تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,102,545 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,208,953 |
ارائه روشی مبتنی بر پردازش تصویر و شبکه عصبی مصنوعی برای استفاده در تنظیم خودکار سرزن پیاز | ||
مهندسی بیوسیستم ایران | ||
مقاله 8، دوره 51، شماره 2، تیر 1399، صفحه 319-328 اصل مقاله (920.49 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2020.286007.665205 | ||
نویسندگان | ||
مسلم افروز1؛ بابک بهشتی2؛ محسن حیدری سلطان آبادی* 3؛ محمد رضا ابراهیم زاده4 | ||
1دانشجوی دکتری، گروه مکانیک ماشینهای کشاورزی، دانشگاه آز اد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات تهران، تهران، ایران | ||
2استادیار گروه مکانیک ماشینهای کشاورزی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات تهران، تهران، ایران | ||
3استادیار پژوهشی /مرکز تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی اصفهان | ||
4استادیار گروه کشاورزی، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد یادگار امام، تهران، ایران | ||
چکیده | ||
سرزن پشت تراکتوری از جمله فناوریهایی است که برای حذف برگ پیاز از آن استفاده میشود. در این ماشین موقعیت قرارگیریهای تیغهها نقش بهسزایی در کیفیت سرزنی پیازها دارد. در صورت برقراری ارتباط بین خصوصیات فیزیکی پیازها و طول برگ باقیمانده پس از سرزنی میتوان به ارائه روشهایی برای تنظیم خودکار تیغهها پرداخت. در این تحقیق روشی ارائه گردید که طبق آن قطر پیازها قبل از سرزنی به کمک پردازش تصویر محاسبه گردید. سپس طول برگ باقیمانده روی پیاز در جریان سرزنی با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) تخمین زده شد و در ادامه با بهکارگیری شبکه عصبی چندیساز بردار یادگیر (LVQ) پیازها بر حسب اندازه طول برگ باقیمانده در چهارگروه طبقهبندی شدند. برای ارزیابی شبکههای مورد استفاده از آمارههای ریشه میانگین مربعات خطا، میانگین خطای مطلق و دقت، صحت، حساسیت و اختصاصی بودن طبقهبندی استفاده شد. نتایج نشان داد که شبکه عصبی طراحی شده ارتفاع برش برگ را با مقادیر RMSE و MAE به ترتیب 025/0 و 01/0 پیشبینی نمود. همچنین طبقهبندی پیازها با دقت کلی 91 درصد انجام شد. نتایج این پژوهش را میتوان در راه اندازی مکانیزمهای خودکار برای تنظیم تیغههای برش سرزن پیاز بهکار گرفت. | ||
کلیدواژهها | ||
سرزن پیاز؛ پردازش تصویر؛ شبکه عصبی مصنوعی؛ چندی ساز بردار یادگیر؛ تنظیم خودکار | ||
مراجع | ||
Abry, P., Roux, S. G., Wendt, Messier, H., Klein, P., Tremblay, A., Borgnat, P., Jaffard, S., Vedel, B., Coddington, J. & Daffner, L. A. (2015). Multiscale Anisotropic Texture Analysis and Classification of Photographic Prints:Art scholarship meets image processing algorithms. Signal Processing Magazine, IEEE, 32.4: 18-27. Alipasandi, A., Ghaffari, H. & Zohrabi Alibeyglu, S. (2013). Classification of three Varieties of Peach Fruit Using Artificial Neural Network Assisted with Image Processing Techniques. International Journal of Agronomy and Plant Production. Vol., 4 (9), 2179-2186. Cakmak, G. & Yildiz, C. (2011). The prediction of seedy grape drying rate using a neural network method. Journal of Computers & Electronics in Agriculture, 75, 132–138. Capizzi, G., Sciuto, G. L., Napoli, C., Tramontana, E. & Wo´zniak, M. (2015). Automatic Classification of Fruit Defects based on Co-Occurrence Matrix and Neural Networks. Proceedings of the Federated Conference on Computer Science and Information Systems pp. 861–867. Casady, W. W., Paulsen, Reid, M. R. J. F. & Sinclair, J. B. (1992). A trainable algorithm for inspection of soybean quality. Transactions of the ASAE. 35(6): 2027- 2034. Chahal, N. (2015). A study on agricultural image processing along with classification model. Advance Computing Conference (IACC), 2015 IEEE International. Cho, S. I. & Ki, N. H. (1999). Autonomous speed sprayer using machine vision and fuzzy logic. Transactions of the ASAE 42(40):1137-1143. Dai, J. & Qing, Xu. (2013). Attribute selection based on information gain ratio in fuzzy rough set theory with application to tumor classification. Applied Soft Computing. Volume 13, Issue 1, Pages 211-221. Daneshmand Vaziri, M., Rajabipour, A. & Omid, M. (2018). Investigating the Possibility of Using the Wireless Sensor Network (WSN) and Image Processing in an Early Detection and Diagnosis of the Pest of Greenhouse Whitefly. Iranian Journal of Biosystem Engineering. 49(3), 395-408. (In Farsi). Diaz, R., Gil, L., Serrano, C., Blasco, M., Molto, E. & Blasco, J. (2004). Comparison of three algorithms in the classification of table olives by means of computer vision. Journal of Food Engineering. Vol. 61, No.1, pp. 101-107. Erenturk, S., & Erenturk, K. (2007). Comparison of genetic algorithm and neural network approachesfor the drying process of carrot. Journal of Food Engineering, 78, 905-912. Gonzalez, R. & Woods, R. (2002). Digital Image Processing. Addison-Wesley Publishing Company, 2nd edition. Heidarisoltanabadi, M., Taki, O. Abdolahpur, S. & Moghadam-Vahed, M. (2013). Development and Evaluation of a Roller-Type Onion Topper. Journal of Agricultural Engineering Research, Vol.13, No.4, P:89-96. (In Farsi). Khojastehnazhand, M., Omid, M., Tabatabaeefar, A., (2010). Development of lemon sorting system based on color and size. Afr. J. Plant Sci. 4 (4), 122–127. Krose, B. & Smagt, P. (1996). An introduction to neural networks. Eighth edition, November, Amsterdam. Liming, X., Yanchao, Z., 2010. Automated strawberry grading system based on image processing. Comput. Electron. Agric. 71, 32–39. Mirabadi, A. & Emami, H. (2017). Detection of defective bearings on asynchronous induction motors using discrete wavelet transform and LVQ. Third Electrical and Computer Conference. Foolad Shahr. Isfahan. (In Farsi). Mohebbi, M. Akbarzadeh Totonchi, M.R. Shahidi, F. & Pourshahabi, M. R. (2007). Investigate the possibility of machine vision and artificial neural networks in predicting moisture content of dried shrimp. In: Proceeding of the 4thConference on machine vision and image processing, 13-14 feb, ferdowsi university of mashhad, Iran. (In Farsi) Mokhtari Sadehi, M. (2009). Evaluation of SAMON onion harvesting machine in Jiroft and Kahnuj area. Master's thesis, Faculty of Agriculture, Tabriz University. (In Farsi). Mozaffari, M., and Kazeminkhah, K. (2000). Design, manufacturing and evaluation of suitable bulbs harvesting machines for small areas (laboratory samples). Final Research Report, Agricultural Research and Education Organization, Agricultural Engineering Research Institute, Ministry of Agricultural Jihad. (In Farsi). Nozari, V. & Mazlomzadeh, M. (2013). Date grading based on some physical properties.J. Agric. Technol. 9 (7), 1703–1713. Razak, T. R. B., Othman, M. B., Bakar, M. N. B. A., Ahmad, K. A. B. & Mansor, A. B. (2012). Mango grading by using fuzzy image analysis in international conference on agricultural. Environ. Biol. Sci., 18–22. Rohani, A. & Makarian, H. (2011). Making Weed Management Maps by Artificial Neural Networks for Using in Precision Agriculture. Journal of Agricultural Machinery .Vol. 1, No. 2. 74-83. (In Farsi). Rong, D., Rao, X. & Ying, Y. (2017). Computer vision detection of surface defect on oranges by means of a sliding comparison window local segmentation algorithm. Comput. Electron. Agric., 59–68. Rovira-Más, F., Han, S., Wei, J. & Reid, J.F. (2005). Fuzzy Logic Model for Sensor Fusion of Machine Vision and GPS in Autonomous Navigation. An ASAE Meeting Presentation, Paper Number: 051156. Shen, A., Tong, R. & Deng, Y. (2007). Application of classification models on credit card fraud detection. Service Systems and Service Management, 2007 International Conference on. IEEE, 2007. Shibani, H., 1981. Gardening, Vegetables. Volume III. Sepehr Publishing Center, Tehran. Shimizu, N., Haque, M., Andersson, M. & Kimura,T. (2008). Measurement and fissuring of rice kernels during quasi-moisture sorption by image analysis. Journal of Cereal Science. 48, 98-103. Shinoda, H, Legare, M.E., Mason, G.L., Berkbigler, J.L., Afzali, M.F., Flint, A.F., Hanneman, W.H. (2014). "Significance of ERα, HER2, and CAV1 expression and molecular subtype classification to canine mammary gland tumor. Journal of Veterinary Diagnostic Investigation 26.3 : 390-403. Torabi, A., Riazi, R., Daneshi Kohani, M., Vakilipour, S., Veisi, H. & Zare, H. (2016). Prediction of NOx emission of an experimental swirl stabilized combustor using the flame image processing techniques and data mining methods. Aerospace Pace Knowledge and Technology Journal.Volume 5, Issue 2, Page 7-28. (In Farsi). Yudong, Z. & Lenan, W. u. (2012). Classification of Fruits Using Computer Vision and a Multiclass Support Vector Machine. Sensors, 12, 12489-12505; doi:10.3390/s120912489. Zhang, B.H., Huang, W.Q., Li, J.B., Zhao, C.J., Liu, C.L. & Huang, D.F. (2014). Detection of slight bruises on apples based on hyperspectral imaging and MNF transform.Spectrosc. Spectral Anal. 34 (5), 1367–1372. Zhang, W.J, Zhong, X.Q. & Liu, G. H. (2008). Recognizing spatial distribution patterns of grassland insects: neural network approaches. Stochastic Environmental. Research and Risk Assessment, 22:207–216. Zhang, Y.L., Wu, H.F. & Huang, J.F. (2010). Application of neural networks to discriminate fungal infection levels in rice panicles using hyperspectral reflectance and principal components analysis. Computers and Electronics in Agriculture, 72: 99-106. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 470 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 327 |