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.
İleri görüntüleme teknikleri meyve kalitesi meyve sınıflandırma tayflı kameralar tahribatsız ölçüm
In this study, the potentials of advanced imaging techniques, i.e., multispectral imaging and hyperspectral imaging, in the fruit and vegetable industry were reviewed. Multispectral imaging and hyperspectral imaging techniques are used for diagnosis and intervention in many applications, such as classifying fruits and vegetables, sorting them according to maturity, separating defective products, measuring drought, and determining harvest time. In experimental studies, multispectral imaging has been shown to be successful when used for classification at visible and near wavelengths. In hyperspectral imaging, it has been seen that it is used to determine specific conditions such as color, firmness, acidity, sugar, antioxidant compound amount, total soluble solids in fruits and vegetables, as well as quality parameters such as ripeness, physiological disorder, mechanical damage, sensory quality, biological defect, and has high levels success rates have been achieved. These imaging techniques provide faster results compared to other classification methods and are environmentally friendly and nondestructive to fruits and vegetables.
Advanced imaging techniques fruit quality fruit sorting spectrum cameras non-destructive measurement
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Image Processing, Food Engineering |
Journal Section | Reviews |
Authors | |
Publication Date | June 3, 2024 |
Submission Date | November 30, 2023 |
Acceptance Date | January 5, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 |