak/sağlam olması durumunun sinyal işleme ve makine öğrenme tabanlı tespiti gerçekleştirilmiştir. Mekanik sistem vasıtasıyla kabuğa yapılan darbe neticesindeki oluşan akustik sinyal sistemdeki mikrofonla 50kHz örnekleme frekansında 0.2 sn süresince kayıt altına alınmaktadır. Kabuğu sağlam ve çatlak olan ayrı ayrı 50 yumurta verisi düzenekle kayıt altına alınıp veri seti oluşturulmuştur. Yumurta kabuğuna darbenin uygulanma anından sönümlenene kadarki zamanın tespiti için 0.74V eşik değeri kullanılıp bu değerden sonraki 680 veri alınmıştır. Bu verilere db4 ana dalgacığı ile 2. seviyeden Dalgacık Paket Dönüşümü (DPD) uygulanarak farklı frekanslı detay ve yaklaşım bileşenleri çıkartılmıştır. Her bir bileşenin entropi değeri hesaplanarak 1x4 boyutunda özellik vektörü elde edilmiştir. Çıkartımı yapılan özellik vektörünün yumurta kabuğundaki çatlağın tespitindeki etkinliğini belirlemek için Yapay Sinir Ağı (YSA) kullanılmıştır. %100 başarım elde edilmiş olup bir yumurtanın kabuk çatlak/sağlam belirleme süresi yaklaşık olarak 0.216sn’dir.