TY - JOUR ID - 1098 TI - پیش بینی محتوی چربی و طبقه بندی گوشت شتر مبتنی بر ترکیب روش غیر مخرب پردازش تصویر و شبکه های عصبی مصنوعی JO - فناوری‌های جدید در صنعت غذا JA - IFT LA - fa SN - 2783-350X AU - مولایی, زهره AU - دولتی, مجید AU - گلپور, ایمان AU - قاسم خانی, حمید AD - دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه جیرفت، جیرفت، ایران AD - عضو هیات علمی گروه علوم و مهندسى صنایع غذایى، دانشکده فنى و منابع طبیعى تویسرکان، دانشگاه بوعلى سینا، تویسرکان، ایران AD - دانش آموخته گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران AD - گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه جیرفت، جیرفت، ایران Y1 - 2022 PY - 2022 VL - 9 IS - 2 SP - 129 EP - 147 KW - گوشت شتر KW - تازگی KW - چربی KW - طبقه بندی KW - پردازش تصویر KW - شبکه‌های عصبی مصنوعی DO - 10.22104/jift.2021.5208.2067 N2 - گوشت شتر به دلیل داشتن کلسترول و چربی کم و میزان پروتئین مناسب، می‌تواند جایگزین مناسبی برای سایر انواع گوشت‌ قرمز در رژیم غذایی انسان باشد. هدف از این تحقیق، بررسی و ارزیابی تازگی و مقدار محتوی چربی گوشت شتر با استفاده از فن‌آوری غیر مخرب ماشین‌ بینایی است. بنابراین، با استفاده از پردازش تصویر به عنوان یکی از روش های غیر مخرب و دستگاه سوکسله به عنوان روش مخرب، به پیش بینی مقدار محتوی چربی و طبقه بندی تازگی گوشت شتر پرداخته شد. در روش پردازش تصویر 108 ویژگی بافتی و 39 ویژگی رنگی در فضاهای رنگی RGB،HSV، HIS و CIElab از تصاویر نمونه ها استخراج شد. همچنین برای تخمین این پارامترها، از شبکۀ عصبی پیشخور با الگوریتم پس-انتشار با یک و دو لایۀ پنهان، تعداد نرون‌ و توابع انتقال مختلف استفاده شد. با توجه به نمودار رگرسیونی چربی به دست آمده از روش مخرب (چربی به دست آمده از دستگاه سوکسله) با چربی حاصله از روش غیر مخرب (ماشین بینایی) ضریب تبیین و دقت بین آن ها 841/0 به دست آمد. نتایج ارزیابی شبکه‌های عصبی نشان داد که مطلوب‌ترین شبکه برای طبقه بندی بر اساس تازگی، شبکة با یک لایۀ پنهان با توپولوژی 1-3-147، با توابع انتقال تانژانت سیگموئید-خطی به ترتیب در لایۀ پنهان اول و لایۀ خروجی و با ضریب تبیین 996/0 و میانگین خطای مربعات 22-10×3/2، و همچنین برای پیش بینی مقدار محتوی چربی، شبکة با دو لایۀ پنهان با توپولوژی 1-3-3-147 با تابع انتقال خطی-لگاریتم سیگموئید-لگاریتم سیگموئید در لایه‌های پنهان اول، دوم و لایۀ خروجی با ضریب تبیین و میانگین خطای مربعات به ترتیب 99/0 و 402/0 به دست آمد. بنابراین نتایج بدست آمده از این تحقیق، نشان می دهد که سامانه پیشنهادی با کمک فن‌آوری ماشین بینایی قادر است با دقت بسیار خوبی تازگی و مقدار چربی گوشت شتر را پیش بینی کند. UR - https://jift.irost.ir/article_1098.html L1 - https://jift.irost.ir/article_1098_dce8075f25a25ce1b737298deeaad662.pdf ER -