مهندسی بیوسیستم ایران

مهندسی بیوسیستم ایران

بازشناسی ارقام پسته بر پایه ماشین بینایی و فیلترهای گابور

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 کارشناس ارشد، دانشگاه شهید باهنر کرمان
2 دانشیار، دانشگاه شهید باهنر کرمان
3 دانشجوی کارشناسی، دانشگاه تربیت مدرس تهران
چکیده
در این تحقیق با استفاده از فیلترهای گابور، روشی برای استخراج ویژگی­های مناسب از تصاویر پسته و بازشناسی رقم آن، ارائه شده است. برخلاف روش­های موجود دسته­بندی ارقام پسته که بر اساس پردازش تک­تک دانه­های پسته انجام شده‌اند، در روش حاضر، تصویر مجموعه­ای از دانه­های پسته به عنوان بافت مورد پردازش قرار می­گیرد که این امر موجب کارآیی و افزایش سرعت می­گردد. روش ارائه شده روی مجموعه­ای شامل 1000 زیرتصویر از 5 رقم متداول پسته آزمایش شده است. برای طبقه­بندی، طبقه­بند k همسایه نزدیکتر به­کار رفته است. نتایج آزمایش، متوسط نرخ طبقه­بندی صحیح برای مجموعه آزمایشی را معادل 8/94% نشان می­دهد که مناسب بودن روش پیشنهادی برای بازشناسی پسته را تأیید می­کند.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Pistachio Varieties Recognition using Machine Vision and Gabor Filters

نویسندگان English

Asma Shamsi gooshki 1
Saeid Saryazdi 2
Hosein Nezam Abadi pour 2
Hamze Shamsi Gooshki 3
چکیده English

A new method based upon Gabor filter and machine vision for the recognition of pistachio varieties is proposed throughout the current study. In the suggested method, the image of a set number of pistachios is considered to represent a texture; instead of one by one pistachio processing (which is actually done in the current methods) the new method is expected to represent a higher rating as well as a higher performance. To evaluate the proposed method, it was applied on an image of a set of pistachios' containing 1000 sub-images of 5 varieties of the fruit and using a K-means clustering to classify the product. The experimental results confirm the efficiency of the method by a classification rating of 94.8%.

کلیدواژه‌ها English

Classification
Feature extraction
Image recognition

  • تاریخ دریافت 02 مرداد 1390
  • تاریخ بازنگری 27 شهریور 1392
  • تاریخ پذیرش 29 فروردین 1391