Dielectric properties-based method for rapid and nondestructive moisture sensing in almonds

Trabelsi, Samir; McKeown, Murat Sean; Nelson, Stuart O.

doi:10.1080/08327823.2016.1190153

Cited by 16 publications

(10 citation statements)

References 14 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…The proposed LSTM with six inputs and two outputs (MAE), root mean squared error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE), and R-squared (R 2 ) that are given in Equations (7) to (10).…”

Section: Componentsmentioning

confidence: 99%

“…Thanks to these methods, measurements are made especially for the storage of fruits, 5,8 and the heating/drying processes of plants. 9,10 Studies are also carried out to remove harmful insects from alfalfa by microwave heating/drying processes, and some researchers focus on wheat and corn, which are grain products. 1,3 Various models are developed by examining the stems and leaves of plants in terms of dielectric parameters.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…While the dielectric properties of plants are generally determined by using the capacitive measurement technique in early studies, 6,7 in later studies, dielectric parameters of many products are revealed by using microwave measurement methods in wider frequency ranges. Thanks to these methods, measurements are made especially for the storage of fruits, 5,8 and the heating/drying processes of plants 9,10 . Studies are also carried out to remove harmful insects from alfalfa by microwave heating/drying processes, and some researchers focus on wheat and corn, which are grain products 1,3 .…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 2 more Smart Citations

The dielectric properties prediction of the vegetation depending on the moisture content using the deep neural network model

Metlek

Kayaalp

Başyiğit

et al. 2020

Int J RF Microw Comput Aided Eng

View full text Add to dashboard Cite

In this paper, dielectric properties of citrus leaves are predicted with long shortterm memory (LSTM) which is one of the well-known deep neural network (DNN) models and real-time measurements for any moisture content (MC) values in the range of 4.90 to 7.05 GHz at a fixed temperature of 24 C for microwave applications, as a novelty. Firstly, S-parameters of samples are measured with WR-159 waveguide and Waveguide Transmission Line Method. In addition, the MCs of samples depending on their weights are calculated. Thus, the dataset depending on various MC and frequency is obtained with the measurement results to both training and testing the DNN model. Secondly, a total of 4000 datasets are obtained, 80% of which is used for training, and 20% for testing. The proposed DNN model consists of four inputs (f, MC, S 11 , and S 21) and two outputs (ε 0 and ε 00). Finally, the dielectric parameters for the desired MC and f are displayed with the graphical user interface in real-time. Success criteria for the prediction such as mean absolute error, root mean squared error, mean absolute percentage error, and R-squared are calculated. The results indicated that there is good agreement between the measured and predicted ones. R-squared are calculated as 0.962 and 0.968 for ε 0 and ε 00 , respectively.

show abstract

Section: Componentsmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

The dielectric properties prediction of the vegetation depending on the moisture content using the deep neural network model

Metlek

Kayaalp

Başyiğit

et al. 2020

Int J RF Microw Comput Aided Eng

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Bitkisel malzemelerle ilgili tüm çalışmalarda temel motivasyon, bu malzemelerin dielektrik özelliklerinin belirlenmesidir. Yapılan çalışmalarda bu malzemelerinin dielektrik geçirgenliğinin, büyük oranda bitkinin içerdiği su miktarına bağlı olduğu görülmüştür (Trabelsi, 2016;Kraszewski ve Nelson, 2004). Ayrıca ortaya konulan modellerde bitkisel malzemelerin (yaprak, dal, meyve, vb.)…”

Section: Introductionunclassified

Nem ve Frekansa Bağlı Olarak Kayısı ve Erik Yapraklarının Dielektrik Özelliklerinin Dalga Kılavuzu İletim Hattı Yöntemiyle Belirlenmesi

Doğan

2020

Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Öz Gelişen teknolojiyle birlikte tarımsal ürünlerdeki uygulamalar gün geçtikçe yaygınlaşmaktadır. Bu uygulamalarda temel belirleyici parametre, bitkisel malzemenin dielektrik özelliğinin belirlenmesidir. Çünkü malzemeye nüfuz eden elektromanyetik (EM) dalganın malzemeyle nasıl etkileşeceği dielektrik özelliklerine de bağlıdır. Üretimde verim ve kalitenin artmasını sağlayan uzaktan algılama (UA) ile kurutma ve ısıtma teknolojilerinin etkin çalışabilmesi, malzemenin dielektrik karakteristiğiyle ilişkilidir. Bu çalışmada, Türkiye'de çok yaygın olarak üretimi yapılan kayısı ve erik ağaçlarının yapraklarının dielektrik parametreleri iletim hattı yöntemi kullanılarak ölçülmüştür. Ölçümler 3,30-4,90 GHz arasında (WR229 dalga kılavuzu için) yapılmış ve nem oranı ve frekansa bağlı kayısı ve erik yapraklarının dielektrik karakteristikleri incelenmiştir. Kayısı yapraklarının dielektrik ölçüm verilerini kullanarak frekans ve nem oranına bağlı, eğri uydurma yöntemiyle yeni bir model önerilmiştir. Bu model, kayısı türüyle aynı aileden olan erik yaprağının dielektrik ölçüm sonuçlarıyla karşılaştırılarak önerilen modelin doğruluğu test edilmiştir. Modelin performansını görmek için determinasyon katsayısı R2 ve Hataların Ortalama Kare Kökü (RMSE) değerleri sırasıyla 0.996 ve 0.653 olarak elde edilmiştir.

show abstract

“…İlk çalışmalarda genelde kapasitif ölçme tekniği kullanılarak bitkilerin dielektrik özellikleri belirlenirken [7], sonraki çalışmalarda daha geniş frekans aralıklarında mikrodalga ölçüm yöntemleri kullanılarak birçok ürünün dielektrik parametreleri ortaya konulmuştur. Bu yöntemler sayesinde, özellikle meyvelerin depolanmasına yönelik ölçümler yapılmış olup [5,8], bitkilerin ısıtma/kurutma süreçlerinde de bu yöntemlerin kullanılmıştır [9,10]. Mikrodalga ısıtma/kurutma işlemleri ile yoncalardan zararlı böcekleri arındırmaya yönelik çalışmalar da yapılmıştır.…”

Section: Introductionunclassified

Investigation of the Moisture Content Effect on Dielectric Parameters in Peach and Quince Leaves

Başyiğit

2020

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Günümüzde tarım sektöründe, ürünün verim ve kalitesini artırmak için uzaktan algılama ve otomasyon sistemlerinin kullanımı artmaktadır. Mikrodalga ısıtma/kurutma ve uzaktan izleme/kontrol uygulamalarında kullanılan teknolojilerde temel belirleyici parametrelerden biri, bitkilerin dielektrik özellikleridir. Bu nedenle, bu uygulamalarda kullanılacak sistemlerin doğru çalışması için bitkisel malzemelerin dielektrik karakteristiklerinin belirlenmesi önem arz eder. Bu çalışmada Isparta bölgesinde yoğun olarak üretilen şeftali ve ayva ağaçlarının yapraklarına ait dielektrik parametreler Dalga Kılavuzu İletim Hattı yöntemiyle ölçülmüştür. Ölçümler 3,30-4,90 GHz arasında (WR229 dalga kılavuzu için) yapılmış ve yaprakların dielektrik karakteristikleri nem içeriği ve frekansa bağlı olarak incelenmiştir. Şeftali yapraklarının dielektrik ölçüm verileri kullanarak frekans ve nem içeriğine (Nİ) bağlı, eğri uydurma yöntemiyle yeni bir model önerilmiştir. Bu model, şeftali türüyle aynı aileden olan ayva yaprağının dielektrik ölçüm sonuçlarıyla karşılaştırılarak önerilen modelin doğruluğu test edilmiştir. Modelin performansını görmek için regresyon katsayısı R 2 ve Hataların Ortalama Kare Kökü (RMSE) değerleri sırasıyla 0,995 ve 0,755 olarak elde edilmiştir.

show abstract

Dielectric properties-based method for rapid and nondestructive moisture sensing in almonds

Cited by 16 publications

References 14 publications

The dielectric properties prediction of the vegetation depending on the moisture content using the deep neural network model

The dielectric properties prediction of the vegetation depending on the moisture content using the deep neural network model

Nem ve Frekansa Bağlı Olarak Kayısı ve Erik Yapraklarının Dielektrik Özelliklerinin Dalga Kılavuzu İletim Hattı Yöntemiyle Belirlenmesi

Investigation of the Moisture Content Effect on Dielectric Parameters in Peach and Quince Leaves

Contact Info

Product

Resources

About