Son yıllarda gerçekleşen teknolojik ilerlemeler ile birlikte heterojen gıda karışımlarını otomatik olarak pişirebilen makineler geliştirilmektedir. Bu makinelerde geliştirilen algılayıcı sistemler pişirme işleminin kontrolünün hassas olarak sağlanması ve ürünün başarısı için kritik bir rol oynamaktadır. Piyasada önemli bir yer tutan bu ürünler çeşitli algılayıcı sistemlere sahip olmakla birlikte, buhar, sıcaklık ve algılayıcı üzerinde meydana gelen yoğuşma gibi etkilere maruz kaldığında hatalı kararlar vererek, sürdürülebilir bir performans sunmakta zorlanmaktadırlar. Bu çalışmada, indüksiyon ısıtıcılı bir otomatik Türk kahvesi makinesinde, pişirici haznesinin dışına yerleştirilen bir sıcaklık algılayıcısı yardımıyla karışımın sıcaklığını temassız bir şekilde kestirebilen bir durum gözleyici modeli sunulmaktadır. Ayrıca, gerçek zamanlı deneylerden elde edilen veriler kullanılarak bir dinamik model oluşturulmuştur. Kahve sıcaklığının hazne içerisine algılayıcı yerleştirilerek elde edildiği deney çalışmaları gerçekleştirilerek önerilen sistem test edilmiştir. Oluşturulan model gerçek karışımın sıcaklığını 25℃ ve 90℃ aralığında %96.63 doğruluk ile kestirmektedir. Bu sonuçlara göre, önerilen algılama yöntemi kullanılarak istenilen tat ve kıvama sahip Türk kahvesi pişirilebilmektedir.

Due to the recent technological advancements, autonomous cookers are being developed for heterogeneous food mixtures. Advanced sensing systems play a critical role in such appliances to ensure a precise control of the cooking process and a successful operation. Such devices are of high demand among the consumers and they are built upon various systems for sensing. However, the sensing systems might encounter major difficulties if exogenous disturbances such as steam, heat or condensation on the sensor exist. This situation may lead to false executions and problems in providing sustainable performance. In this study, a state observer model is developed for an automatic Turkish coffee machine possessing an induction heater. This model can be used to estimate the temperature of the mixture with only one temperature sensor placed outside the cooking chamber. In addition, a dynamic model is constructed utilizing the data acquired by real time coffee making experiments. The proposed structure is tested by placing a temperature sensor inside the cooking chamber. The constructed model estimates the actual temperature of the mixture within an interval of 25℃ and 90℃ with %96.63 accuracy. According to these results, Turkish coffee with the desired taste and consistency can be cooked using the recommended sensing method.