Yapay Sinir Ağları Tabanlı Yumurta Ağırlık ve Sınıflandırma Tahmini

Yumurta, besleyici özelliği ve ekonomik açıdan düşük maliyete sahip olması nedeni ile dünyada yaygın bir şekilde tüketilmektedir. Bununla birlikte yumurta ağırlığının hassas bir şekilde ölçülmesi ve buna göre ağırlık sınıfının doğru olarak belirlenmesi önemli bir aşamadır. Sunulan bu çalışmada, yumurta görüntüleri kullanılarak YSA tabanlı ağırlık tahmini yapılmış ve bu sonuçlara göre yumurta sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Çalışmada öncelikle S, M, L ve XL sınıflarında olmak üzere 4 farklı paketlenmiş 120 adet yumurtanın ağırlıkları hassas terazi ile tartılmıştır. Ardından ikinci aşamada, ilgili yumurtalara ait 120 adet yumurta veri seti, saatin tersi yönünde 30⁰, 100⁰ ve 200⁰ döndürülerek toplam 480 adet yumurta görüntüsüne sahip daha geniş bir veri seti oluşturulmuştur. YSA tabanlı tahmin işleminin gerçekleştirilebilmesi amacı ile ilgili veri setine ait 336 yumurta görüntüsü eğitim, 72 adet yumurta görüntüsü doğrulama ve 72 adet yumurta görüntüsü test için üç bölüme ayrılmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, YSA-tabanlı tahmin sistemi YSA-tabanlı ağırlık tahmin sistemine ait eğitim sonucu %98.2, doğrulama (validation) sonucu %98.1 ve test işleminden %97.9 oranında başarı sağlanmıştır. Sunulan bu çalışma ile, tasarımı yapılan ileri beslemeli YSA yapısının yumurta ağırlığına göre sınıflandırma uygulamalarında başarılı bir şekilde kullanılabileceği gösterilmiştir.