| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,196 |
| تعداد مقالات | 77,227 |
| تعداد مشاهده مقاله | 157,191,699 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 118,391,248 |
شناسایی و تعیین موقعیت مکانی ناخالصیهای نخود با استفاده کلاسبندهای SVM و KNN | ||
| مهندسی بیوسیستم ایران | ||
| دوره 57، شماره 1، اردیبهشت 1405، صفحه 1-15 اصل مقاله (1.49 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2025.403138.665619 | ||
| نویسندگان | ||
| حسین باقرپور* ؛ سیاوش شامحمدی | ||
| گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران | ||
| چکیده | ||
| در زمان برداشت نخود، انواع مختلفی از ناخالصیها در محصول وجود دارد که لازم است پیش از عرضه به بازار، شناسایی و جداسازی شوند. اگرچه بخش زیادی از این ناخالصیهای براحتی قابل حذف هستند، اما جداسازی مواردی مانند سنگریزههای هماندازه نخود یا نخودهای نارس و بدرنگ با روشهای مرسوم امکانپذیر نیست. هدف این پژوهش، تشخیص نوع و تعیین موقعیت ناخالصیهای مختلف نخود با استفاده از دو مدل هوشمند ماشینبردار پشتیبان (SVM) و K نزدیکترین همسایه (KNN) است. برای این منظور، 400 تصویر RGB تهیه شد که هر کدام از تصویرها شامل شش کلاس نخود سالم، سبز، سیاه، رنگی، سنگ و لپه بودند. برای شناسایی نوع کلاس هر کدام از اشیای موجود در تصویر و استخراج ویژگیها، بعد از تعیین موقعیت مکانی، هر یک از 6 کلاس از تصاویر اصلی جدا گردیدند و به صورت مجزا در 6 دسته مختلف طبقهبندی شدند. با این عملیات، در مجموع کل تعداد تصاویر اشیا به 3840 رسید. ویژگیهایی شامل میانگین، میانه، واریانس، چولگی، هیستوگرام، آنتروپی و نیز ویژگیهای بافتی حاصل از ماتریس هموقوع سطح خاکستری شامل کنتراست، همبستگی، انرژی و همگنی استخراج شد. در مدل SVM، تابع RBF بهترین عملکرد را در مقایسه با توابع دیگر نشان داد. در مدل KNN نیز بهترین نتایج با 13k=، معیار فاصله City Block و وزندهی (c+D²)/1 با 1c= حاصل شد. تعیین موقعیت مکانی اشیا بر اساس مختصات مرکز آنها در محیط MATLAB انجام گرفت. بر اساس نتایج، بیشترین دقت مدلهای SVM و KNN در رزولوشن 250×250 به ترتیب برابر با 09/98 و 88/90 درصد بهدست آمد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| درجه بندی؛ پردازش تصویر؛ حبوبات؛ ناخالصی نخود | ||
| مراجع | ||
|
Aggarwal, A. K., & Mohan, R. (2010). Aspect ratio analysis using image processing for rice grain quality. International Journal of Food Engineering, 6(5). DOI:10.2202/1556-3758.1788 Ardeshirifar, R. (2024). Automated Classification of Dry Bean Varieties Using XGBoost and SVM Models. arXiv preprint arXiv:2408.01244. https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.01244 Azzeh, M., Elsheikh, Y., Nassif, A. B., & Angelis, L. (2023). Examining the performance of kernel methods for software defect prediction based on support vector machine. Science of Computer Programming, 226, 102916. https://doi.org/10.1016/j.scico.2022.102916 Bazrafkan, A., Navasca, H., Kim, J. H., Morales, M., Johnson, J. P., Delavarpour, N., ... & Flores, P. (2023). Predicting Dry Pea Maturity Using Machine Learning and Advanced Sensor Fusion with Unmanned Aerial Systems (UASs). Remote Sensing, 15(11), 2758. https://doi.org/10.3390/rs15112758 Brosnan, T., & Sun, D. W. (2002). Inspection and grading of agricultural and food products by computer vision systems—a review. Computers and electronics in agriculture, 36(2-3), 193-213. https://doi.org/10.1016/S0168-1699(02)00101-1 Cubero, S., Aleixos, N., Moltó, E., Gómez-Sanchis, J., & Blasco, J. (2011). Advances in machine vision applications for automatic inspection and quality evaluation of fruits and vegetables. Food and bioprocess technology, 4, 487-504. https://doi.org/10.1007/s11947-010-0411-8 Cujbescu, D., Nenciu, F., Persu, C., Găgeanu, I., Gabriel, G., Vlăduț, N. V., ... & Boruz, S. P. (2023). Evaluation of an Optical Sorter Effectiveness in Separating Maize Seeds Intended for Sowing. Applied Sciences, 13(15), 8892. DOI:10.3390/app13158892 Dheer, P., & Singh, V. (2019). Classifying wheat varieties using machine learning model. Journal of Pharmacognosy and Phytochemistry, 8(3), 47-49. DOI: 10.13140/RG.2.2.16338.81600 Fan, F., Chen, H., Gao, Y., & Mou, T. (2024). Quantitative detection and sorting of broken kernels and chalky grains in milled rice using computer vision algorithms. Journal of Food Engineering, 383, 112225. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2024.112225 Geng, J., Min, H., & Rao, X. (2021). Separation of clods and stones from harvested potatoes using laser backscattering imaging technique. Journal of Food Measurement and Characterization, 15, 3262-3273. https://doi.org/10.1007/s11694-021-00896-9 Gou, J., Du, L., Zhang, Y., & Xiong, T. (2012). A new distance-weighted k-nearest neighbor classifier. J. Inf. Comput. Sci, 9(6), 1429-1436. Halder, R. K., Uddin, M. N., Uddin, M. A., Aryal, S., & Khraisat, A. (2024). Enhancing K-nearest neighbor algorithm: a comprehensive review and performance analysis of modifications. Journal of Big Data, 11(1), 113. https://doi.org/10.1186/s40537-024-00973-y Haralick, R. M., Shanmugam, K., & Dinstein, I. H. (2007). Textural features for image classification. IEEE Transactions on systems, man, and cybernetics, (6), 610-621. 10.1109/TSMC.1973.4309314 Jahed Armaghani, D., Asteris, P. G., Askarian, B., Hasanipanah, M., Tarinejad, R., & Huynh, V. V. (2020). Examining hybrid and single SVM models with different kernels to predict rock brittleness. Sustainability, 12(6), 2229. https://doi.org/10.3390/su12062229 Kanouni, H.; Ahari, D.S.; Khoshroo, H.H. Chickpea Research and Production in Iran. In Proceedings of the 7th International Food Legume Research Conference, Marrakech, Morocco, 6–8 May 2018.(In Persian). Kılıç, K., Boyacı, I. H., Köksel, H., & Küsmenoğlu, İ. (2007). A classification system for beans using computer vision system and artificial neural networks. Journal of Food Engineering, 78(3), 897-904. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2005.11.030 Lefebvre, M., Zimmerman, T., Baur, C., Guegerli, P., & Pun, T. (1995, January). Potato operation: automatic detection of potato diseases. In Optics in Agriculture, Forestry, and Biological Processing (Vol. 2345, pp. 2-9). SPIE. https://doi.org/10.1117/12.198858 Liu, D., Ning, X., Li, Z., Yang, D., Li, H., & Gao, L. (2015). Discriminating and elimination of damaged soybean seeds based on image characteristics. Journal of Stored Products Research, 60, 67-74. https://doi.org/10.1016/j.jspr.2014.10.001 Ozan, A. K. I., Güllü, A., & Uçar, E. (2015, November). Classification of rice grains using image processing and machine learning techniques. In International scientific conference (pp. 20-21). Prasath, V. B., Alfeilat, H. A. A., Hassanat, A., Lasassmeh, O., Tarawneh, A. S., Alhasanat, M. B., & Salman, H. S. E. (2017). Distance and similarity measures effect on the performance of K-nearest neighbor classifier—a review. arXiv preprint arXiv:1708.04321. DOI:10.48550/arXiv.1708.04321 Salam, S., Kheiralipour, K. (2022). Development and evaluation of chickpea classification system based on visible image processing technology and artificial neural network. Innovative Food Technologies, 9(2), 181-193. https://doi.org/10.22104/jift.2021.5173.2063. (In Persian) Salam, S., Kheiralipour, K., & Jian, F. (2022). Detection of unripe kernels and foreign materials in chickpea mixtures using image processing. Agriculture, 12(7), 995. https://doi.org/10.22104/jift.2021.5173.2063 Stegmayer, G., Milone, D. H., Garran, S., & Burdyn, L. (2013). Automatic recognition of quarantine citrus diseases. Expert systems with applications, 40(9), 3512-3517. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.12.059 Venkataraman, D., & Mangayarkarasi, N. (2017, September). Support vector machine based classification of medicinal plants using leaf features. In 2017 International conference on advances in computing, communications and informatics (ICACCI) (pp. 793-798). IEEE. DOI:10.1109/ICACCI.2017.8125939 Venora, G., Grillo, O., Shahin, M. A., & Symons, S. J. (2007). Identification of Sicilian landraces and Canadian cultivars of lentil using an image analysis system. Food Research International, 40(1), 161-166. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2006.09.001 Voisin, A. S., Guéguen, J., Huyghe, C., Jeuffroy, M. H., Magrini, M. B., Meynard, J. M., ... & Pelzer, E. (2014). Legumes for feed, food, biomaterials and bioenergy in Europe: a review. Agronomy for Sustainable Development, 34, 361-380. https://doi.org/10.1007/s13593-013-0189-y Yang, H., Ni, J., Gao, J., Han, Z., & Luan, T. (2021). A novel method for peanut variety identification and classification by Improved VGG16. Scientific Reports, 11(1), 15756. https://doi.org/10.1038/s41598-021-95240-y Zareiforoush, H., Minaei, S., Alizadeh, M. R., & Banakar, A. (2016). Qualitative classification of milled rice grains using computer vision and metaheuristic techniques. Journal of food science and technology, 53, 118-131. doi: 10.1007/s13197-015-1947-4 Zhu, B., Jiang, L., Jin, F., Qin, L., Vogel, A., & Tao, Y. (2007). Walnut shell and meat differentiation using fluorescence hyperspectral imagery with ICA-kNN optimal wavelength selection. Sensing and Instrumentation for Food Quality and Safety, 1, 123-131. https://doi.org/10.1007/s11694-007-9015-z | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 136 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 126 |
||