Review

MULTİSPEKTRAL VE HİPERSPEKTRAL GÖRÜNTÜLEME TEKNİKLERİNİN MEYVE - SEBZE İŞLEME TESİSLERİNDE KULLANIM OLANAKLARI

Volume: 27 Number: 2 June 3, 2024
EN TR

MULTİSPEKTRAL VE HİPERSPEKTRAL GÖRÜNTÜLEME TEKNİKLERİNİN MEYVE - SEBZE İŞLEME TESİSLERİNDE KULLANIM OLANAKLARI

Öz

Bu çalışmada ileri görüntüleme tekniklerinden olan multispektral görüntüleme ve hiperspektral görüntülemenin meyve ve sebze endüstrisinde kullanım olanakları derlenmiştir. Multispektral görüntüleme ve hiperspektral görüntüleme teknikleri; meyve sebzeleri sınıflandırma, olgunluğa göre sıralama, kusurlu ürün ayırma, kuraklık ölçümü yapma, hasat zamanını belirleme gibi birçok uygulamada teşhis ve müdahale amacıyla kullanılmaktadır. Deneysel çalışmalarda multispektral görüntülemenin görünür ve yakın dalga boylarında gıdaların sınıflandırılması amacıyla kullanıldığında yüksek oranda başarılı olduğu görülmüştür. Hiperspektral görüntülemede ise meyve ve sebzelerde renk, sıkılık, asitlik, şeker, antioksidan madde miktarı, toplam çözünür kuru madde miktarını belirlemek gibi spesifik durumların yanında olgunluk, fizyolojik bozukluk, mekanik hasar, duyusal kalite, biyolojik kusur gibi kalite parametrelerinin belirlenmesi amacıyla da kullanıldığı görülmüş ve yüksek oranlarda başarılar elde edilmiştir. Bu görüntüleme teknikleri diğer sınıflandırma yöntemlerine kıyasla hızlı sonuç veren, çevreye duyarlı, meyve ve sebzelerde tahribat yaratmayan yöntemlerdir.

Anahtar Kelimeler

References

  1. Akkoyun, F. (2022). Inexpensive multispectral imaging device. Instrumentation Science & Technology, 50(5), 543-559. https://doi.org/10.1080/10739149.2022.2047061
  2. Cen, H., Lu, R., Zhu, Q., & Mendoza, F. (2016). Nondestructive detection of chilling injury in cucumber fruit using hyperspectral imaging with feature selection and supervised classification. Postharvest Biology and Technology, 111, 352-361. https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2015.09.027
  3. Chen, Q., Lin, H., & Zhao, J. (2021). Spectral imaging technology in food. Advanced nondestructive detection technologies in food, 127-160. https://doi.org/10.1007/978-981-16-3360-7
  4. Cömert, O., Hekim, M., & Kemal, A. D. E. M. (2019). Faster R-CNN kullanarak elmalarda çürük tespiti. International Journal of Engineering Research and Development, 11(1), 335-341. DOI: 10.29137/umagd.469929
  5. Du, Z., Zeng, X., Li, X., Ding, X., Cao, J., & Jiang, W. (2020). Recent advances in imaging techniques for bruise detection in fruits and vegetables. Trends in Food Science & Technology, 99, 133-141. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2020.02.024
  6. Ebner, A., Gattinger, P., Zorin, I., Krainer, L., Rankl, C., & Brandstetter, M. (2023). Diffraction-limited hyperspectral mid-infrared single-pixel microscopy. Scientific Reports, 13(1), 281. https://doi.org/10.1038/s41598-022-26718-6.
  7. Gao, L., & Smith, R. T. (2015). Optical hyperspectral imaging in microscopy and spectroscopy–a review of data acquisition. Journal of biophotonics, 8(6), 441-456. https://doi.org/10.1002/jbio.201400051
  8. Gracia-Romero, A., Vergara-Díaz, O., Thierfelder, C., Cairns, J. E., Kefauver, S. C., & Araus, J. L. (2018). Phenotyping conservation agriculture management effects on ground and aerial remote sensing assessments of maize hybrids performance in Zimbabwe. Remote Sensing, 10(2), 349. https://doi.org/10.3390/rs10020349

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Image Processing , Food Engineering

Journal Section

Review

Publication Date

June 3, 2024

Submission Date

November 30, 2023

Acceptance Date

January 5, 2024

Published in Issue

Year 2024 Volume: 27 Number: 2

APA
Özen, Ö. N., Akkoyun, F., Görgüç, A., & Yılmaz, F. M. (2024). MULTİSPEKTRAL VE HİPERSPEKTRAL GÖRÜNTÜLEME TEKNİKLERİNİN MEYVE - SEBZE İŞLEME TESİSLERİNDE KULLANIM OLANAKLARI. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 27(2), 643-656. https://doi.org/10.17780/ksujes.1398289