تشخیص ارقام شلتوک، برنج قهوه ای و سفید براساس ویژگی های بافتی تصویر و شبکه عصبی مصنوعی

ماشین های کشاورزی

مقاله 8، دوره 5، شماره 1 - شماره پیاپی 9، 1394، صفحه 73-81   

نوع مقاله: مقاله پژوهشی

شناسه دیجیتال (DOI): 10.22067/jam.v5i1.21550

نویسندگان

ایمان گلپور¹؛ جعفر امیری پریان^{* 1}؛ رضا امیری چایجان¹؛ جواد خزائی²

¹دانشگاه بوعلی سینا

²دانشگاه تهران

چکیده

شناسایی ارقام برنج در کشاورزی مدرن از اهمیت بالایی برخوردار است. ویژگی های بافتی از میان عوامل مختلف می تواند برای شناسایی ارقام برنج استفاده شود. پردازش تصاویر دیجیتال به‌عنوان روشی جدید می‌تواند برای استخراج ویژگی‌های بافت به‌کار برده شود. هدف از این پژوهش شناسایی ارقام برنج با استفاده از ویژگی های بافت تصویر به‌کمک پردازش تصویر و شبکه های عصبی مصنوعی پس انتشار می باشد. برای تشخیص ارقام برنج، پنج رقم برنج ایرانی به نام‌های فجر، شیرودی، ندا، طارم محلی و خزر تهیه شدند. 108 ویژگی بافتی از تصاویر برنج با استفاده از ماتریس هم وقوعی تصویر سطوح خاکستری استخراج گردید. سپس شناسایی ارقام با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی پس انتشار صورت پذیرفت. پس از ارزیابی شبکه های یک لایه با استفاده از ویژگی های بافتی، بیشترین دقت طبقه بندی برای ارقام شلتوک، برنج قهوه‌ای و سفید به‌ترتیب: 2/92%، 8/97% و 9/98% به‌دست آمد. پس از اینکه شبکه با دولایه پنهان مورد ارزیابی قرار گرفت، بهترین میانگین دقت طبقه بندی برای تشخیص ارقام شلتوک 67/96%، برای برنج قهوه ای 78/97% و برای برنج سفید 88/98% حاصل شد. بیشترین دقت طبقه بندی پس از انتخاب ویژگی برای شلتوک با 45 ویژگی 9/98%، برای ارقام برنج قهوه ای با 11 ویژگی انتخاب شده 3/93% و برای ارقام برنج سفید 7/96% با 18 ویژگی انتخاب شده به‌دست آمد.

کلیدواژه‌ها

برنج؛ پردازش تصویر؛ شبکه های عصبی مصنوعی؛ ویژگی های بافت

مراجع