Evrişimsel Sinir Ağları Kullanılarak Yumurta Kabuğu Kusurlarının Tespiti

Özet

Ticari yumurta çiftliği endüstrilerinde, kusurlu yumurtaların otomatik olarak ayrılması ekonomik ve sağlık açısından önemlidir. Günümüzde, kusurlu yumurtaların tespiti manuel olarak yapılmaktadır. Bu durum, zaman alıcı, yorucu ve karmaşık süreçler içermektedir. Tüm bu nedenlerden dolayı, yumurta yüzeyinde oluşabilecek kusurların otomatik olarak sınıflandırılması oldukça önemli bir konu haline gelmiştir. Bu amaç doğrultusunda, bu çalışmada, nesne tanıma ve sınıflandırma alanlarında yüksek performans sağlayan Evrişimsel Sinir Ağlarına (ESA) dayalı geliştirilen AlexNet, VGG16, VGG19, SqueezeNet, GoogleNet, Inceptionv3, ResNet18 ve Xception mimarileri kullanılarak yumurta kusurlarının sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Bu mimarilerin performansını test etmek için kirli, kanlı, kırık ve sağlam yumurtaları içeren özgün bir veri seti inşa edilmiştir. Deneysel çalışmalar sonucunda, en yüksek doğruluk skoru VGG19 mimarisi ile %96,25 olarak elde edilmiştir. Bu sonuçlarda, ESA yöntemlerinin kusurlu yumurtaların sınıflandırılmasında yüksek başarı sağladığı gözlenmiştir.