تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,503 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,121,353 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,228,237 |
تشخیص و طبقهبندی لهیدگی سیب رددلیشز با استفاده از گرمانگاری فعال | ||
مهندسی بیوسیستم ایران | ||
مقاله 14، دوره 50، شماره 2، شهریور 1398، صفحه 415-425 اصل مقاله (1.18 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2019.258056.665067 | ||
نویسندگان | ||
زهرا حاج علی اوغلی؛ پرویز احمدی مقدم* | ||
گروه مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران | ||
چکیده | ||
ﺷﻨﺎﺳﺎﯾﯽ و ﺟﺪاﺳﺎزی ﻣﺤﺼﻮﻻت ﮐﺸﺎورزی ﺳﺎﻟﻢ از ﻣﺤﺼﻮﻻت آسیبدیده ﻣﻮﺟﺐ ﮐﺎﻫﺶ ﺗﻠﻔﺎت و ﺿﺎﯾﻌﺎت ﻧﺎﺷﯽ از ﮔﺴـﺘﺮش ﺑﯿﻤـﺎری نمونههای ﻧﺎﺳﺎﻟﻢ میشود. به دلیل سهم ناچیز ایران در صادرات محصولات کشاورزی،استفاده از روشهای غیر مخرب مانند گرمانگاری در مراحل سورت و درجه بندی میوه به دلیل سرعت بالا و هزینه پایین ضروری می باشد. در این تحقیق از روش گرمانگاری فعال برای تشخیص و از تکنیک شبکه عصبی مصنوعی برای طبقهبندی لهیدگی سیب رقم رددلیشز استفاده شد. برای بررسی تغییرات دمایی سیبها از آزمایش فاکتوریل و طرح کاملاً تصادفی با سه متغیر مستقل درجه لهیدگی، دمای گرمکن و مدتزمان خنک شدن استفاده شد. نتایج تجزیه واریانس نشان داد که سطوح لهیدگی، دمای گرمکن و مدتزمان خنکشدن بر دمای سطح سیبها دارای تأثیر معنادار در سطح احتمال 1% است. دقت طبقهبند با یک لایه مخفی و 15 نرون، 100% به دست آمد. نتایج حاصله حاکی از این است که اختلاف دمای قسمت لهیده و سالم میتواند بهعنوان معیاری جهت طبقهبندی سیبها درنظر گرفته شود.همچنین روش گرمانگاری فعال روشی کارا و دارای پتانسیل بالا در تشخیص لهیدگی سیب است. | ||
کلیدواژهها | ||
سیب؛ کیفیت؛ گرمانگاری؛ شبکه عصبی مصنوعی | ||
مراجع | ||
Baranowski, P., Lipecki, J., Mazurek, W., Walczak, R.T., 2008. Detection of watercore in ‘Gloster’apples using thermography. Postharvest biology and technology 47, 358-366. Barreiro, P., Ortiz, C., Ruiz‐Altisent, M., Schotte, S., Andani, Z., Wakeling, I., Beyt, P. (1998). Comparison between sensory and instrumental measurements for mealiness assessment in apples. A collaborative test. Journal of Texture Studies 29, 509-525. Chelladurai, V., Jayas, D., White, N., 2010. Thermal imaging for detecting fungal infection in stored wheat. Journal of stored products research 46, 174-179. Dosti, I., Golzarian, A., Aghkhani, M.R., & Sadrnia, M. (2015). Study the changes in the color and temperature of the apple texture during time using the visual and thermal images processing. Iranian Journal of Food Science and Technology.11 (5), 677-693. In Farsi Dosti, I., Golzarian, A., Aghkhani, M.R., & Sadrnia, M. (2013). A review of thermal imaging applications in the analysis of agricultural products quality. 8th National Congress on Agricultural Machinery Engineering,Mashhad University, Mashhad, Iran, pp. 534-542. Du, C.-J., & Sun, D.-W. 2004. Recent developments in the applications of image processing techniques for food quality evaluation. Trends in Food Science & Technology, 15, 230-249. FAO, 2011. FAOSTAT database. http://faostst.fao.org/faosts. Hellebrand, H.J., Beuche, H., Linke, M. (2002). Thermal Imaging. Physical Methods in Agriculture. Springer, pp. 411-427. Hellebrand, H., Herppich, W., Beuche, H., Dammer, K., Linke, M., Flath, K. (2006). Investigations of plant infections by thermal vision and NIR imaging. International agrophysics 20, 1. Jamil, N., Bejo, S.K. (2014). Husk Detection Using Thermal Imaging Technology, Agriculture and Agricultural Science Procedia,128 – 135. Leemans, V. & Destain, M. F. 2004. A real-time grading method of apples based on features extracted from defects. Journal of Food Engineering, 61, 83-89. Lima, R.S.N., Garcia-Tejero, I., Lopes,T.S., Costa, J.M., Vaz, m.,and Duran-Zuazo, V.H. (2015). Linking thermal imaging to physiological indicators in Carica papaya, under different watering regimes. Agricultural Water Management 164,148–157. Manickavasagan, A., Jayas, D. S., White, N. D. G., & Paliwal, J. 2010a. Wheat Class Identification Using Thermal Imaging. Food Bioprocess Technol, 3, 450–460 Qing, Z., Ji, B., Zude, M. (2007). Wavelength selection for predicting physicochemical properties of apple fruit based on near‐infrared spectroscopy. Journal of food quality 30, 511-526. Stockton, G.R. and Lucas, R.G. (2012), Using aerial infrared thermography to detect utility theft of service, SPIE Defense, Security, and Sensing, International Society for Optics and Photonics. Teimouri, N., Omid, M., Mollazade, K., Rajabipour, A., 2015. Separation of clinging almonds and their qualitative classification by combining image processing techniques and artificial neural networks. Biosystem engineering of Iran 46, 355-362. (In Farsi) Varith, J., Hyde, G., Baritelle, A., Fellman, J., Sattabongkot, T. (2003). Non-contact bruise detection in apples by thermal imaging. Innovative Food Science & Emerging Technologies 4, 211-218. Van Zeebroeck, M., Tijskens, E., Dintwa, E., Kafashan, J., Loodts, J., De Baerdemaeker, J., Ramon, H. (2006). The discrete element method (DEM) to simulate fruit impact damage during transport and handling: model building and validation of DEM to predict bruise damage of apples. Postharvest Biology and Technology 41, 85-91. Veraverbeke, E. A., Verboven, P., Lammertyn, J., Cronje, P., Baerdemaeker, J. D., & Nicolaı, B. M. 2006. Thermographic surface quality evaluation of apple. Journal of Food Engineering, 77, 162-168. Xing, J., Baerdamaker, J. (2005). Fresh Bruise detection on selected cultivars apples using visible and NIR spectroscopy. Information and Technology for Sustainable Fruit and Vegetable Production. Frutic 5, 503-507. Zhang, B., Huang, W., JiangboLi, Zhao, C., Fan, S., Wu, J., & Liu, C. 2014. Principles, developments and applications of computer vision for external quality inspection of fruits and vegetables: A review. Food Research International, 62, 326-343. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 370 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 301 |