Developing a low cost electronic nose for spoilage analysis of ground beef

dc.contributor.authorKızıl, Kemal Eren
dc.contributor.authorÖzalp, Simge
dc.date.accessioned2023-08-09T11:21:12Z
dc.date.available2023-08-09T11:21:12Z
dc.date.issued2023-02-11
dc.description.abstractA low-cost, easy-to-use e-nose is developed to detect the spoilage of ground meat. E-nose consists of hardware, software and data processing components. The main elements of hardware component are gas sensors sensitive to hydrogen sulfide (H2S) and ammonia (NH3). Using MIT App Inventor 2 an Android application is developed to run the hardware component, retrieve the data, preprocess and send it to Google Sheets. Classification model is developed, and data management is carried out in Google Colab and Google Script. Logistic regression method is used to develop classification models from the collected signals. The model classified the samples as "spoiled" and "fresh" based on the gas concentrations. The Nessler solution is used to determine the actual spoilage state. Ground beef samples stored in the refrigerator and at room temperature are used to obtain spoiled and fresh samples to develop a logistic regression model. A total of 36 samples are used to develop model. Another set of 24 samples is used to test model and prototype device performance. It is observed that all samples used in the testing phase were classified correctly. The cost of the system has been determined as approximately $100 considering January 2021 exchange rates.en_US
dc.description.abstractKıyma örneklerinin bozulmasını belirlemek için düşük maliyetli, kullanımı kolay bir elektronik burun geliştirilmiştir. E-burun donanım, yazılım ve veri işleme bileşenlerinden oluşmaktadır. Donanım bileşeninin ana unsurları, hidrojen sülfür (H2S) ve amonyağa (NH3) duyarlı yarı iletken gaz sensörleridir. MIT App Inventor 2 kullanılarak, donanım bileşenini çalıştırmak, verileri almak, ön işlemeye tabi tutmak ve Google Sheets'e göndermek için bir Android uygulaması geliştirilmiştir. Google Colab ve Google Script kullanılarak sınıflandırma modeli geliştirilmiş ve veri yönetimi gerçekleştirilmiştir. Toplanan sensör sinyallerinden sınıflandırma modelleri geliştirmek için lojistik regresyon metodu kullanılmıştır. Model, gaz konsantrasyonlarına dayalı olarak kıyma örneklerini "bozulmuş" ve "taze" olarak sınıflandırmıştır. Nessler çözeltisi gerçek bozulma durumunu belirlemek için kullanılmıştır. Buzdolabında ve oda sıcaklığında saklanan dana kıyma örnekleri, lojistik regresyon modeli geliştirmek için bozulmuş ve taze örneklerin elde edilmesi için kullanılmıştır. Model geliştirmek için toplam 36 örnek kullanılmıştır. Model ve prototip cihaz performansını test etmek için başka bir 24 numune seti kullanılmıştır. Test aşamasında kullanılan tüm örneklerin doğru bir şekilde sınıflandırıldığı görülmüştür. Sistemin maliyeti Ocak 2021 kur değerleri dikkate alındığında yaklaşık 100 $ olarak belirlenmiştir.tr_TR
dc.identifier.citationKızıl, K. E. ve Özalp, S. (2023). ''Developing a low cost electronic nose for spoilage analysis of ground beef''. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 28(1), 317-332.tr_TR
dc.identifier.endpage332tr_TR
dc.identifier.issn2148-4155
dc.identifier.issn2148-4147
dc.identifier.issue1tr_TR
dc.identifier.startpage317tr_TR
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.17482/uumfd.1122115
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2450490
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/33435
dc.identifier.volume28tr_TR
dc.language.isoentr_TR
dc.publisherBursa Uludağ Üniversitesitr_TR
dc.relation.journalUludağ Üniversitesi Mühendislik Dergisi / Uludağ University Journal of The Faculty of Engineeringtr_TR
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectFood safetyen_US
dc.subjectArtificial intelligenceen_US
dc.subjectMachine learningen_US
dc.subjectLogistic regressionen_US
dc.subjectElectronic noseen_US
dc.subjectGıda güvenliğitr_TR
dc.subjectYapay zekatr_TR
dc.subjectMakine öğrenmesitr_TR
dc.subjectLojistik regresyontr_TR
dc.subjectElektronik buruntr_TR
dc.titleDeveloping a low cost electronic nose for spoilage analysis of ground beefen_US
dc.title.alternativeKıyma kokuşma analizi için düşük maliyetli elektronik burun geliştirilmesitr_TR
dc.typeArticleen_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
28_1_23.pdf
Size:
1.25 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: