Araştırma Makalesi
PDF Zotero Mendeley EndNote BibTex Kaynak Göster

Elektronik Burun Kullanılarak Arabika (Coffea Arabica) ve Robusta (Coffea Canephora) Kahvelerinin Ayrıştırılması

Yıl 2021, Cilt 5, Sayı 2, 101 - 106, 30.09.2021
https://doi.org/10.30516/bilgesci.912146

Öz

Elektronik burun (e-burun), kahve, şarap ve bira gibi içeceklerin değerlendirmesinde kullanılan düşük maliyetli, koku üzerine yoğunlaşan bir cihazdır. Kahve, farklı kavurma derecelerinde instant veya içmeye hazır formda bulunan insanlık tarihinin en popüler içeceklerinden birisidir. Bu çalışmada geniş tüketim ağı bulunan Arabika ve Robusta türü kahvelerin tasarlanan elektronik burun cihazı ile ayrımlarının yapılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda MQ (MQ135, MQ2, MQ3, MQ5, MQ6, MQ7 ve MQ8) sensörleri kullanılarak bir elektronik burun düzeneği tasarlanmıştır ve kahve analizleri gerçekleştirilmiştir. Numunelerden alınan sinyaller arduino kartla işlenip MATLAB programına aktarılmıştır. Tasarlanan e-burun cihazının kahveleri ayırıp ayıramadığı ise sınıflandırma algoritmaları kullanılarak belirlenmiştir. Cihazdan alınan sinyal değerleri doğrusal ayırma analizi (LDA), Bayes, en yakın komşu (kNN-3, kNN-5, kNN-7 ve kNN-9), karar ağacı, oneR ve destek vektör analizi (SVM) algoritmaları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Arabika ve Robusta ikili ayrımında en iyi sınıflandırma cevabı MQ7 sensöründen, karar ağacı algoritma analizi ile elde edilmiştir. MQ135 % 79.63 oranında ayrım yaparken, MQ2, % 78.46 ve MQ 7 % 80.92 oranında ayrım yapabildiği sonucuna varılmıştır. Elde edilen sinyallerin yorumlanmasında yürütülen sınıflandırma çalışmaları sonucunda en iyi sınıflandırmalar karar ağaçlarından (decision trees) elde edilmiştir ve diğer sınıflandırma yöntemlerine göre daha yüksek başarı sağladığı görülmüştür. Yürütülen bu çalışma ile kahve sektörü için önemli bir sorun olan daha ucuz kahvelerin kaliteli olanlar ile karıştırılması durumu hızlı ve ekonomik bir şekilde dizayn edilen e-burun düzeneği sayesinde tespit edilmiştir.

Kaynakça

  • Chiu, S. W., Tang, K. T. (2013). Towards a chemiresistive sensor-integrated electronic nose: A review. In Sensors 13(10), 14214-47.
  • Cortes, C., Vapnik, V. (2009). Support-vector networks. Chemical Biology & Drug Design. 297(3), 273–297.
  • Cover, T. M., Hart, P. E. (1967). Nearest Neighbor Pattern Classification. IEEE Transactions on Information Theory, 13(1), 21–27.
  • Dey, A. (2018). Semiconductor metal oxide gas sensors: A review. Materials Science and Engineering B, 206–217.
  • Eranna, G., Joshi, B. C., Runthala, D. P., Gupta, R. P. (2004). Oxide materials for development of integrated gas sensors-A comprehensive review. Critical Reviews in Solid State and Materials Sciences, 29(3-4), 111–188.
  • M. N., C., Willson, K. C. (1985). Coffee: Botany, Biochemistry and Production of Beans and Beverage. Clifford, M. N. (Ed.)
  • Martinez, A. M., Kak, A. C. (2001). PCA versus LDA. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 23(2), 228–233.
  • Safavian, S. R., Landgrebe, D. (1991). A Survey of Decision Tree Classifier Methodology. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 21(3), 660–674.
  • Salzberg, S. L. (1993). C4.5: Programs for Machine Learning by J. Ross Quinlan. Morgan Kaufmann. 235–240.
  • Taştan, Y. K. (2009). Sufi Şarabından Kapitalist Metaya Kahvenin Öyküsü. Akademik Bakış, 2(4), 53–86.
  • Wilkens, F. W., Hartman, J. D. (1964). Wilkens & Hartman: Electronic Analog. Journal of Food Science, 29(3), 608–612.

Elektronik Burun Kullanılarak Arabika (Coffea Arabica) ve Robusta (Coffea Canephora) Kahvelerinin Ayrıştırılması

Yıl 2021, Cilt 5, Sayı 2, 101 - 106, 30.09.2021
https://doi.org/10.30516/bilgesci.912146

Öz

Elektronik burun (e-burun), kahve, şarap ve bira gibi içeceklerin değerlendirmesinde kullanılan düşük maliyetli, koku üzerine yoğunlaşan bir cihazdır. Kahve, farklı kavurma derecelerinde instant veya içmeye hazır formda bulunan insanlık tarihinin en popüler içeceklerinden birisidir. Bu çalışmada geniş tüketim ağı bulunan Arabika ve Robusta türü kahvelerin tasarlanan elektronik burun cihazı ile ayrımlarının yapılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda MQ (MQ135, MQ2, MQ3, MQ5, MQ6, MQ7 ve MQ8) sensörleri kullanılarak bir elektronik burun düzeneği tasarlanmıştır ve kahve analizleri gerçekleştirilmiştir. Numunelerden alınan sinyaller arduino kartla işlenip MATLAB programına aktarılmıştır. Tasarlanan e-burun cihazının kahveleri ayırıp ayıramadığı ise sınıflandırma algoritmaları kullanılarak belirlenmiştir. Cihazdan alınan sinyal değerleri doğrusal ayırma analizi (LDA), Bayes, en yakın komşu (kNN-3, kNN-5, kNN-7 ve kNN-9), karar ağacı, oneR ve destek vektör analizi (SVM) algoritmaları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Arabika ve Robusta ikili ayrımında en iyi sınıflandırma cevabı MQ7 sensöründen, karar ağacı algoritma analizi ile elde edilmiştir. MQ135 % 79.63 oranında ayrım yaparken, MQ2, % 78.46 ve MQ 7 % 80.92 oranında ayrım yapabildiği sonucuna varılmıştır. Elde edilen sinyallerin yorumlanmasında yürütülen sınıflandırma çalışmaları sonucunda en iyi sınıflandırmalar karar ağaçlarından (decision trees) elde edilmiştir ve diğer sınıflandırma yöntemlerine göre daha yüksek başarı sağladığı görülmüştür. Yürütülen bu çalışma ile kahve sektörü için önemli bir sorun olan daha ucuz kahvelerin kaliteli olanlar ile karıştırılması durumu hızlı ve ekonomik bir şekilde dizayn edilen e-burun düzeneği sayesinde tespit edilmiştir.

Kaynakça

  • Chiu, S. W., Tang, K. T. (2013). Towards a chemiresistive sensor-integrated electronic nose: A review. In Sensors 13(10), 14214-47.
  • Cortes, C., Vapnik, V. (2009). Support-vector networks. Chemical Biology & Drug Design. 297(3), 273–297.
  • Cover, T. M., Hart, P. E. (1967). Nearest Neighbor Pattern Classification. IEEE Transactions on Information Theory, 13(1), 21–27.
  • Dey, A. (2018). Semiconductor metal oxide gas sensors: A review. Materials Science and Engineering B, 206–217.
  • Eranna, G., Joshi, B. C., Runthala, D. P., Gupta, R. P. (2004). Oxide materials for development of integrated gas sensors-A comprehensive review. Critical Reviews in Solid State and Materials Sciences, 29(3-4), 111–188.
  • M. N., C., Willson, K. C. (1985). Coffee: Botany, Biochemistry and Production of Beans and Beverage. Clifford, M. N. (Ed.)
  • Martinez, A. M., Kak, A. C. (2001). PCA versus LDA. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 23(2), 228–233.
  • Safavian, S. R., Landgrebe, D. (1991). A Survey of Decision Tree Classifier Methodology. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 21(3), 660–674.
  • Salzberg, S. L. (1993). C4.5: Programs for Machine Learning by J. Ross Quinlan. Morgan Kaufmann. 235–240.
  • Taştan, Y. K. (2009). Sufi Şarabından Kapitalist Metaya Kahvenin Öyküsü. Akademik Bakış, 2(4), 53–86.
  • Wilkens, F. W., Hartman, J. D. (1964). Wilkens & Hartman: Electronic Analog. Journal of Food Science, 29(3), 608–612.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mühendislik
Bölüm Araştırma Makaleleri
Yazarlar

Ali Can İNCEGÜL (Sorumlu Yazar)
ISPARTA UYGULAMALI BİLİMLER ÜNİVERSİTESİ
0000-0003-2508-2703
Türkiye


Kubilay TAŞDELEN
ISPARTA UYGULAMALI BİLİMLER ÜNİVERSİTESİ
0000-0001-5664-3898
Türkiye

Yayımlanma Tarihi 30 Eylül 2021
Yayınlandığı Sayı Yıl 2021, Cilt 5, Sayı 2

Kaynak Göster

APA İncegül, A. C. & Taşdelen, K. (2021). Elektronik Burun Kullanılarak Arabika (Coffea Arabica) ve Robusta (Coffea Canephora) Kahvelerinin Ayrıştırılması . Bilge International Journal of Science and Technology Research , 5 (2) , 101-106 . DOI: 10.30516/bilgesci.912146