Mass Prediction of Apple Fruit by Using Nondestructive Impact Technique

Ecenur TÜDEŞ; Kubilay VURSAVUŞ

Makale detayları

Mass Prediction of Apple Fruit by Using Nondestructive Impact Technique

Yazarlar:

Ecenur TÜDEŞ | Kubilay VURSAVUŞ

Yayıncı:

Tarım Makinaları Derneği

Dergi:

Journal of Agricultural Machinery Science 2021 Vol.17 Issue 2, pp.64-73

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

8/2021

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000613284

Sıklık:

Aylık

eISSN:

2651-4230

pISSN:

1306-0007

Özet:

 

In this study, it was aimed to estimate the mass of apples by using the nondestructive impact technique and to develop different model approaches. Starkrimson apple varieties were used in the experiments. In the prediction of apple mass, 10 nondestructive impact parameters were taken into consideration using impact force-time curves, and the number of impact parameters were reduced by stepwise regression analysis method to be used in the mathematical model (Fmax1, tmax, tmax1, Ia and tP1-2). Apple mass prediction was made by using these parameters in the multiple linear regression analysis method (MLR). According to the results of statistical analysis, developed mathematical model predicted the apple mass with 3.07 g and 3.35 g prediction error in the calibration and validation data set, respectively. In the calibration and validation data set, determination coefficients of the apple mass prediction (R2) were calculated as 0.94 and 0.93, respectively. The success of the mass prediction model according to the mass groups classified according to the cluster analysis was also determined. According to the results of the data group analysis, the true accuracy of the model approach was calculated as 32. In addition, the success of the classification of apple samples was calculated as 94.11%.

 

Bu çalışmada, hasarsız çarpma tekniğini kullanarak elma kütlesini tahmin etmek ve farklı model yaklaşımları geliştirmek amaçlanmıştır. Deneylerde Starkrimson elma çeşitleri kullanılmıştır. Elma kütlesinin tahmininde, 10 hasarsız çarpma parametresi, çarpma kuvveti-zaman eğrileri kullanılarak dikkate alınmış ve matematiksel modelde kullanılmak üzere stepwise regresyon analizi yöntemi ile çarpma parametrelerinin sayısı azaltılmıştır (Fmax1, tmax, tmax1, Ia and tP1-2). Elma kütle tahmini, bu parametreler kullanılarak çoklu doğrusal regresyon analizi yöntemiyle (MLR) yapılmıştır. İstatistiksel analiz sonuçlarına göre geliştirilen matematiksel model, elma kütlesini kalibrasyon ve doğrulama veri setinde sırasıyla 3.07 g ve 3.35 g tahmin hatası ile tahmin etmiştir. Kalibrasyon ve doğrulama veri setinde elma kütle tahmini belirleme katsayıları (R2) sırasıyla 0,94 ve 0,93 olarak hesaplanmıştır. Kümeleme analizine göre sınıflandırılan kütle gruplarına göre kütle tahmin modelinin başarısı da belirlenmiştir. Veri grubu analizi sonuçlarına göre model yaklaşımının gerçek doğruluğu 32 olarak, ayrıca elma örneklerinin sınıflandırma başarısı da %94,11 olarak hesaplanmıştır.

Makale detayları

Mass Prediction of Apple Fruit by Using Nondestructive Impact Technique

Yazarlar: Ecenur TÜDEŞ | Kubilay VURSAVUŞ

Yayıncı: Tarım Makinaları Derneği

Dergi: Journal of Agricultural Machinery Science 2021 Vol.17 Issue 2, pp.64-73

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 8/2021

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000613284

Sıklık: Aylık

eISSN: 2651-4230

pISSN: 1306-0007

Sayı

Yazarlar:

Ecenur TÜDEŞ | Kubilay VURSAVUŞ

Yayıncı:

Tarım Makinaları Derneği

Dergi:

Journal of Agricultural Machinery Science 2021 Vol.17 Issue 2, pp.64-73

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

8/2021

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000613284

Sıklık:

Aylık

eISSN:

2651-4230

pISSN:

1306-0007