Manufacturing of black tea is a complex process consisting of plucking, withering, curling, fermenting, drying, determining of quality, and packaging stages. Nowadays, tea quality is determined by two methods. Either chemical analysis method is used or tea tasters give quality scores by tasting, smelling, and visual inspection. By means of recent studies, tea quality can also be determined by electronic nose technology. The quality of tea is generally related with the fermentation stage. In this work, an electronic nose, which determines the quality of tea during the fermentation process in real time from only its odour, was made, and the fermentation band was controlled by this electronic nose. Fermentation bands of a tea factory in the Çayeli District of Rize, Turkey have been simulated and controlled via LabVIEW simulation software by using real odour values measured in the factory with the electronic nose. In the study, a new fermentation band system has been designed to function with the electronic nose. This section of the study has been performed in the simulation environment due to the high cost of physical system setup. With the method proposed in this study, tea factories will be able to increase their production capacity with higher quality.
Especially for the last 20 years many studies have been made in the field of health, chemistry and food with the electronic nose which is a very popular research area thanks to development of sensor technology. In these studies, high achievements have been obtained in many subjects ranging from disease detection to identification of bacterial species and from determination of food quality to aroma separation. In the study, the variation of the freshness of some fruits prepared for eating was examined with an electronic nose according to the days. Fruits as chopped melon, peach, banana and uncut strawberries were put on plates separately and all of them were stored at the room temperature for 5 days. A low cost electronic nose has been made with the MQ branded 11 gas sensors. Fruits were sniffed 15 times for each day at the same time zone. Sensors' data were transferred to the computer via 2 Arduino Uno microcontroller cards and recorded to computer with an interface program made up in the LabVIEW environment. Then, features were extracted from the obtained data taken from the sensors, and the extracted features were classified by using the k-Nearest Neighbors and Neural Network Classification Algorithms. Best classification accuracies were obtained as; 93.28% for melon, 80.80% for peach, 84.80% for banana and 75.78% for strawberry.
Kardiyovasküler hastalıklar dünya çapında ölümlerin önde gelen nedenlerinden biridir. Kalp ve damar hastalıklarının artması ve yaşam üzerindeki etkileri ile birlikte teşhis için doğru ve hızlı sonuç alınması büyük önem arz etmektedir. Günümüzde makine öğrenmesi teknikleri, çeşitli hastalıklar için bilgileri veya farklı ölçüm tekniklerini yorumlamak ve sınıflandırmak için yaygın olarak kullanılmaktadır. Diğerlerinin yanı sıra kardiyovasküler hastalıklar, özellikle miyokard enfarktüsü için dakikalar bile önemli olduğundan, zamana ve kesinliğe en duyarlı vakalardan biridir. Çoğu durumda, miyokard enfarktüsünün teşhisi sadece elektrokardiyograma bakarak yapılabilir. Ancak bazı durumlarda doktorlar bir elektrokardiyogram testi ile miyokard enfarktüsünün durumunu belirleyemeyebilirler; bu nedenle, tamamlanması 40-60 dakika süren bir kan testi bir zorunluluk haline gelir. Önceki çalışmalardan birinde mevcut zaman alıcı sürecin üstesinden gelmek için, hızlı sonuç vaat eden bir yöntem olan MI, stabil koroner arter hastalığı ve sağlıklı bireyleri sınıflandırmak için elektronik bir burun kullanılmıştır. Bu çalışmada, yukarıda bahsedilen çalışmada kullanılan veri seti kullanılarak sınıflandırma algoritmasına odaklanılmıştır. Klinik sonuçları etkileme potansiyeline sahip sürecin karmaşıklığını azaltırken, sınıflandırma doğruluğu performans iyileştirmesi için bir yer olabileceğini fark ettik. Önerilen algoritmanın sonuçları, tek bir sınıflandırma adımıyla bile uygun bir sığ sinir ağı kullanılarak işlemin karmaşıklığı azaltılırken, gelişmiş genel sınıflandırma doğruluğu elde etmenin mümkün olduğunu göstermektedir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.