توسعه یک سامانه بینایی ماشین هوشمند به منظور کیفیت‌سنجی برخط شلتوک

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 هیات علمی/ دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری

2 دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری

چکیده

روش‌هایی که به طور معمول برای شناسایی شلتوک‌های ‌پوک از سالم مورد استفاده قرار می‌گیرند، اغلب زمان‌بر و هزینه‌بر هستند. به همین دلیل، در این پژوهش روشی هوشمند و سریع مبتنی بر بینایی ماشین و شبکه‌های عصبی مصنوعی به‌منظور تشخیص دانه‌‌های شلتوک پوک از سالم ارائه شد. تصاویر دیجیتالی پنج رقم شلتوک در سه وضعیت سالم، پوک و مخلوط و در دو حالت پراکنده و کپه‌ای تهیه شدند. پس از انجام پیش پردازش و قطعه‌بندی، برای هر دانه شلتوک 3 ویژگی رنگی و 5 ویژگی شکلی استخراج شد. به‌منظور تشخیص تاثیرگذارترین ویژگی‌ها در تشخیص شلتوک‌‌های سالم از پوک، روش تحلیل مولفه‌های اصلی(PCA) بکار گرفته شد. سپس برای ایجاد مدل شناسایی و دسته‌بندی نمونه‌ها شبکه‌های عصبی مصنوعی پرسپترون چندلایه (MLP) بر اساس مولفه‌های اصلی که با روش PCA بدست آمده بودند، مورد استفاده قرار گرفت. برای بررسی قابلیت مدلسازی و اعتبارسنجی هر الگوریتم از پارامترهای آماری میانگین مربعات خطا (MSE)، ضریب همبستگی (R2)، ویژگی و حساسیت استفاده شد. نتایج نشان داد که روش هوشمند طراحی شده می‌تواند با دقت قابل قبول در تمامی ارقام (R2P>0.81, RMSEp<0.219, Sensitivitiy>0.8 & Specifisitiy>0.98) دانه‌های سالم و پوک را تشخیص دهد. بنابراین از روش بینایی ماشین در ترکیب با شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توان به عنوان روشی هوشنمد و سریع در ورودی کارخانه‌های سفیدکن شلتوک برای ارزیابی کیفیت شلتوک و تشخیص شلتوک‌های سالم از پوک استفاده کرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Development of an intelligent machine vision system for the purpose of online quality measurement of rice paddy

نویسندگان [English]

  • Davood Kalantari 1
  • Sajad Kiani 2
  • Fatemeh Sadeghi 2
1 Dep. of Biosystems Eng., Faculty of Agr. Eng. SANRU
2 sari agricultural sciences and natural resources university
چکیده [English]

The common methods that are usually used to identify the devoid rough rice from the healthy ones are often time-consuming and expensive. For this reason, in this research, a smart and fast method based on machine vision system coupled with artificial neural networks is presented in order to predict the percentage of devoid/healthy rough rice grains. Digital images of five varieties of paddy were prepared in three states: healthy, devoid, and mixed, in two states scattered and piled. After pre-processing and segmentation, 3 color features and 5 morphological features were extracted for each rice grain. Principal component analysis (PCA) method was then used in order to identify the most effective features in distinguishing devoid rough from healthy rice. In the next step, multilayer perceptron (MLP) algorithm based on the main components obtained by PCA method was used to create models for identifying and classifying the samples. Root Mean Square Error (RMSE), correlation coefficient (R2), specificity and sensitivity were used to evaluate the modeling capability and validation of each algorithm. The obtained results showed that the designed intelligent method can identify devoid rough rice seeds with acceptable accuracy in all cultivars (R2P>0.81, RMSEp<0.219, Sensitivity>0.8 & Specificity>0.98). Therefore, the machine vision system in combination with artificial neural networks can be used as an intelligent and fast method at the entrance of rice bleaching factories to evaluate the quality of harvested rough rice and predict the percentage of unhealthy rough rice.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Image Processing
  • Artificial Neural Network
  • Matlab
  • Nondestructive Test

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از تاریخ 15 مهر 1402
  • تاریخ دریافت: 23 اردیبهشت 1402
  • تاریخ بازنگری: 15 مهر 1402
  • تاریخ پذیرش: 15 مهر 1402
  • تاریخ اولین انتشار: 15 مهر 1402