
تعداد نشریات | 163 |
تعداد شمارهها | 6,714 |
تعداد مقالات | 72,518 |
تعداد مشاهده مقاله | 130,595,101 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 102,860,203 |
استفاده از پردازش تصویر و شبکههای عصبی مصنوعی به منظور تشخیص تقلب در زیره سیاه پارسی | ||
مهندسی بیوسیستم ایران | ||
دوره 55، شماره 4، بهمن 1403، صفحه 1-20 اصل مقاله (2.27 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2025.390091.665588 | ||
نویسندگان | ||
مجید دولتی1؛ عاطفه نکویی2؛ ایمان گلپور3؛ عاطفه ملکیان* 4 | ||
1گروه علوم و مهندسى صنایع غذایی، دانشکده فنى و منابع طبیعى تویسرکان، دانشگاه بوعلى سینا، همدان، ایران | ||
2گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشگاه جیرفت، جیرفت، ایران | ||
3گروه مهندسی انرژی، دانشگاه ملی آموزش از راه دور، مادرید، اسپانیا. | ||
4گروه کشاورزی و گیاهان دارویی، مجتمع آموزش عالی فاطمیه نهاوند، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران | ||
چکیده | ||
زیره پارسی ایران نقش ویژهای در صادرات و صنایع داخلی دارد. امروزه، با توجه به عرضه گسترده انواع زیره تقلبی در بازار، شناسایی زیره پارسی اصیل از نمونه های تقلبی آن ضروری است. از میان معیارهای مختلف شناسایی، میتوان به شاخصهای رنگ و بافت اشاره نمود. روشهای سنتی مانند بازرسی دستی و بصری، علاوه بر زمانبر بودن، با احتمال بالای خطای انسانی همراه هستند. در این پژوهش، بمنظور ارائه روشی نوین، دقیق و سریع، از فناوری ماشین بینایی برای استخراج ویژگیهای رنگی و بافتی زیره از تصاویر آن استفاده شد. سپس، با بهکارگیری شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چندلایه با الگوریتم پسانتشار با یک لایه پنهان و ارزیابی نرون های مختلف در این لایه، فرآیند تشخیص زیره پارسی اصیل از انواع تقلبی انجام گرفت. پنج نمونه از زیره پارسی و چهار نمونه از زیره تقلبی با بیشترین فراوانی در بازار مورد ارزیابی قرار گرفتند. نتایج نشان داد بهترین میانگین دقت شناسایی زیره اصیل از تقلبی، با استفاده از شبکه عصبی با یک لایه پنهان با بکارگیری تابع انتقال لگاریتم سیگموئید در این لایه و تابع خطی در لایه خروجی و الگوریتم یادگیری لونبرگ مارکوات، به ترتیب 51/93 درصد برای ویژگیهای رنگی، 86/ 95 درصد برای ویژگیهای بافتی و 59/95 درصد برای ترکیب این دو ویژگی (رنگی-بافتی) به دست آمد که نتایج شبکه عصبی با استفاده از ویژگی های بافتی عملکرد بهتری داشت. نتایج این تحقیق نشان داد که فن آوری ماشین بینایی و شبکههای عصبی مصنوعی، قابلیت بالایی در شناسایی زیره اصیل پارسی از نمونه های تقلبی با دقت بالا دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
زیره سیاه؛ شبکه های عصبی مصنوعی؛ فن آوری کامپیوتر بینایی؛ ویژگی های بافتی و رنگی | ||
مراجع | ||
Akbari Adergani, B., MohammadzadehMoghadam, M., KarimiNoghabi, M., Mohammadpour, M., KhalilianMovahhed, M.2022. Application of Computer Vision on Non-Destructive Detection of the Authentic and Adulterated Saffron. Saffron Agronomy & Technology, 9(4): 409-429. Agnihotri, V., Shashni, S., & Tripathi, M. (2024). Morphological, phytochemical and pharmacological properties of Carum carvi (caraway) and Bunium persicum (black caraway) seeds: A review. Journal of Food Engineering and Technology, 13(1), 25-31. Anvarkhah, S. (2012). Identification of medicinal plant seeds using advanced methods (Master's thesis, Faculty of Agriculture, Ferdowsi University of Mashhad). (in Persian) Azimzadeh, M., & Amiri, R. (2012). Genetic diversity of Iranian Bunium persicum germplasm by morphological markers and essential oil components. Journal of Medicinal Plants Research, 6(7), 1119-1129. Bansal, S., Sharma, K., Gautam, V., Lone, A. A., Malhotra, E. V., Kumar, S., & Singh, R. (2023). A comprehensive review of Bunium persicum: A valuable medicinal spice. Food Reviews International, 39(2), 1184-1202. Burdock, G. A. (2022). Assessment of black cumin (Nigella sativa L.) as a food ingredient and putative therapeutic agent. Regulatory Toxicology and Pharmacology, 128, 105088. Chaker Al-Hosseini, M. & Esmaeili Zeini, A. M., (2017). Presenting a method for detecting the counterfeit of saffron stigma product using image processing. Master's thesis, Faculty of Technology. Yazd University of Science and Art. Choudhary, P., Seth, A., & Lata Verma, K. (2022). Identification of adulterants and contaminants in black pepper, cumin, fennel, coriander, and turmeric using GC-MS technique for forensic investigation. Journal of Food Science and Industry Research, 18(3), 31-51. (In Persian) Dowlati, M. (2013). Quality detection and grading of Rutilus frisii kutum using a combination of machine vision techniques and artificial neural networks (Doctoral dissertation, Faculty of Agricultural Engineering and Technology, University of Tehran). (in Persian) Dowlati, M., Nekouei, A., & Golpour, I. (2016). Identification and classification of Persian cumin (Bunium persicum Boiss) populations using image processing combined with artificial neural networks. Agricultural Machinery Research, 5(1), 37-46. (in Persian) Dowlati, M., Mohtasebi, S. S., & de la Guardia, M. (2012). Application of machine-vision techniques to fish-quality assessment. Trends in Analytical Chemistry, 40, 168-179. Dowlati, M., Mohtasebi, S. S., Omid, M., Razavi, S. H., Jamzad, M., & de la Guardia, M. (2013). Freshness assessment of gilthead sea bream (Sparus aurata) by machine vision based on gill and eye color changes. Journal of Food Engineering, 119(2), 277-287. Fayazi, S., Abbaspour Fard, M. H., Monjami, S. A. H., Sadrnia, H., & Rouhani, A. (2013). Identification and differentiation of three Iranian rice varieties in mixed populations using texture features and LVQ neural network. Agricultural Mechanization Journal, 1(1), 35-43. (in Persian) Golpour, A. (2012). Prediction, detection, and kinetic study of rice drying varieties using image processing and artificial neural networks (Master's thesis, Faculty of Agriculture, Bu-Ali Sina University). (in Persian) Golpour, A., Amiri Paryan, J., Amiri Chayjan, R., & Khazaei, J. (2015). Identification of paddy, brown, and white rice varieties based on texture features and artificial neural network. Agricultural Machinery Journal, 5(1), 73-81. (in Persian) Golpour, I., Amiri Parian, J., & Amiri Chayjan, R. (2014). Identification and classification of bulk paddy, brown, and white rice cultivars with colour features extraction using image analysis and neural network. Czech Journal of Food Science, 32(3), 280-287. Heistev, R. M. (1998). The ANN book. Boston. Long, F., Zhang, H., & Feng, D. D. (2003). Fundamentals of content-based image retrieval. In Multimedia Information Retrieval and Management - Technological Fundamentals and Applications (pp. 1-26). Springer-Verlag. Mousavi Rad, S. J. (2013). Design of an expert system for rice variety authentication using a combination of texture features in rice bulk images. Journal of Machine Vision and Image Processing, 1(1), 11-18. (in Persian) Navidshad, B., Dadashi Orang, A., & Royan, M. (2024). The potential of black cumin (Nigella sativa) as a natural feed additive for poultry: An update. World's Poultry Science Journal, 1-15. Pourreza, A. R. (2011). Determination of variety and impurity detection in wheat seeds using image processing (Master's thesis, Faculty of Agriculture, Ferdowsi University of Mashhad). (in Persian) Razavi, S. M., Bostan, A., & Rahbari, R. (2010). Computer image analysis and physico-mechanical properties of wild sage seed (Salvia macrosiphon). International Journal of Food Properties, 13(2), 308-316. Safari Amiri, Gh., Ghasemi Varnamkhasti, T., Mohtasebi, S. S., & Dolati, M. (2018). Application of an electronic nose system for fraud detection in wild cumin. New Technologies in Food Industry, 5(1), 527-541. (in Persian) Saldana, E., Siche, R., Huamán, R., Luján, M., Castro, W., & Quevedo, R. (2013). Computer vision system in real-time for color determination on flat surface food. Scientia Agropecuaria, 4(1), 55-63. Sharifzadeh, Y. (2003). Investigation of fraud in black cumin (Bunium persicum) (Doctoral dissertation, Faculty of Pharmacy, University of Tehran). (in Persian) Zapotoczny, P. (2011). Discrimination of wheat grain varieties using image analysis and neural networks. Part I. Single kernel texture. Journal of Cereal Science, 54(1), 60-68. Zheng, C., Sun, D. W., & Zheng, L. (2006). Recent developments and applications of image features for food quality evaluation and inspection – A review. Trends in Food Science & Technology, 17(12), 642-655. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 111 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 85 |