BEKLENEN PROJE ÇIKTILARI  

(KISA-ORTA-UZUN VADE) 

Kısa vadede, laboratuvar koşullarında çalışır durumda bir prototipin ortaya konmasıdır. Kamera, zamana bağlı sıcaklığın izlenmesi, en az 50 rpm sağlayan orbital çalkalama (step motor+sürücü), güç dağıtımı ve denetimi Raspberry Pi tabanlı kontrol katmanında tek bir gövde üzerinde entegre edilerek temel işlevlerin (görüntü alma, karıştırma, sıcaklık hedefinde tutma, veri kaydı) birlikte ve kararlı çalışması sağlanacaktır. Bu aşamada 3B baskı parçalar ve montaj fikstürleri tamamlanacak, aydınlatma–kamera geometrisi standardize edilerek tekrarlanabilir görüntü üretimi güvenceye alınacaktır. Aynı dönemde arayüz tasarlanarak başlat/durdur, zamanlanmış çekim, parametre girişi ve oturum kaydı gibi temel denetimler devreye alınacaktır. SOP ve QC kontrol listeleri hazırlanarak çalışma akışı standardize edilecektir. Deneysel doğrulama için YEM broth ortamında ilk kültür büyütmeleri ve periyodik görüntü yakalama döngüleri başlatılacak, görüntülerden oluşan bir veri seti ve buna eşlik eden etiketler (tarih/saat, sıcaklık, rpm, pozlama vb.) oluşturulacaktır. McFarland 0.5–4.0 aralığındaki standartlarla ilk kalibrasyon eğrileri üretilecek, yöntem için doğruluk–tekrar edilebilirlik göstergelerini içeren ön rapor çıkarılacaktır.

Orta vadede, laboratuvar doğrulaması güçlendirilmiş ve veri üretim–analiz hattı olgunlaştırılmış bir prototiptir. Bu fazda bakterilerin kontrollü büyütülmesi ve periyodik görüntü yakalama–işleme akışı standartlaştırılarak etiketli zaman serisi veri seti genişletilecek; aynı anda görüntülerden tüp bölgesinin seçimi ve ortalama piksel değeri gibi nicel özellik çıkarımı gibi özellikler sağayacak görüntü işleme arayüze gömülecektir. McFarland 0.5–4.0 tüpleriyle kalibrasyon süreçleri çalışılacaktır. Farklı deneme koşullarında çekilen görüntülerle kalibrasyon eğrileri güncellenip hatalar raporlanacaktır. Derin öğrenme için veri kümesi ve mimari arayışı netleşecek. Konvolüsyonel sinir ağları (KSA) tabanlı model adayları katman/filtre boyutu ve aktivasyon seçenekleri açısından karşılaştırılarak en uygun mimari seçilecektir. Elde edilen sonuçların referans yöntemle kıyaslanması için ölçüm protokolleri, raporlama şeması ve başarı ölçütleri tablosunda tanımlı çıktılar raporlanacaktır.

Uzun vadede ise laboratuvar doğrulamasından geçmiş yapının sahaya ölçeklenebilir, standart operasyon prosedürleri ve kalite kontrol şemalarıyla desteklenmiş, kararlı ve tekrarlanabilir bir tanı platformuna dönüşmesidir. Bu prototip, McFarland referanslarına göre kalibre edilmiş ölçüm hattını ve derin öğrenme tabanlı tahmin modülünü sahada güvenilir biçimde çalıştıracak, farklı koşullarda elde edilen görüntülerle kalibrasyon eğrilerine göre doğruluk–güvenilirlik metriklerini koruyacaktır. Böylece, yalnızca orman patojenlerinin erken uyarısında değil, küçük değişikliklerle su kalitesi ve gıda mikrobiyolojisi gibi alanlara da genişleyebilecek modüler bir çözüm haline gelecektir. Sahaya hazırlık planı, ölçeklenebilir kurulum kılavuzları, bakım-kalibrasyon paketi ve yaygınlaştırma stratejisi ile sistem sürdürülebilir bir uygulama ekosistemine dönüştürülecektir.

BEKLENEN PROJE ÇIKTILARININ UYGULAMA PLANI  

(KISA-ORTA-UZUN VADE)

Kısa vadede, laboratuvar koşullarında prototipin işlevsel olarak devreye alınmasını ve bu aşamada üretilecek çıktının düzenli kullanıma hazır hale getirilmesini hedefler. Bunun için öncelikle donanımın montajı, güç dağıtımı ve güvenlik kontrolleri tamamlanır. Kamera ve aydınlatma geometrisi standardize edilerek tekrarlanabilir görüntü kalitesi sağlanır. Ardından arayüz üzerinden başlat/durdur, zamanlanmış çekim ve parametre girişi işlevleri gerçek zamanlı olarak test edilir. YEM broth ortamında ilk kültür büyütmeleri yapılır, periyodik çekimlerle etiketli bir ön veri seti (zaman damgası, sıcaklık, rpm, pozlama v.b.) oluşturulur. McFarland 0.5–4.0 aralığında ilk kalibrasyon eğrileri üretilir. Doğruluk, tekrar edilebilirlik ve ölçüm belirsizliği için ön rapor çıkarılır.

Orta vadede, laboratuvar doğrulamasını derinleştirip veri hattını olgunlaştırmayı ve prototipi geliştirmeyi kapsar. Bu kapsamda zaman serisi verileri olan çekim sıklığı, pozlama stratejisi ve sıcaklık izleme süreçleri optimize edilir. Görüntülerden tüp bölgesinin otomatik seçimi, bulanıklık/kontrast ölçütleri arayüze gömülü hale getirilir. Başarısız çekimler için aşırı parlaklık, hareket bulanıklığı, kadraj hatası gibi hatalar tanımlanır. Kalibrasyon, farklı tüp tipleri ve deney koşullarını içerecek biçimde genişletilir. Gerçek zamanlı grafiklerden elde edilecek eğriler R², MAE, Bland–Altman gibi ölçütlerle raporlanır. Derin öğrenme açısından, verinin eğitim/validasyon/test ayrımı yapılır. Prototip, kararlılık ve doğruluk hedeflerine yaklaşmış, saha denemelerine hazır bir olgunluğa erişir.

Uzun vadede ise doğrulanmış prototipin sahaya ölçeklenmesi üzerine kuruludur. Bu aşamada dayanıklı kasa, enerji optimizasyonu (uyku/PWM profilleri) testlerinden geçirilir. McFarland referanslarına dayalı kalibrasyon periyodik olarak güncellenir. Standart raporlama şemaları ve arşiv politikaları uygulanır. Ürünleştirme fizibilitesi (maliyet kırılımı, yerlileştirme, tedarik zinciri, yedek parça ve servis modeli) tamamlanır. CE/EMC ön gereksinimleri, güvenlik testleri ve kullanım kılavuzları hazırlanır. Eğitim modülleri ve sertifika programlarıyla kullanıcı kapasitesi kalıcı biçimde artırılır. Geri bildirim döngüsü üzerinden UI/UX ve optik–mekanik tasarım sürekli iyileştirilir. Uzun vadede, farklı patojen/tür profilleri için kalibrasyon kütüphaneleri genişletilir ve gerektiğinde uygulama, su kalitesi veya gıda mikrobiyolojisi gibi alanlara modüler uyarlamalarla taşınır. Böylece sistem, ölçeklenebilir, bakımı kolay ve kurumsal süreçlere entegre bir karar destek altyapısına dönüşür.