| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,139 |
| تعداد مقالات | 76,847 |
| تعداد مشاهده مقاله | 154,437,490 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 116,490,079 |
توسعه و ارزیابی یک سامانه بینایی ماشین هوشمند بهمنظور تشخیص تقلب سنگدان مرغ در گوشت قرمز چرخکرده | ||
| مهندسی بیوسیستم ایران | ||
| دوره 56، شماره 2، شهریور 1404، صفحه 90-105 اصل مقاله (3.56 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2025.398182.665600 | ||
| نویسندگان | ||
| مبین رضازاده1؛ سجاد کیانی* 2؛ مهدی قاسمی ورنامخواستی1؛ زهرا ایزدی1 | ||
| 1گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران. | ||
| 2گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران. | ||
| چکیده | ||
| در این پژوهش سامانهای هوشمند مبتنی بر بینایی ماشین با بهرهگیری از تحلیل رنگی تصاویر دیجیتال گرفته شده با تلفن همراه برای تشخیص تقلب افزودن سنگدان مرغ به گوشت قرمز گوسفندی-گوساله چرخ شده توسعه داده و ارزیابی شد. بدین منظور، نمونههایی مرسوم گوشت قرمز چرخ شده (%55 گوسفند و %45 گوساله) با درصدهای مختلف سنگدان (۰ تا ۱۰۰ درصد) تهیه و در شرایط نورپردازی محیطی آزمایشگاه مستقیم از روی نمونه و از روی بسته سلفونی تصویربرداری شدند. ویژگیهای رنگی (R، G، و B) تصاویر نمونهها در محیط متلب استخراج و با روشهای یادگیری ماشین شامل تحلیل مؤلفههای اصلی (PCA)، رگرسیون حداقل مربعات جزئی (PLSR) و شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چندلایه (MLP) مدلسازی انجام شد. بهترین نتایج مدل PLSR برای تخمین درصد تقلب با ضریب تعیین R² و شاخص RMSR در حالت بدون پوشش سلفون برابر با 7/0 و 51/16 حاصل شد. این شاخصها برای مدل MLP برابر با 97/0 و 673/6 بدست آمد در صورتیکه نتایج برای حالت با پوشش سلفون به دلیل انعکاسهای نوری پوشش پایینتر (90/0 و 54/12) بدست آمد. مدل طبقهبند MLP با دقتهای %85، %4/96، %6/92، %7/73، %2/76 و %7/96 به ترتیب نمونههای تقلبی %10-0، %20-10، %30-20، %40-30، %50-40 و بیش از %50 را طبقهبندی کرد. میانگینهای صحت، حساسیت و F1 score برای مدل ایجاد شده به ترتیب 975/0، 974/0 و 975/0 بدست آمد. نتایج نشان داد این روش غیرمخرب، سریع و قابل اعتماد برای شناسایی تقلب سنگدان در گوشت چرخکرده است و میتواند بهعنوان مبنایی برای توسعه سامانههای کنترل کیفیت گوشت مورد استفاده قرار گیرد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| پردازش تصویر؛ تقلب غذایی؛ شبکههای عصبی مصنوعی؛ مدلسازی | ||
| مراجع | ||
|
Azari, N.Z, Mahmoudian, F., & Shahsuni Mojard, L. (2021). Meat Products Industries: Studying the Nutritional Value of Red Meat. Fourth International Conference on Interdisciplinary Studies in Food Industries and Nutritional Sciences of Iran, Tehran, https://civilica.com/doc/1262624 Ballin, N.Z. (2010). Authentication of meat and meat products. Meat science, 86 (3), 577-587. Chen, H., Tan, C., Lin, Z. (2025). Identification of beef adulteration based on near-infrared spectroscopy and an ensemble of radical basis function network. Journal of Food Composition and Analysis, 143, 107633. Chenyu, L., Xinlian Z., Tanya T.N, Jinyuan L., Tsungchin W., Ellen L., Xin M.T. (2022). Partial least squares regression and principal component analysis: similarity and differences between two popular variable reduction approaches. General Psychiatry, 35:e100662. https://doi.org/10.1136/gpsych-2021-100662 Dean, T., Brendan, M., Gerard, D. (2005). Using Unlabelled Data to Update Classification Rules with Applications in Food Authenticity Studies. Journal of the Royal Statistical Society Series C: Applied Statistics, 55 (1), 1–14. https://doi.org/10.1111/j.1467-9876.2005.00526.x Dehnavi Dehghan, M. A., Kohzadi, N., and Khalilian, S. (2005). Investigating structural change in meat demand through nonparametric revealed preferences test. Fifth Agricultural Economics Conference, University of Sistan and Baluchestan. Dosti Irani, O., & Golzarian, M.R. (2013). Design and evaluation of image processing algorithm for estimating fat content of red meat. 8th National Congress of Agricultural Machinery Engineering (Biosystems) and Mechanization of Iran, Mashhad, https://civilica.com/doc/284547 Edris, M., Ghasemi-Varnamkhasti, M., Kiani, S., Yazdanpanah, H., & Izadi, Z. (2024a). Identifying the authenticity and geographical origin of rice by analyzing hyperspectral images using unsupervised clustering algorithms. Journal of Food Composition and Analysis, 125, 105737. Edris, M., Ghasemi-Varnamkhasti, M., Kiani, S., Yazdanpanah, H., & Izadi, Z. (2024b). Application of fuzzy clustering algorithm and hyperspectral images for rice authentication. Iranian Journal of Biosystems Engineering, 55(2), 79-92. Gewers, F.L., Ferreira, G.R., Arruda, H.F.D., Silva, F.N., Comin, C.H., Amancio, D.R., & Costa, L.F. (2021). Principal Component Analysis: A Natural Approach to Data Exploration. ACM computing surveys, 54 (4): 70:1–70:34. Haute, S.V., Nikkhah, A., Malavi, D., & Kiani, S. (2023). Prediction of essential oil content in spearmint (Mentha spicata) via near-infrared hyperspectral imaging and chemometrics. Scientific Reports, 13(1), 4261. Javadi, K., Ghasemi-Varnamkhasti, M., and Sabzi, N. (2017). Freshness detection of beef using image processing and response surface. Iranian Journal of Food Science and Technology Research, 13(2), 251-261. Kiani, S., Rahimzadeh, H., Kalantari, D., & Moradi-Sadr, J. (2023). Aroma modeling and quality evaluation of spearmint (Mentha spicata subsp. spicata) using electronic nose technology coupled with artificial intelligence algorithms. Journal of Applied Research on Medicinal and Aromatic Plants, 35, 100473. Koekoeh, S., Riana, P., Nugrahaeni, P. A., Ronald, T., & La Jumadin, P. (2022). Meat quality detection using imaging and AI analysis. In Proceedings of the 2nd International Conference on Research and Development (ICORAD), 41–48. https://doi.org/10.47841/icorad.v1i2.94 Ma, J., Sun, D. W., Pu, H., Wei, Q., & Wang, X. (2019). Protein content evaluation of processed pork meats based on a novel single shot (snapshot) hyperspectral imaging sensor. Journal of Food Engineering, 240, 207–213. Meenu, M., Kurade, C., Neelapu, B.C., Kalra, S., Ramaswamy, H.S., & Yu, Y. (2021). A concise review on food quality assessment using digital image processing. Trends in Food Science & Technology, 118, 106-124. Asadi, M.R., Kalantari Hessari, A., Ghaemmagami, S.S., Mosleh, N., Ghorbanzadeh, B., & Abdi., P. (2023). Meat products components using histological method and image analysis software. Veterinary Research and Biologic Products, 1, 102-112. DOI: 10.22092/vj.2022.358361.1966. Minaei, S., Kiani, S., Ayyari, M., & Ghasemi-Varnamkhasti, M. (2017). A portable computer-vision-based expert system for saffron color quality characterization. Journal of applied research on medicinal and aromatic plants, 7, 124-130. Morsy, N, & Sun, D.W. (2013). Robust linear and non-linear models of NIR spectroscopy for detection and quantification of adulterants in fresh and frozen-thawed minced beef. Meat Science, 93 (2), 292-302. Pernice, V., Staude, B., Cardanobile, S., & Rotter, S. (2011). How structure determines correlations in neuronal networks. Plos Computational Biology, 7(5), e1002059. Rady, A. M., Adedeji, A., & Watson, N. J. (2021). Feasibility of utilizing color imaging and machine learning for adulteration detection in minced meat. Journal of Agriculture and Food Research, 6, 100251. Sadeghpour, A., Pirzadeh Khalil, A., Sehatkhah., M., & Khandaghi, J. (2019). Detecting adulteration and checking the authenticity of meat and meat products using chemical properties and PCR technique in Tabriz city. Health and Hygiene of Ardabil, 11(4), 478-488. Sampaio, P. S., Castanho, A., Almeida, A.S., Oliveira, J., & Brites, C. (2020). Identification of Rice Flour Types With Near‐Infrared Spectroscopy Associated With PLS‐DA and SVM Methods. European Food Research and Technology 246: 527–537. Singh, P., Singh, N., Kant Singh, K., & Akansha, S. (2021). Chapter 5 - Diagnosing of disease using machine learning. Machine Learning and the Internet of Medical Things in Healthcare, 89-111. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-821229-5.00003-3 Shen, C., Wang, R., Nawazish, H., Wang, B., Cai, K., Xu, B. (2024). Machine vision combined with deep learning–based approaches for food authentication: An integrative review and new insights. Comprehensive Review, 23(6), e70054. https://doi.org/10.1111/1541-4337.70054 Varshney, L.R., Chen, B.L., Paniagua, E., Hall, D.H., & Chklovskii, D.B. (2011). Structural properties of the Caenorhabditis elegans neuronal network. PLoS computational biology, 7(2), e1001066. World Health Organization. (2024). Red meat consumption in Iran and the world. https://www.who.int Yang, Q., Sun, D. W., & Cheng, W. (2017). Development of simplified models for nondestructive hyperspectral imaging monitoring of TVB-N contents in cured meat during drying process. Journal of Food Engineering, 192, 53–60. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 361 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 260 |
||