
تعداد نشریات | 163 |
تعداد شمارهها | 6,762 |
تعداد مقالات | 72,837 |
تعداد مشاهده مقاله | 131,863,146 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 103,535,824 |
بازشناسی انواع پسته بر پایه بینایی ماشین، فیلترهای گابور و الگوریتم وراثتی | ||
مهندسی بیوسیستم ایران | ||
دوره 56، شماره 1، فروردین 1404، صفحه 17-33 اصل مقاله (1.99 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2025.389674.665585 | ||
نویسنده | ||
اسما شمس کرمانی* | ||
گروه مهندسی برق، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه صنعتی سیرجان، سیرجان، ایران. | ||
چکیده | ||
در این پژوهش، روشی نوین و کارآمد برای بازشناسی انواع پسته با بهرهگیری از فیلترهای گابور و الگوریتم وراثتی ارائه شده است که هدف آن افزایش سرعت و دقت در فرآیند طبقهبندی میباشد. برخلاف روشهای پیشین که عمدتاً بر پردازش جداگانه دانههای منفرد پسته تکیه داشتهاند و از این رو با وجود دقت مناسب، از نظر زمانی و محاسباتی پرهزینه بودهاند، روش پیشنهادی از پردازش کلنگر تصاویر مجموعهای از پستهها بهره میگیرد و بدین وسیله فرآیند بازشناسی را تسریع و بهینهسازی میکند. در این چارچوب، ابتدا ویژگیهای بافتی و شکلی برجسته از تصاویر با استفاده از فیلترهای گابور استخراج میگردد. سپس، الگوریتم وراثتی بهمنظور انتخاب ویژگیهای بهینه و حذف دادههای زائد به کار گرفته میشود. ویژگیهای منتخب نهایتاً به طبقهبند kهمسایه نزدیکتر (KNN) منتقل شده تا طبقهبندی نهایی صورت گیرد. ارزیابی روش پیشنهادی بر روی پایگاه دادهای شامل ۱۰۰۰ زیرتصویر متعلق به پنج نوع رایج پسته (اکبری، احمدآقایی، کلهقوچی، فندقی و بادامی) انجام شد و نتایج حاکی از نرخ طبقهبندی صحیح 5/99 درصد میباشد. در مقایسه با روشهای یادگیری عمیق، روش پیشنهادی با وجود عدم نیاز به آموزش عمیق و منابع پردازشی سنگین، دقتی قابل رقابت با آنها ارائه داده و سرعت پیادهسازی بسیار بالاتری دارد. این ویژگیها روش پیشنهادی را به گزینهای مناسب برای کاربردهای صنعتی، بهویژه در خطوط تولید و بستهبندی هوشمند پسته بدل میسازد و گامی مؤثر در جهت خودکارسازی فرآیندهای کشاورزی و کاهش هزینههای زمانی و انسانی تلقی میشود. | ||
کلیدواژهها | ||
الگوریتم وراثتی؛ بازشناسی پسته؛ طبقهبندی تصویر؛ طبقهبند k همسایه نزدیکتر؛ فیلتر گابور | ||
مراجع | ||
Abbaszadeh, M., Rahimifard, A., Eftekhari, M., Ghayoumi Zadeh, H., Fayazi, A., Dini, A., & Danaeian, M. (2019). Deep learning-based classification of defective pistachios via deep autoencoder neural networks. arXiv preprint, arXiv:1906.11878. https://doi.org/10.48550/arXiv.1906.11878. Avuçlu, E. (2023). Classification of pistachio images using VGG16 and VGG19 deep learning models. International Scientific and Vocational Studies Journal, 7(2), 79–86. https://doi.org/10.47897/bilmes.1328313. Avuçlu, E. (2023). Classification of pistachio images with the ResNet deep learning model. Selcuk Journal of Agriculture and Food Sciences, 37(2), 291–300. https://doi.org/10.15316/SJAFS.2023.029. Farazi, M., Abbas-Zadeh, M. J., & Moradi, H. (2017, November ). A machine vision-based pistachio sorting using transferred mid-level image representation of convolutional neural network. Paper presented at the 10th Iranian Conference on Machine Vision and Image Processing (MVIP) IEEE. Isfahan, Iran. https://doi.org/10.1109/IRANIANMVIP.2017.8342335. Goldberg, D. E. (1989). Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Addison-Wesley. Ha, M. H., Tian, X. D., & Zhang, Z. R. (2005, August). Optical font recognition based on Gabor filter. In International Conference on Machine Learning and Cybernetics (ICMLC). Guangzhou, China. https://doi.org/10.1109/ICMLC.2005.1527799. Heidary-Sharifabad, A., Zarchi, M. S., Emadi, S., & Zarei, G. (2021). An efficient deep learning model for cultivar identification of a pistachio tree. British Food Journal, 123(11), 3592–3609. https://doi.org/10.1108/BFJ-12-2020-1100. Indra, D., Fadlillah, H. M., Kasman., & Ilmawan, L. B. (2021, December). Rice texture analysis using GLCM features. Paper presented at the 2021 International Conference on Electrical, Computer and Energy Technologies (ICECET), Cape Town, South Africa. Jain, A. K., & Bhattacharjee, S. K. (1992). Address block location on envelopes using Gabor filters. Pattern Recognition, 25(12), 1459–1477. https://doi.org/10.1016/0031-3203(92)90144-O. Kumar, S. S., Sigappi, A. N., Thomas, G. A., Robinson, Y. H., & Raja, S. P. (2024). Classification and analysis of pistachio species through neural embedding-based feature extraction and small-scale machine learning techniques. International Journal of Image and Graphics, 24(3), 2450032. https://doi.org/10.1142/s0219467824500323. Liang, L., Liu, Y., & Wang, M. (2023, July). Gabor-DCTnet: A simple and efficient method for image classification. In 2023 19th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNC-FSKD). Harbin, China. https://doi.org/10.1109/ICNC-FSKD59587.2023.10281063. Madhavi, D., Mohammed, K. M., Jyothi, N., & Patnaik, M. R. (2019). A hybrid content-based image retrieval system using log-Gabor filter banks. International Journal of Electrical and Computer Engineering, 9(1), 237–244. https://doi.org/10.11591/ijece.v9i1.pp237-244. Mahdavi-Jafari, S., Salehinejad, H., & Talebi, S. (2008, December). A pistachio nuts classification technique: An ANN-based signal processing scheme. Paper presented at the International Conference on Computational Intelligence for Modelling, Control and Automation (CIMCA), Vienna, Austria. https://doi.org/10.1109/CIMCA.2008.150. Manjunath, B. S., & Ma, W. Y. (1996). Texture features for browsing and retrieval of image data. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 18(8), 837–842. https://doi.org/10.1109/34.531803. Nouri-Ahmadabadi, H., Omid, M., Mohtasebi, S. S., & Firouz, M. S. (2017). Design, development, and evaluation of an online grading system for peeled pistachios equipped with machine vision technology and support vector machine. Information Processing in Agriculture, 4(4), 333–341. https://doi.org/10.1016/j.inpa. Omid, M., Mahmoudi, A., & Omid, M. (2009). An intelligent system for sorting pistachio nut varieties. Expert Systems with Applications, 36(9), 11528–11535. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2009.03.040. Patel, F., Mewada, S., Degadwala, S., & Vyas, D. (2023, October). Recognition of pistachio species with transfer learning models. Paper presented at the International Conference on Self Sustainable Artificial Intelligence Systems (ICSSAS), Erode, India. https://doi.org/10.1109/ICSSAS57918.2023.10331907. Shamsi-Goshki, A., Sariyazdi, S., Nazmabadipour, N., & Shamsi-Goshki, H. (2013). Pistachio varieties recognition based on machine vision and Gabor filters. Iranian Journal of Biosystems Engineering, 43(2), 125–131. https://doi.org/10.22059/ijbse.2013.35214. )In Persian(. Singh, D., Taspinar, Y. S., Kursun, R., Cinar, I., Koklu, M., Ozkan, I. A., & Lee, H. N. (2022). Classification and analysis of pistachio species with pre-trained deep learning models. Electronics, 11(7), 981. https://doi.org/10.3390/electronics11070981. Subbarao, M., Ram, G., & Varma, D. (2023, February ). Performance analysis of pistachio species classification using support vector machine and ensemble classifiers. Paper presented at the International Conference on Recent Trends in Electronics and Communication (ICRTEC), Mysore, India. https://doi.org/10.1109/ICRTEC56977.2023.10111889. Wang, M., Gao, L., Huang, X., Jiang, Y., & Gao, X. (2019). A texture classification approach based on the integrated optimization for parameters and features of Gabor filter via hybrid ant lion optimizer. Applied Sciences, 9(11), 2173. https://doi.org/10.3390/app9112173. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 23 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 12 |