پژوهش‌های مکانیک ماشینهای کشاورزی

پژوهش‌های مکانیک ماشینهای کشاورزی

تعیین ارقام سیب زمینی با استفاده از پردازش تصویر و شبکه عصبی مصنوعی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانش آموخته کارشناسی ارشد، گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
2 گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم،دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
3 استادیار گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی ، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران
چکیده
تشخیص ارقام محصولات کشاورزی، به منظور خودکار سازی فرآیند های پس از برداشت در اغلب کارخانجات انجام می‌شود که این کار با استفاده از بازرسی دستی و بصری بسیار وقت گیر و خطاپذیر می‌ باشد. تکنولوژی ماشین بینایی به عنوان روشی جدید و غیر مخرب می‌ تواند برای استخراج ویژگی‌ های مورفولوژی، رنگ و بافت به کار برده شود. هدف از انجام این پژوهش شناسایی ارقام سیب‌زمینی با استفاده از این ویژگی‌ها به کمک پردازش تصویر و شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌باشد. برای تشخیص ارقام سیب‌زمینی،10 رقم سیب‌زمینی به نام‌های آگریا، مارفونا، جلی، آرندا، راموس، بامبا، سانتا، گرانولا، اسپریت و میلوا تهیه شدند. در نهایت 16 ویژگی مورفولوژی، 24 ویژگی رنگی و120 ویژگی بافتی از این تصاویر استخراج شد. شناسایی ارقام با استفاده از شبکه عصبی پس انتشار انجام گرفت. نتایج بدست آمده از این پژوهش نشان داد که میانگین دقت طبقه‌بندی برای ویژگی‌های مورفولوژی 09/88%، برای ویژگی‌های رنگی61/27% و برای ویژگی‌های بافتی(سطح خاکستری سبز) 28/24% برای شبکه یک لایه بدست آمد. همچنین میانگین دقت طبقه‌بندی برای ویژگی‌های مورفولوژی، رنگی و بافتی (سطح خاکستری سبز) برای شبکه دو لایه به ترتیب عبارت بودند از: 19/86%، 04/39% و 57/28%. نتایج نشان داد که پارامتر موثر برای طبقه‌بندی ارقام سیب‌زمینی، ویژگی‌های مورفولوژی می‌ باشد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

Akhavan, S., Mostafazadeh fard, B., Mousavi, S. F., Ghadami Firoozabadi, A. and Bahrmi, B. 2005. The effect of amount and method of irrigation on yield, yield components and quality of Agria cultivar. Journal of Agric. Biotechnol. 5(2): 27-40. [magiran.com/p842603 -last Accessed: 2026/01/05]. (In Persian).
 
Amiri Parian, J. 2007. Grading of agricultural products based on volume or density using machine vision. Ph.D. Thesis, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran. (In Persian).
 
Anonymous, 2026. [https://amarfact.com/statistics/ -Last Accessed: 2026/05/25]. (In Persian).
 
Dawson, C.W. and Wilby, R. 1998. An artificial neural network approach to rainfull-runoff modeling. HYDROLOG. SCI. J. 43(1): 47-66. https://doi.org/10.1080/02626669809492102
 
 
Golpour, I., Amiri Parian, J., Amiri Chayjan, R. 2012. Recognition of Iranian cultivars based on the analysis of color components of digital images. 7th National Congress of Agricultural Machinery and Mechanization Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran. (In Persian)
 
Golpour, I., Amiri Parian, J., Amiri Chayjan, R. 2014. Identification and Classification of Bulk Paddy, Brown, and White Rice Cultivars with Colour Features Extraction using Image Analysis and Neural Network. Czech J. Food Sci. 32(3): 280–287. https://doi.org/10.17221/238/2013-CJFS
 
Gonzalez, R.C, Woods, R.E. 2018. Digital Image Processing. 4th ed. Pearson, 1306 pp., New York, USA.
 
Homaee, M., Dirksen, C. and Feddes, R.A. 2002. Simulation of root water uptake in non-uniform transient salinity using different macroscopic reduction function, Agricultural Water Management. 57(2): 89-109. https://doi.org/10.1016/S0378-3774(02)00072-0
 
Hoseinzadeh- Talaee, P. 2010. Modeling of flow-scale curve of rock fragments using artificial neural network. M.Sc. Thesis. Bu-Ali Sina University. (In Persian)
 
Hristev, R.M., 1998. The Ann Book. GNU Public License, 392 pp. Available on (http://www.pdg.cnb.uam.es/cursos/Complutense/Complutense2004/pages/12_NeuralNetworks/Hritsev_The_ANN_Book.pdf).
 
Majumdar, S., Jayas, D.S. 1999. Classification of Bulk Samples of Cereal Grains using Machine Vision, Journal of Agricultural Engineering Research. 73(1): 35-47. https://doi.org/10.1006/jaer.1998.0388
 
Russ, J.C. and Neal, F. B. 2016. The Image Processing Handbook. (7th edition). North Carolina State University Raleigh, North Carolina, CRC Press. 1035 pp. ISBN: 978-1-4987-4028-9 (eBook).
 
Sajikumar, N., Thandavewra, B.S. 1999. A non-linear rainfull-run off model using an artificial neural network. Journal of Hydrology. 216(1): 32-55. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(98)00273-X
 
Shabani, M., 2011. Modeling the monthly inflow to Minab Dam using artificial neural network,  M.Sc. Thesis. Bu-Ali Sina University. (In Persian)
 
Shantaiya, S. and Ansari, U. 2012. Identification of Food grains and its quality using pattern classification. International Journal of Computer and Communication Technology. 3(1): 14-19.  https://doi.org/10.47893/IJCCT.2012.1107.
 
Shouche, S.P., Rastogi, R., Bhagwat, S.G., Sainis, J.K., 2001. Shape analysis of grains of Indian wheat varieties. Computers and Electronics in Agriculture. 33(1): 55-76. https://doi.org/10.1016/S0168-1699(01)00174-0
 
Solomon, C. and Breckon, T., 2011. Fundamentals of Digital Image Processing. WileyBlackwell, 328 pp., West Sussex, UK.
 
Unal, B., Mamak, M., Seckin, G., Cobaner, M. 2010. Comparision of an ANN approach with 1-D and 2-D methods for estimating discharge capacity of straight compound channels. Advances in Engineering Software. 41(2): 120-129. https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2009.10.002