Traditional Machine Learning-Based Classification of Cashew Kernels Using Colour Features
Cashew is one of the major commercial commodities contributing to the national economy of Tanzania as foreign revenue. And yet still the processing of cashew is run locally using manual labour for a big part. If processed well under ideal conditions, cashews kernels are expected to be white in colou...
Saved in:
| Published in: | Tekirdağ Ziraat Fakültesi dergisi Vol. 20; no. 1; pp. 115 - 124 |
|---|---|
| Main Authors: | , , |
| Format: | Journal Article |
| Language: | English |
| Published: |
Tekirdag
Namık Kemal Üniversitesi
01.01.2023
Namik Kemal University |
| Subjects: | |
| ISSN: | 1302-7050, 1302-7050 |
| Online Access: | Get full text |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Abstract | Cashew is one of the major commercial commodities contributing to the national economy of Tanzania as foreign revenue. And yet still the processing of cashew is run locally using manual labour for a big part. If processed well under ideal conditions, cashews kernels are expected to be white in colour. But due to various factors like prolonged roasting in the steam chambers or over-drying, some cashew kernels tend to have a slight brown colour, and these are referred to as scorched cashews. Despite sharing the same characteristics with white cashew kernels, including nutritional quality, these cashew kernels are supposed to be graded differently. In many places around the world, particularly in Tanzania, the sorting and grading process of cashew kernels is performed by hand. In international trade, cashew grading is very important and this means more effective and consistent methods need to be applied in this stage of production in order to increase the quality of the products. The objective of this study was to evaluate the use of traditional Machine Learning techniques in the classification of cashew kernels as white or scorched by using colour features. In this experiment, various colour features were extracted from the images. The extracted features include the means (μ), standard deviations (σ), and skewness (γ) of the channels in RGB and HSV colour spaces. The relevant features for this classification problem were selected by applying the wrapper approach using the Boruta Library in Python, and the irrelevant ones were removed. 5 models are studied and their efficiencies analysed. The studied models are Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine and K-Nearest Neighbour. The Decision Tree model recorded the least accuracy of 98.4%. The maximum accuracy of 99.8% was obtained in the Random Forest model with 100 trees. Due to simplicity in application and high accuracy, the Random Forest is recommended as the best model from this study.
Kaju, Tanzanya'nın ülke ekonomisine dış gelir olarak katkı sağlayan başlıca ticari ürünlerden biridir. Kaju çekirdeklerinin işlenmesi, halen büyük ölçüde el emeği kullanılarak yerel olanaklarla yapılmaktadır. İdeal koşullarda iyi işlenirse kajuların beyaz renkte olması beklenir. Ancak, buhar odalarında uzun süre kavurma veya aşırı kurutma gibi çeşitli faktörler nedeniyle, bazı kaju çekirdekleri hafif kahverengi bir renge dönüşebilmektedir. Renk değiştirmiş bu kajulara kavrulmuş kaju denir. Besin kalitesi de dahil olmak üzere beyaz kaju çekirdekleri ile aynı özelliklere sahip olmasına rağmen, renk ve görünüm tüketicilerin kalite algısını etkilediği için bu kaju çekirdeklerinin ayrılması gerekmektedir. Tanzanya başta olmak üzere dünyanın pek çok yerinde kaju çekirdeklerinin ayırma ve sınıflandırma işlemi elle yapılmaktadır. Uluslararası ticarette, kaju sınıflandırması çok önemli olup ürün kalitesini artırmak için üretimin bu aşamasında daha etkili ve tutarlı yöntemlerin uygulanması gerektiği anlamına gelir. Bu çalışmanın amacı, kaju çekirdeklerinin beyaz veya kavrulmuş olarak sınıflandırılmasında renk özellikleri kullanılarak geleneksel Makine Öğrenmesi tekniklerinin kullanımının değerlendirilmesidir. Bu çalışmada, görüntülerden farklı renk özellikleri çıkarılmıştır. Çıkarılan özellikler, RGB ve HSV renk uzaylarında kanalların ortalamaları (μ), standart sapmaları (σ) ve çarpıklığını (γ) içerir. Python'da Boruta Kütüphanesi kullanılarak sarmal (wrapper) yöntemi uygulanarak bu sınıflandırma problemi için ilgili özellikler seçilmiş ve ilgili olmayanlar çıkarılmıştır. Bu çalışmada 5 model çalışılmış ve verimlilikleri analiz edilmiştir. Değerlendirme teknikleri Lojistik Regresyon, Karar Ağacı, Rastgele Orman, Destek Vektör Makinesi ve K-En Yakın Komşu (KNN) yöntemleridir. Karar Ağacı modeli, %98,4 ile en düşük doğruluğu vermiştir. 100 ağaçlı Rastgele Orman modelinde maksimum %99,8 doğruluk elde edilmiştir. Uygulamadaki basitliği ve yüksek doğruluğu nedeniyle Rastgele Orman bu çalışma için en iyi model olarak önerilmektedir. |
|---|---|
| AbstractList | With different kinds of nuts in the market like, pistachios, macadamias, peanuts, almonds and hazels, the low sugar, rich fibre, heart-healthy fats and plant protein content of cashew nuts make them one of the most edible nuts in the world (Kilanko et al., 2020). Cashew nut plays a major role in Tanzania's economy as one of the main cash crops, in the season 2019/20 about 232.7 tons of cashew were produced showing an increase in production from the previous crop season where 225.1 tons were produced as indicated in (Figure 1), (Faria, 2021). Currently, in many places the sorting and grading process is done manually by using human labour, this makes the process tedious, subject to human errors, inconsistent as well as time-consuming and this raises a concern to apply automated ways to perform this task (Mehak and Veena, 2018). A novel intelligent model extracted 24 colour and 16 morphological features of the cashew kernel and used a Multilayer Perceptron ANN to recognize and classify white wholes into different grades using a Backpropagation learning algorithm and attained a classification of 88.93% (Ganganagowdar and Siddaramappa, 2016). Cashew is one of the major commercial commodities contributing to the national economy of Tanzania as foreign revenue. And yet still the processing of cashew is run locally using manual labour for a big part. If processed well under ideal conditions, cashews kernels are expected to be white in colour. But due to various factors like prolonged roasting in the steam chambers or over-drying, some cashew kernels tend to have a slight brown colour, and these are referred to as scorched cashews. Despite sharing the same characteristics with white cashew kernels, including nutritional quality, these cashew kernels are supposed to be graded differently. In many places around the world, particularly in Tanzania, the sorting and grading process of cashew kernels is performed by hand. In international trade, cashew grading is very important and this means more effective and consistent methods need to be applied in this stage of production in order to increase the quality of the products. The objective of this study was to evaluate the use of traditional Machine Learning techniques in the classification of cashew kernels as white or scorched by using colour features. In this experiment, various colour features were extracted from the images. The extracted features include the means (μ), standard deviations (σ), and skewness (γ) of the channels in RGB and HSV colour spaces. The relevant features for this classification problem were selected by applying the wrapper approach using the Boruta Library in Python, and the irrelevant ones were removed. 5 models are studied and their efficiencies analysed. The studied models are Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine and K-Nearest Neighbour. The Decision Tree model recorded the least accuracy of 98.4%. The maximum accuracy of 99.8% was obtained in the Random Forest model with 100 trees. Due to simplicity in application and high accuracy, the Random Forest is recommended as the best model from this study. Kaju, Tanzanya'nın ülke ekonomisine dış gelir olarak katkı sağlayan başlıca ticari ürünlerden biridir. Kaju çekirdeklerinin işlenmesi, halen büyük ölçüde el emeği kullanılarak yerel olanaklarla yapılmaktadır. İdeal koşullarda iyi işlenirse kajuların beyaz renkte olması beklenir. Ancak, buhar odalarında uzun süre kavurma veya aşırı kurutma gibi çeşitli faktörler nedeniyle, bazı kaju çekirdekleri hafif kahverengi bir renge dönüşebilmektedir. Renk değiştirmiş bu kajulara kavrulmuş kaju denir. Besin kalitesi de dahil olmak üzere beyaz kaju çekirdekleri ile aynı özelliklere sahip olmasına rağmen, renk ve görünüm tüketicilerin kalite algısını etkilediği için bu kaju çekirdeklerinin ayrılması gerekmektedir. Tanzanya başta olmak üzere dünyanın pek çok yerinde kaju çekirdeklerinin ayırma ve sınıflandırma işlemi elle yapılmaktadır. Uluslararası ticarette, kaju sınıflandırması çok önemli olup ürün kalitesini artırmak için üretimin bu aşamasında daha etkili ve tutarlı yöntemlerin uygulanması gerektiği anlamına gelir. Bu çalışmanın amacı, kaju çekirdeklerinin beyaz veya kavrulmuş olarak sınıflandırılmasında renk özellikleri kullanılarak geleneksel Makine Öğrenmesi tekniklerinin kullanımının değerlendirilmesidir. Bu çalışmada, görüntülerden farklı renk özellikleri çıkarılmıştır. Çıkarılan özellikler, RGB ve HSV renk uzaylarında kanalların ortalamaları (μ), standart sapmaları (σ) ve çarpıklığını (γ) içerir. Python'da Boruta Kütüphanesi kullanılarak sarmal (wrapper) yöntemi uygulanarak bu sınıflandırma problemi için ilgili özellikler seçilmiş ve ilgili olmayanlar çıkarılmıştır. Bu çalışmada 5 model çalışılmış ve verimlilikleri analiz edilmiştir. Değerlendirme teknikleri Lojistik Regresyon, Karar Ağacı, Rastgele Orman, Destek Vektör Makinesi ve K-En Yakın Komşu (KNN) yöntemleridir. Karar Ağacı modeli, %98,4 ile en düşük doğruluğu vermiştir. 100 ağaçlı Rastgele Orman modelinde maksimum %99,8 doğruluk elde edilmiştir. Uygulamadaki basitliği ve yüksek doğruluğu nedeniyle Rastgele Orman bu çalışma için en iyi model olarak önerilmektedir. Cashew is one of the major commercial commodities contributing to the national economy of Tanzania as foreign revenue. And yet still the processing of cashew is run locally using manual labour for a big part. If processed well under ideal conditions, cashews kernels are expected to be white in colour. But due to various factors like prolonged roasting in the steam chambers or over-drying, some cashew kernels tend to have a slight brown colour, and these are referred to as scorched cashews. Despite sharing the same characteristics with white cashew kernels, including nutritional quality, these cashew kernels are supposed to be graded differently. In many places around the world, particularly in Tanzania, the sorting and grading process of cashew kernels is performed by hand. In international trade, cashew grading is very important and this means more effective and consistent methods need to be applied in this stage of production in order to increase the quality of the products. The objective of this study was to evaluate the use of traditional Machine Learning techniques in the classification of cashew kernels as white or scorched by using colour features. In this experiment, various colour features were extracted from the images. The extracted features include the means (μ), standard deviations (σ), and skewness (γ) of the channels in RGB and HSV colour spaces. The relevant features for this classification problem were selected by applying the wrapper approach using the Boruta Library in Python, and the irrelevant ones were removed. 5 models are studied and their efficiencies analysed. The studied models are Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine and K-Nearest Neighbour. The Decision Tree model recorded the least accuracy of 98.4%. The maximum accuracy of 99.8% was obtained in the Random Forest model with 100 trees. Due to simplicity in application and high accuracy, the Random Forest is recommended as the best model from this study. |
| Abstract_FL | Kaju, Tanzanya'nın ülke ekonomisine dış gelir olarak katkı sağlayan başlıca ticari ürünlerden biridir. Kaju çekirdeklerinin işlenmesi, halen büyük ölçüde el emeği kullanılarak yerel olanaklarla yapılmaktadır. İdeal koşullarda iyi işlenirse kajuların beyaz renkte olması beklenir. Ancak, buhar odalarında uzun süre kavurma veya aşırı kurutma gibi çeşitli faktörler nedeniyle, bazı kaju çekirdekleri hafif kahverengi bir renge dönüşebilmektedir. Renk değiştirmiş bu kajulara kavrulmuş kaju denir. Besin kalitesi de dahil olmak üzere beyaz kaju çekirdekleri ile aynı özelliklere sahip olmasına rağmen, renk ve görünüm tüketicilerin kalite algısını etkilediği için bu kaju çekirdeklerinin ayrılması gerekmektedir. Tanzanya başta olmak üzere dünyanın pek çok yerinde kaju çekirdeklerinin ayırma ve sınıflandırma işlemi elle yapılmaktadır. Uluslararası ticarette, kaju sınıflandırması çok önemli olup ürün kalitesini artırmak için üretimin bu aşamasında daha etkili ve tutarlı yöntemlerin uygulanması gerektiği anlamına gelir. Bu çalışmanın amacı, kaju çekirdeklerinin beyaz veya kavrulmuş olarak sınıflandırılmasında renk özellikleri kullanılarak geleneksel Makine Öğrenmesi tekniklerinin kullanımının değerlendirilmesidir. Bu çalışmada, görüntülerden farklı renk özellikleri çıkarılmıştır. Çıkarılan özellikler, RGB ve HSV renk uzaylarında kanalların ortalamaları (μ), standart sapmaları (σ) ve çarpıklığını (γ) içerir. Python'da Boruta Kütüphanesi kullanılarak sarmal (wrapper) yöntemi uygulanarak bu sınıflandırma problemi için ilgili özellikler seçilmiş ve ilgili olmayanlar çıkarılmıştır. Bu çalışmada 5 model çalışılmış ve verimlilikleri analiz edilmiştir. Değerlendirme teknikleri Lojistik Regresyon, Karar Ağacı, Rastgele Orman, Destek Vektör Makinesi ve K-En Yakın Komşu (KNN) yöntemleridir. Karar Ağacı modeli, %98,4 ile en düşük doğruluğu vermiştir. 100 ağaçlı Rastgele Orman modelinde maksimum %99,8 doğruluk elde edilmiştir. Uygulamadaki basitliği ve yüksek doğruluğu nedeniyle Rastgele Orman bu çalışma için en iyi model olarak önerilmektedir. |
| Author | BAİTU, Geofrey Prudence ÖZTEKİN, Y. Benal GADALLA, Omsalma Alsadig Adam |
| AuthorAffiliation | Tarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Bölümü, Tarım Makineleri Anabilim Dalı Tarım Makinaları ve Teknolojileri Mühendisliği Bölümü |
| AuthorAffiliation_xml | – name: Tarım Makinaları ve Teknolojileri Mühendisliği Bölümü – name: Tarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Bölümü, Tarım Makineleri Anabilim Dalı |
| Author_xml | – sequence: 1 givenname: Geofrey Prudence orcidid: 0000-0002-3243-3252 surname: BAİTU fullname: BAİTU, Geofrey Prudence – sequence: 2 givenname: Omsalma Alsadig Adam orcidid: 0000-0001-6132-4672 surname: GADALLA fullname: GADALLA, Omsalma Alsadig Adam – sequence: 3 givenname: Y. Benal orcidid: 0000-0003-2387-2322 surname: ÖZTEKİN fullname: ÖZTEKİN, Y. Benal |
| BookMark | eNp1kL1PwzAUxC1UJNrCymyJhSXFdpyvsYQWKoJY2oEpenFs6srExU6F-O8xbSUQEtN7w-9OdzdCg852EqFLSiZxzFN2s7E9qAmlhGQ5O0FDGhMWZSQhg1__GRp5vyEkyQhPhuhl6aDVvbYdGPwEYq07iSsJrtPda3QLXra4NOC9VlrAN4etwiX4tfzAj9J10ni88gHGpTV25_BcQr9z0p-jUwXGy4vjHaPVfLYsH6Lq-X5RTqtIxJz0EedFnjW8SZJWNS3kIIsi5wmJRSxDaM44KNZCIWimipYwwmgGaYjPcibaRsVjdHXw3Tr7vpO-rzchRqjja5bTOC1SzrNAXR8o3UowtjOh5w-4uJtNq5qmGU9JQPkBFc5676Sqhe731XsH2tSU1Pu96_3e9XHvIJv8kW2dfgP3-Z_gC0dchH4 |
| CitedBy_id | crossref_primary_10_33462_jotaf_1165105 crossref_primary_10_33462_jotaf_1250018 crossref_primary_10_33462_jotaf_1491320 |
| Cites_doi | 10.1111/jfpe.13552 10.1016/j.postharvbio.2017.12.006 10.9735/0975-2927.3.2.45-51 10.5120/2291-2975 10.1590/0103-9016-2014-0369 10.4028/www.scientific.net/AMR.860-863.2888 10.1016/B978-0-12-802232-0.00004-9 10.4025/actasciagron.v38i2.27861 10.1109/ICNGIS.2016.7854063 10.1016/j.inpa.2017.06.002 10.1016/j.dib.2020.106514 |
| ContentType | Journal Article |
| Copyright | Copyright Namik Kemal University 2023 |
| Copyright_xml | – notice: Copyright Namik Kemal University 2023 |
| DBID | AAYXX CITATION IEBAR 3V. 7SN 7ST 7X2 8FE 8FH 8FK ABUWG AEUYN AFKRA ATCPS BENPR BHPHI C1K CCPQU DWQXO EDSIH HCIFZ M0K PHGZM PHGZT PKEHL PQEST PQQKQ PQUKI PRINS SOI |
| DOI | 10.33462/jotaf.1100782 |
| DatabaseName | CrossRef Idealonline online kütüphane - Journals ProQuest Central (Corporate) Ecology Abstracts Environment Abstracts Agricultural Science Collection ProQuest SciTech Collection ProQuest Natural Science Collection ProQuest Central (Alumni) (purchase pre-March 2016) ProQuest Central (Alumni) ProQuest One Sustainability ProQuest Central UK/Ireland Agricultural & Environmental Science Collection ProQuest Central Natural Science Collection Environmental Sciences and Pollution Management ProQuest One ProQuest Central Turkey Database SciTech Premium Collection Agricultural Science Database ProQuest Central Premium ProQuest One Academic (New) ProQuest One Academic Middle East (New) ProQuest One Academic Eastern Edition (DO NOT USE) ProQuest One Academic (retired) ProQuest One Academic UKI Edition ProQuest Central China Environment Abstracts |
| DatabaseTitle | CrossRef Agricultural Science Database ProQuest One Academic Middle East (New) ProQuest One Academic Eastern Edition Agricultural Science Collection ProQuest Central (Alumni Edition) SciTech Premium Collection ProQuest One Community College ProQuest Natural Science Collection ProQuest SciTech Collection Ecology Abstracts ProQuest Central China Environmental Sciences and Pollution Management ProQuest Central ProQuest One Sustainability ProQuest One Academic UKI Edition Natural Science Collection ProQuest Central Korea Agricultural & Environmental Science Collection Turkey Database ProQuest One Academic ProQuest Central (New) Environment Abstracts ProQuest Central (Alumni) ProQuest One Academic (New) |
| DatabaseTitleList | Agricultural Science Database CrossRef |
| Database_xml | – sequence: 1 dbid: BENPR name: ProQuest Central url: https://www.proquest.com/central sourceTypes: Aggregation Database |
| DeliveryMethod | fulltext_linktorsrc |
| Discipline | Agriculture |
| DocumentTitleAlternate | Kaju çekirdeklerinin renk özellikleri kullanılarak geleneksel makine öğrenmesine dayalı sınıflandırılması |
| EISSN | 1302-7050 |
| Editor | Aktaş,Türkan |
| Editor_xml | – sequence: 1 fullname: Aktaş,Türkan |
| EndPage | 124 |
| ExternalDocumentID | IDEAL_167460 10_33462_jotaf_1100782 |
| GeographicLocations | Tekirdağ Türkiye Tanzania |
| GeographicLocations_xml | – name: Tekirdağ – name: Türkiye – name: Tanzania |
| GroupedDBID | 2WC 5VS 7X2 8FE 8FH A8Z AAYXX ABDBF ABUWG ACPRK ACUHS AEUYN AFFHD AFKRA AFRAH ALMA_UNASSIGNED_HOLDINGS ATCPS BENPR BHPHI BPHCQ CCPQU CITATION DYU E3Z ECGQY EDSIH EOJEC ESX HCIFZ IEBAR KQ8 M0K OBODZ OK1 OZF PHGZM PHGZT PQQKQ C1A 3V. 7SN 7ST 8FK C1K DWQXO ESTFP PKEHL PQEST PQUKI PRINS SOI |
| ID | FETCH-LOGICAL-c340t-44987b4b55dfbda8ae9984503c3e130424af2da9c17f9d020217a6057282cdbf3 |
| IEDL.DBID | M0K |
| ISICitedReferencesCount | 6 |
| ISICitedReferencesURI | http://www.webofscience.com/api/gateway?GWVersion=2&SrcApp=Summon&SrcAuth=ProQuest&DestLinkType=CitingArticles&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000925798200011&url=https%3A%2F%2Fcvtisr.summon.serialssolutions.com%2F%23%21%2Fsearch%3Fho%3Df%26include.ft.matches%3Dt%26l%3Dnull%26q%3D |
| ISSN | 1302-7050 |
| IngestDate | Sun Nov 09 07:46:25 EST 2025 Fri Nov 21 15:38:31 EST 2025 Tue Nov 18 22:37:37 EST 2025 Sat Nov 29 02:35:28 EST 2025 |
| IsDoiOpenAccess | false |
| IsOpenAccess | true |
| IsPeerReviewed | true |
| IsScholarly | true |
| Issue | 1 |
| Keywords | Cashews Logistic Regression Decision Tree Rastgele Orman Karar Ağacı Support Vector Machine K-Nearest Neighbour Destek Vektör Makinesi ve K-En Yakın Komşu (KNN) Random Forest Lojistik Regresyon Kaju fıstığı |
| Language | English |
| LinkModel | DirectLink |
| MergedId | FETCHMERGED-LOGICAL-c340t-44987b4b55dfbda8ae9984503c3e130424af2da9c17f9d020217a6057282cdbf3 |
| Notes | ObjectType-Article-1 SourceType-Scholarly Journals-1 ObjectType-Feature-2 content type line 14 |
| ORCID | 0000-0002-3243-3252 0000-0001-6132-4672 0000-0003-2387-2322 |
| OpenAccessLink | https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/2363292 |
| PQID | 2813696447 |
| PQPubID | 2041240 |
| PageCount | 10 |
| ParticipantIDs | proquest_journals_2813696447 idealonline_journals_IDEAL_167460 crossref_citationtrail_10_33462_jotaf_1100782 crossref_primary_10_33462_jotaf_1100782 |
| PublicationCentury | 2000 |
| PublicationDate | 2023-01-01 |
| PublicationDateYYYYMMDD | 2023-01-01 |
| PublicationDate_xml | – month: 01 year: 2023 text: 2023-01-01 day: 01 |
| PublicationDecade | 2020 |
| PublicationPlace | Tekirdag |
| PublicationPlace_xml | – name: Tekirdag |
| PublicationTitle | Tekirdağ Ziraat Fakültesi dergisi |
| PublicationYear | 2023 |
| Publisher | Namık Kemal Üniversitesi Namik Kemal University |
| Publisher_xml | – name: Namık Kemal Üniversitesi – name: Namik Kemal University |
| References | ref13 ref12 ref15 ref14 ref20 ref11 ref10 ref21 ref2 ref1 ref17 ref16 ref19 ref18 ref8 ref7 ref9 ref4 ref3 ref6 ref5 |
| References_xml | – ident: ref13 – ident: ref21 doi: 10.1111/jfpe.13552 – ident: ref3 – ident: ref19 doi: 10.1016/j.postharvbio.2017.12.006 – ident: ref7 – ident: ref9 doi: 10.9735/0975-2927.3.2.45-51 – ident: ref20 doi: 10.5120/2291-2975 – ident: ref4 doi: 10.1590/0103-9016-2014-0369 – ident: ref5 doi: 10.4028/www.scientific.net/AMR.860-863.2888 – ident: ref6 doi: 10.1016/B978-0-12-802232-0.00004-9 – ident: ref10 doi: 10.4025/actasciagron.v38i2.27861 – ident: ref2 doi: 10.1109/ICNGIS.2016.7854063 – ident: ref1 doi: 10.1016/j.inpa.2017.06.002 – ident: ref8 – ident: ref18 – ident: ref12 doi: 10.1016/j.dib.2020.106514 – ident: ref16 – ident: ref11 – ident: ref17 – ident: ref15 – ident: ref14 |
| SSID | ssj0057045 |
| Score | 2.266403 |
| Snippet | Cashew is one of the major commercial commodities contributing to the national economy of Tanzania as foreign revenue. And yet still the processing of cashew... With different kinds of nuts in the market like, pistachios, macadamias, peanuts, almonds and hazels, the low sugar, rich fibre, heart-healthy fats and plant... |
| SourceID | proquest idealonline crossref |
| SourceType | Aggregation Database Enrichment Source Index Database |
| StartPage | 115 |
| SubjectTerms | Accuracy Algorithms Anacardiaceae Artificial intelligence Back propagation Back propagation networks Cash crops Cashews Classification Color Decision trees Edible nuts Human error Kernels Machine learning Morphology Multilayer perceptrons Mühendislik Neural networks Nutrient content Nuts Pistachio nuts Regression analysis Support vector machines Vision systems Ziraat |
| Title | Traditional Machine Learning-Based Classification of Cashew Kernels Using Colour Features |
| URI | http://www.idealonline.com.tr/IdealOnline/lookAtPublications/paperDetail.xhtml?uId=167460 https://www.proquest.com/docview/2813696447 |
| Volume | 20 |
| WOSCitedRecordID | wos000925798200011&url=https%3A%2F%2Fcvtisr.summon.serialssolutions.com%2F%23%21%2Fsearch%3Fho%3Df%26include.ft.matches%3Dt%26l%3Dnull%26q%3D |
| hasFullText | 1 |
| inHoldings | 1 |
| isFullTextHit | |
| isPrint | |
| journalDatabaseRights | – providerCode: PRVPQU databaseName: Agricultural Science Database customDbUrl: eissn: 1302-7050 dateEnd: 99991231 omitProxy: false ssIdentifier: ssj0057045 issn: 1302-7050 databaseCode: M0K dateStart: 20150101 isFulltext: true titleUrlDefault: https://search.proquest.com/agriculturejournals providerName: ProQuest – providerCode: PRVPQU databaseName: ProQuest Central customDbUrl: eissn: 1302-7050 dateEnd: 99991231 omitProxy: false ssIdentifier: ssj0057045 issn: 1302-7050 databaseCode: BENPR dateStart: 20150101 isFulltext: true titleUrlDefault: https://www.proquest.com/central providerName: ProQuest – providerCode: PRVPQU databaseName: Turkey Database customDbUrl: eissn: 1302-7050 dateEnd: 99991231 omitProxy: false ssIdentifier: ssj0057045 issn: 1302-7050 databaseCode: EDSIH dateStart: 20150101 isFulltext: true titleUrlDefault: https://search.proquest.com/turkey providerName: ProQuest |
| link | http://cvtisr.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMwpV1Lb9swDCa2ZoflsO6JZn1AAwbsJNSO5Mg6DWmaokHXoNgD6E6GLMldiiJJ7XT7-yNlpe1QbJedfLAgGP4k8iNF8QN4L7wXTjnBU-PpmNGlvLQ-4xlSkbKvHG3AIDahptP8_FyfxYRbE8sq1zYxGGq3sJQj3-_nKUnPSak-Lq85qUbR6WqU0HgMHSTKmkr6TpOTtSXOVBJEiulsjqskS9qmjULIQX__crEyFRXBk4_8wyl1Zw45Wtuo4oGFDm7naPN_P_g5PIuEkw3bFfICHvn5S-gOL-rYdMO_gu_osNysTQqy01Bd6VlsvHrBD9DPORbEM6msKCDJFhUbmeaH_8VOfD1H_8pC7QEboS29qRkRS5y6eQ3fjsZfR8c8Si5wK2Sy4lLqXJWyzDJXlc7kCKDOZZYIK3xKmQ9pqr4z2qaq0g6pJkY0BiMihZGbdWUl3sDGfDH3W8Aqo6zPkfFYhzPogfGDTLtcp640xCt6wNf_vLCxHznJYlwVGJcEjIqAUREx6sGH2_HLthPHX0e-uwdhETdlU0wOx8NPBV27GCQ92FmjdjfgDrK3_369DU9Jdr5NxezAxqq-8bvwxP5czZp6DzoH4-nZZ3yOD79MjvfCovwNJ8fosQ |
| linkProvider | ProQuest |
| linkToHtml | http://cvtisr.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMw1V1Nb9QwEB2VFgl6aAu0YmlLjQTiZDWJnXVyqKpl26qr_RCHIpVTcGynXYR2S7Kl4k_xG5lxEkqF4NYD51iWYz_PvLHH8wBeC-eEVVbwUDu6ZrQhz42LeYxUJI-UpQ3oxSbUZJKcn6fvl-BH-xaG0ipbm-gNtZ0bOiPfj5KQpOekVIdXXzmpRtHtaiuhUcNi6L7fYMhWHQyOcH3fRNHJ8Vn_lDeqAtwIGSy4lBhm5zKPY1vkVic4xjSRcSCMcCEF91IXkdWpCVWRWmRTSNo1kn6FwYmxeSGw3wewIjHwohSycTBsLX-sAi-KTHeBXAVxUBeJFEJ2o_3P84UuKOmefPIdJ7g6tcgJ68IYf3gE7-ZO1v-3CdqAtYZQs169A57Akps9hdXeRdkUFXHP4CM6ZDutDz3Z2GePOtYUlr3g79CPW-bFQSltyiOVzQvW19Wlu2FDV86QPzCfW8H66CuuS0bEGbuuNuHDvfzbFizP5jP3HFihlXEJMjpjsYe0q103Tm2ShjbXxJs6wNs1zkxTb51kP75kGHd5TGQeE1mDiQ68_dX-qq408teWr36DTNYYnSobHB33Rhk9K-kGHdhpUXLb4BYiL_79eQ8enZ6NR9loMBluw2OcBlEfO-3A8qK8drvw0HxbTKvypd8ADD7dN6B-AmjhQXg |
| linkToPdf | http://cvtisr.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMw1V1db9MwFL0aHULbAx-DicIGRtq0J6tJ7NTJA0JdP0TVUVUTk7an4NjOKELtSDom_hq_jmvH2UBovO2B51hW4hz7nGtf3wOwx4xhWmhGQ2nsMaMOaa5MTGOUInkktJ2AzmxCTKfJ6Wk6W4OfzV0Ym1bZrIluodZLZffIO1ESWus5zkWn8GkRs8Ho3cU3ah2k7ElrY6dRQ2Riflxh-Fa9HQ_wX-9H0Wj4sf-eeocBqhgPVpRzDLlznsexLnItE3zfNOFxwBQzoQ30uSwiLVMViiLVqKxQwEsMAAQGKkrnBcN-78G6YBj0tGD9cDidHTc8EIvAWSTbk0EqgjioS0YyxrtR58tyJQubgm8Z-g9K3JxrVIh1mYy_-MGR3ujR_zxcj-Ghl9qkV8-NJ7BmFluw2TsvfbkR8xTOkKr1vN4OJR9cXqkhvuTsOT1EhtfE2YbahCqHYbIsSF9Wn80VmZhygcqCuKwL0kcWuSyJldTYdfUMTu7k27ahtVguzHMghRTKJKj1lMYe0q403TjVSRrqXFpF1Qba_O9M-Urs1hDka4YRmcNH5vCReXy04eC6_UVdg-TWlm9-g0_ml6MqGw-GvaPMXjjpBm3YaRBz0-AGLi_-_fg1PEAcZUfj6eQlbOAosHo_agdaq_LS7MJ99X01r8pXfjYQ-HTXiPoFcsZLoQ |
| openUrl | ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AUTF-8&rfr_id=info%3Asid%2Fsummon.serialssolutions.com&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Traditional+Machine+Learning-Based+Classification+of+Cashew+Kernels+Using+Colour+Features&rft.jtitle=Tekirdag%CC%86+Ziraat+Faku%CC%88ltesi+dergisi&rft.au=Baitu%2C+Geofrey+Prudence&rft.au=Gadalla%2C+Omsalma+Alsadig+Adam&rft.au=%C3%96ztekin%2C+Ye%C5%9Fim+Benal&rft.date=2023-01-01&rft.pub=Namik+Kemal+University&rft.issn=1302-7050&rft.eissn=1302-7050&rft.volume=20&rft.issue=1&rft.spage=115&rft.epage=124&rft_id=info:doi/10.33462%2Fjotaf.1100782&rft.externalDBID=HAS_PDF_LINK |
| thumbnail_l | http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/lc.gif&issn=1302-7050&client=summon |
| thumbnail_m | http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/mc.gif&issn=1302-7050&client=summon |
| thumbnail_s | http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/sc.gif&issn=1302-7050&client=summon |