Firmness Classification of Tomato by Mechanical Nondestructive Impact Technique


Creative Commons License

VURSAVUŞ K. K. , Kesilmis Z., Kucukonder H.

JOURNAL OF AGRICULTURAL SCIENCES-TARIM BILIMLERI DERGISI, cilt.21, ss.236-245, 2015 (SCI İndekslerine Giren Dergi) identifier identifier

  • Cilt numarası: 21 Konu: 2
  • Basım Tarihi: 2015
  • Doi Numarası: 10.15832/tbd.38698
  • Dergi Adı: JOURNAL OF AGRICULTURAL SCIENCES-TARIM BILIMLERI DERGISI
  • Sayfa Sayıları: ss.236-245

Özet

Bu çalışmada, mekanik hasarsız çarpma tekniği kullanılarak domatesin sertliklerine göre sınıflandırılması incelenmiştir.
Denemelerde Bandita F1 domates çeşidi kullanılmıştır. Düşük çarpma enerjili yanal çarpma aygıtı kullanılarak yapılan
hasarsız çarpma ölçümlerinde, çarpma ivmesi ve temas zamanı, çarpma başlığı üzerine yerleştirilmiş ivme algılayıcı
ile algılanmış ve ana çarpma parametreleri (maksimum çarpma ivmesi, maksimum çarpma ivmesinde ölçülen zaman
ve temas zamanı) elde edilen eğrilerden bulunmuştur. Diğer çarpma parametreleri ana parametrelerden ve elastisite
teorisinden türetilmiştir. Bu hasarsız çarpma parametreleri, hasarlı referans parametresi ile karşılaştırılmıştır. Hasarlı
referans parametresi ölçümlerinde, kabuk yırtılma noktasındaki kuvvet-deformasyon oranı kullanılmış ve bu değer
domates sertliği olarak ifade edilmiştir. Domateslerin sertlik gruplandırmalarında kümeleme analizi kullanılmıştır.
Ayrıca, domateslerin sınıflandırma işlemlerinde, sahip oldukları sertlik gruplarındaki hatalı sınıflandırma olasılığını
minimize edecek hasarsız çarpma parametrelerinin optimum doğrusal kombinasyonlarını bulmak için, doğrusal ayırma
analizi kullanılmıştır. Sınıflandırma hassasiyeti doğrusal ayırma analizi ile iyileştirilmiş ve işlenen parametre sayısı
stepwise regresyon analizi ile azaltılmıştır. İstatistiksel analiz sonuçları, hasarlı referans ve hasarsız çarpma parametreleri
arasındaki korelasyonun önemli olduğunu göstermiştir. Doğrusal ayırma analizi sonuçlarına göre, doğrusal sınıflandırma
hassasiyeti ana çarpma parametreleri yaklaşımı için % 77.27 ve on çarpma parametre yaklaşımı için de % 81.82 olarak
bulunmuştur. Ayrıca, stepwise regresyon analizi ile belirlenmiş olan en önemli üç çarpma parametresi kullanılarak
yapılan doğrusal ayırma analizi sonuçları, domateslerin doğru sınıflandırma hassasiyetinin % 82.96’ya yükseltildiğini
göstermiştir. Sonuç olarak, statik koşullarda test edilmiş olan mekanik hasarsız çarpma test cihazı domates için yüksek
sınıflandırma hassasiyeti sonuçları vermiştir. Bu performans, mekanik hasarsız çarpma tekniğinin, domateslerin
elektronik sınıflandırma hattında gerçek zamanlı sertlik sınıflandırma amaçlı kullanılabileceğini göstermektedir.

In this study, firmness classification of tomato was aimed by using mechanical nondestructive impact technique. Bandita
F1 tomato variety was used during the tests. In the nondestructive impact measurements done by lateral impactor with
low impact energy, impact acceleration and contact time were sensed by an accelerometer attached on impact head,
and main impact parameters (maximum impact acceleration, time required to reach maximum acceleration and contact
time) were extracted from the curve. Other impact parameters were derived from the main impact parameters and theory
of elasticity. These nondestructive impact parameters were compared with destructive reference parameters. Forcedeformation
ratio at rupture point was used in the measurements of destructive reference parameter and this was expressed
to be tomato firmness. Cluster analysis was used for firmness groups of tomatoes. Furthermore, linear discriminating
analysis was used to find an optimum linear combination of the impact parameters that minimizes the probability of
misclassifying tomatoes into their respective groups for firmness classification procedure of tomatoes. The accuracy
of classification was improved with linear discriminating analysis, and the number of parameters being processed
was reduced with stepwise regression analysis. Statistical analysis showed that the correlations between destructive
reference and nondestructive impact parameters were significant. According to the results of linear discriminating
analysis, accuracy of the best classification for main impact parameter approach and all ten impact parameters approach
was found to be 77.27% and 81.82%, respectively. Furthermore, linear discriminating analysis results for three most
important impact parameters obtained with stepwise regression analysis showed that accuracy of the best classification
of tomatoes was improved to 82.96%. As a result, mechanical nondestructive test device tested in static conditions gave
high accuracy of classification for tomato. This performance shows that mechanical nondestructive impact technique
could be used for real-time firmness classification of tomatoes in the electronic sorting line.