پژوهش‌های مکانیک ماشینهای کشاورزی

پژوهش‌های مکانیک ماشینهای کشاورزی

طبقه بندی برنج سفید خالص و مخلوط با استفاده از طیف سنجی مرئی-مادون قرمز نزدیک و یادگیری ماشین

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری تخصصی گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.
2 دانشیار گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.
3 دانشیار گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران.
چکیده
برنج غذای اصلی حدود 2/5 میلیارد نفر از جمعیت جهان است. کیفیت این محصول تحت تاثیر عوامل مختلفی است. در نتیجه، کنترل کیفیت و تشخیص تقلب از مسائل مهم صنعت برنج محسوب می شود. هدف از این تحقیق، بررسی و تشخیص تقلب برنج با بکارگیری روش طیف سنجی Vis/NIR و روش های شیمی سنجی و یادگیری ماشین بود. برای انجام آزمایش ها 13 کلاس براساس میزان اختلاط رقم اصلی برنج (رقم هاشمی) با ارقام غیراصلی فجر، گیلانه، خزر و شیرودی تهیه شد، بدین صورت که کلاس های ناخالص حاصل اختلاط 90، 80 و 70 درصد از برنج رقم هاشمی به ترتیب با 10، 20 و 30 درصد از ارقام دیگر مورد اشاره بود. برای طبقه بندی نمونه های برنج از الگوریتم های پرسپترون چندلایه (MLP)، درخت تصمیم (DT) و ماشین های بردار پشتیبان (SVM) استفاده شد. برای ارزیابی عملکرد طبقه بندهای مورد مطالعه از شاخص های آماری شامل حساسیت (Se)، ویژه بودن (Sp)، صحت (Ac) و ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) در قالب توسعه ماتریس های آسیمگی طبقه بندها استفاده شد. نتایج مطالعه نشان داد که الگوریتم های درخت تصمیم از نوع J48، شبکه های عصبی مصنوعی پرسپترون چندلایه و ماشین بردار پشتیبان با تابع هسته RBF به ترتیب با مقادیر صحت و RMSE برابر با 100 درصد و صفر، 96/92 درصد و 0/0951 و 92/31 درصد و 0/2483 توانستند نمونه های مختلف برنج سفید را طبقه بندی کنند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

Abdullah, A., Rahim, N., Masnan, M., Sa'ad, F., Zakaria, A., Shakaff, A., & Omar, O. (2016). Rice and the electronic nose. In Electronic Noses and Tongues in Food Science (pp. 103-113). Elsevier.
 
Anwar, H., Anwar, T., & Murtaza, S. (2023). Review on food quality assessment using machine learning and electronic nose system. Biosensors and Bioelectronics: X, 100365.
 
Bakhshipour, A., & Zareiforoush, H. (2020a). Development of a fuzzy model for differentiating peanut plant from broadleaf weeds using image features. Plant Methods, 16(1): 1-16.
 
Bakhshipour, A., & Zareiforoush, H. (2020b). Development of a fuzzy model for differentiating peanut plant from broadleaf weeds using image features. Plant Methods, 16: 1-16.
 
Bakhshipour, A., Sanaeifar, A., Payman, S. H., & de la Guardia, M. (2018). Evaluation of data mining strategies for classification of black tea based on image-based features. Food Analytical Methods, 11(4): 1041-1050.
 
BenGera, I., & Norris, K. H. (1968). Direct spectrophotometric determination of fat and moisture in meat products. Journal of Food Science, 33(1): 64-67.
 
Champagne, E. T. (2008). Rice aroma and flavor: a literature review. Cereal Chemistry, 85(4): 445-454.
 
Choudhury, P., Kohli, S., Srinivasan, K., Mohapatra, T., & Sharma, R. (2001). Identification and classification of aromatic rices based on DNA fingerprinting. Euphytica, 118(3): 243-251. 
 
Fu, H., Yin, Q., Xu, L., Wang, W., Chen, F., & Yang, T. (2017). A comprehensive quality evaluation method by FT-NIR spectroscopy and chemometric: Fine classification and untargeted authentication against multiple frauds for Chinese Ganoderma lucidum. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 182: 17-25.
 
Gujjar, H. S., & Siddappa, D. M. (2013). A method for identification of basmati rice grain of india and its quality using pattern classification. International Journal of Engineering Research and Applications, 3(1): 268-273.
 
Haghbin, N., Bakhshipour, A., Mousanejad, S., & Zareiforoush, H. (2023). Monitoring Botrytis cinerea infection in kiwifruit using electronic nose and machine learning techniques. Food and Bioprocess Technology, 16(4), 749-767.
 
Han, X., Lü, E., Lu, H., Zeng, F., Qiu, G., Yu, Q., & Zhang, M. (2020). Detection of spray-dried porcine plasma (SDPP) based on electronic nose and near-infrared spectroscopy data. Applied Sciences, 10(8), 2967.
 
Hu, L., Yin, C., Ma, S., & Liu, Z. (2019). Vis-NIR spectroscopy Combined with Wavelengths Selection by PSO Optimization Algorithm for Simultaneous Determination of Four Quality Parameters and Classification of Soy Sauce. Food analytical methods, 12(3): 633-643.
 
Huang, C., & Gu, Y. (2022). A machine learning method for the quantitative detection of adulterated meat using a MOS-based E-nose. Foods, 11(4): 602.
 
Jana, A., Bandyopadhyay, R., Tudu, B., Roy, J. K., Bhattacharyya, N., Adhikari, B., Mukherjee, S. (2011). Classification of aromatic and non-aromatic rice using electronic nose and artificial neural network. 2011 IEEE Recent Advances in Intelligent Computational Systems.
 
Karray, F., Karray, F. O., & De Silva, C. W. (2004). Soft computing and intelligent systems design: theory, tools, and applications. Pearson Education. 
 
Kaur, H., & Singh, B. (2013). Classification and grading rice using multi-class SVM. International Journal of Scientific and Research Publications, 3(4): 1-5.
 
Khorramifar, A., Karami, H., Wilson, A. D., Sayyah, A. H. A., Shuba, A., & Lozano, J. (2022a). Grape Cultivar Identification and Classification by Machine Olfaction Analysis of Leaf Volatiles. Chemosensors, 10(4): 125.
 
Khorramifar, A., Rasekh, M., Karami, H., Covington, J. A., Derakhshani, S. M., Ramos, J., & Gancarz, M. (2022b). Application of MOS gas sensors coupled with chemometrics methods to predict the amount of sugar and carbohydrates in potatoes. Molecules, 27(11): 3508.
 
Khorramifar, A., Sharabiani, V. R., Karami, H., Kisalaei, A., Lozano, J., Rusinek, R., & Gancarz, M. (2022c). Investigating Changes in pH and Soluble Solids Content of Potato during the Storage by Electronic Nose and Vis/NIR Spectroscopy. Foods, 11(24): 4077.
 
Liakos, K. G., Busato, P., Moshou, D., Pearson, S., & Bochtis, D. (2018). Machine learning in agriculture: A review. Sensors, 18(8): 2674.
 
Liu, C., Hao, G., Su, M., Chen, Y., & Zheng, L. (2017). Potential of multispectral imaging combined with chemometric methods for rapid detection of sucrose adulteration in tomato paste. Journal of Food Engineering, 215: 78-83.
 
Liu, Q., Zhao, N., Zhou, D., Sun, Y., Sun, K., Pan, L., & Tu, K. (2018). Discrimination and growth tracking of fungi contamination in peaches using electronic nose. Food chemistry, 262, 226-234.
 
Liu, W., Xu, X., Liu, C., & Zheng, L. (2021). Nondestructive Detection of Authenticity of Thai Jasmine Rice Using Multispectral Imaging. Journal of Food Quality, 2021: 6642220.
 
Mollazade, K., Omid, M., & Arefi, A. (2012). Comparing data mining classifiers for grading raisins based on visual features. Computers and Electronics in Agriculture, 84: 124-131.
 
Nayak, P. P., Nandi, S., Bhunia, K., & Datta, A. K. (2023). Modelling the extraction process parameters of amorphous silica-rich rice husk ash using hybrid RSM− BPANN− MOGA optimization technique. Materials Chemistry and Physics, 293, 126944.
 
Omid, M., Mahmoudi, A., & Omid, M. H. (2010). Development of pistachio sorting system using principal component analysis (PCA) assisted artificial neural network (ANN) of impact acoustics. Expert Systems with Applications, 37(10): 7205-7212.
 
Onmankhong, J., Ma, T., Inagaki, T., Sirisomboon, P., & Tsuchikawa, S. (2022). Cognitive spectroscopy for the classification of rice varieties: A comparison of machine learning and deep learning approaches in analysing long-wave near-infrared hyperspectral images of brown and milled samples. Infrared Physics & Technology, 123: 104100.
 
Pearce, T. C., Schiffman, S. S., Nagle, H. T., & Gardner, J. W. (2006). Handbook of machine olfaction: electronic nose technology. John Wiley & Sons.
 
Qamar, M., Siyah Poush, M. R., & Hasibi, P. (2013). Salinity tolerance assessment of rice sucrose transporter antisense lines (OsSUT1) at seedling stage (Oryza sativa var. TaiPai). Agricultural Biotechnology Journal, 5(3): 87-98.
 
Quiñones, M. d. C. S., Martínez, L. A. O., Herrera, S. M. G., Quiñones, O. M. R., Laredo, R. F. G., & y Bioquímica, Q. (2018). Near-Infrared Spectroscopy (NIRS) applied to legume analysis: A Review. Spectroscopy, 8(4).
 
Rasooli Sharabiani, V., & Khorramifar, A. (2022a). Quantitative analysis of organic acids in potatoes using NIR spectroscopy with PLS and ANN methods. Journal of Environmental Science Studies, 7(4): 5541-5549.
 
Rasooli Sharabiani, V., & Khorramifar, A. (2022b). Recognition and classification of pure and adulterated rice using the electronic nose. Journal of Environmental Science Studies, 7(2): 4904-4910.
 
Shahgholi, G., Moeinfar, A., & Khorramifar, A. (2022). Close infrared spectroscopy to estimate the sugar content of different potato cultivars. Journal of Environmental Science Studies, 7(3): 5121-5128.
 
Shao, Y., He, Y., Gómez, A. H., Pereir, A. G., Qiu, Z., & Zhang, Y. (2007). Visible/near infrared spectrometric technique for nondestructive assessment of tomato ‘Heatwave’(Lycopersicum esculentum) quality characteristics. Journal of Food Engineering, 81(4): 672-678.
 
Shi, S., Feng, J., Yang, L., Xing, J., Pan, G., Tang, J., Jiang, Y. (2023). Combination of NIR spectroscopy and algorithms for rapid differentiation between one-year and two-year stored rice. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 291; 122343.
 
Sun, T., Xu, H. R., & Ying, Y. B. (2009). Progress in application of near infrared spectroscopy to nondestructive on-line detection of products/food quality. Spectroscopy and Spectral Analysis, 29(1), 122-126.
 
Tarighi, J., & Khorramifar, A. (2023). Evaluation ability of the NIR-Spectroscopy for detecting the ripening time of walnuts. Journal of Environmental Science Studies, 8(1): 5850-5856.
 
Van Nguyen, N., & Ferrero, A. (2006). Meeting the challenges of global rice production. In (Vol. 4, pp. 1-9): Springer.
 
Wang, X., Bouzembrak, Y., Lansink, A. O., & van der FelsKlerx, H. (2022). Application of machine learning to the monitoring and prediction of food safety: A review. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 21(1): 416-434.
 
Williams, P. (2019). Near Infrared Technology: Getting the best out of light. AfracanSun Media.
 
Wongpornchai, S., Dumri, K., Jongkaewwattana, S., & Siri, B. (2004). Effects of drying methods and storage time on the aroma and milling quality of rice (Oryza sativa L.) cv. Khao Dawk Mali 105. Food chemistry, 87(3): 407-414.
 
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.
 
Zhu, L., Spachos, P., Pensini, E., & Plataniotis, K. N. (2021). Deep learning and machine vision for food processing: A survey. Current Research in Food Science, 4: 233-249.