التصنيف التلقائي لثمار البرتقال باستخدام تقنية معالجة الصور في MATLAB

نوع المستند : Original Article

المؤلف

مدرس، قسم الهندسة الزراعية، کلية الزراعة، جامعة عين شمس، القاهرة، مصر.

المستخلص

يطور هذا البحث خوارزمية آلية لتقنية معالجة صور فرز ثمار البرتقال في برنامج MATLAB (7.8). تم استخدام غرفة إضاءة خاصة لالتقاط الصور وبواسطة کاميرا رقمية ومن ثم الحصول على صور الثمار. تم بناء خوارزمية وعمل واجهة للمستخدم لمعالجة الصور لتقدير الحجم والمقاس باستخدام معالج الصور في برنامج MATLAB.وکانت مراحل العمل کالتالي: تم التقاط وجهين متعامدين من الثمار، ثم تم معالجة الصور الملتقطة بإخلاء الاضطراب والظل منها، وکذلک تم فصل الخلفية، تبع ذلک مرحلة تصنيف الثمار وفي هذه المرحلة تم تقدير القطر والحجم الحقيقي باستخدام القدمة ذات الورنية وطريقة الماء المزاح على الترتيب، ثم الحصول على الحجم والقطر عن طريق معالجة الصور باستخدام البرنامج. تمت معايرة طريقة معالجة الصور ومقارنة القيم الحقيقية لکل من الحجم والقطر بالقيم المتحصل عليها من معالجة الصور لکلاهما. أظهرت النتائج توافقا کبيرا بين الحجم الحقيقي للثمار المقدر بطريقة إزاحة الماء مع الحجم المقدر بتقنية معالجة الصور، وکان معامل الارتباط أکبر من 98%، وکذا کان تصنيف المقاس للثمار متوافق في کلا الطريقتين وکان معامل الارتباط يعادل 99% مما يدل على ان تقنية معالجة الصور    مناسبة    لتقدير الحجم والمقاس. توفر معالجة الصور تقنية دقيقة ومباشرة وسريعة وغير موسعة لتقييم حجم ثمار البرتقال ويمکن تنفيذها بسهولة في تصنيف ثمار البرتقال مما يسهل عملية تداول الثمار بعد الحصاد، وتستخدم معالجة الصور في تقنية الرؤية الالية لتسهيل عملية الفرز والتدريج في بيوت التعبئة.

الكلمات الرئيسية

الموضوعات الرئيسية


Abhayawick, L.; J. C. Laguerre; V. Tauzin and A. Duquenoy (2002). Physical properties of Three onion varieties as affected by the moisture content. J. Food Eng. 55(3), 253–262.
Akar, R. and C. Aydin (2005). Some physical properties of gumbo fruit varieties. J. Food Eng. 66, 387–393.
Arakeri, M.P. and Lakshmana (2016). Computer vision-based fruit grading system for quality evaluation of tomato in agriculture industry. Procedia Comput. Sci. 79, 426–433.
Aydin, C. and M. Ozcan (2002). some physico-mechanic properties of terebinth (PictaciaterebinthusL.) Fruits. J. Food Eng. 53, 97–101.
Aydin, C. (2003). Physical properties of almond nut and kernel. J. Food Eng. 60, 315–320.
Aydine, C. and M. Ozcan (2007). Determination of nutritional and physical properties of Myrtle (MyrtuscommunisL.) fruit growing wild in Turkey. J. Food Eng. 79, 453–458.
 Codex Alimentarius (2005). Standard for oranges: Codex Stan 245-2004. 1º Amendment. Rome: FAO e WHO, 6 p.
Eissa, A. A.; A. A. Khalik; and A. A. Abdel (2012). Understanding color image processing by machine vision for biological materials. Structure and Function of Food Engineering, pp. 227-274.
European Commission (2011b).European Commission Regulation (EU) No 543/2011 of 7 June 2011 laying down detailed rules for the application of Council Regulation (EC) No 1234/2007 in respect of the fruit and vegetables and processed fruit and vegetables sectors Regulation No 1121/2008 of 13 November 2008 establishing the standard import values for determining the entry price of certain fruit and vegetables.
Fellegari, R. and H. Navid (2011) Determining the orange volume using image processing. International Conference on Food Engineering and Biotechnology IPCBEE vol.9IACSIT Press, Singapore, pp. 180-184.
Ge, P.; Q. WU and Y. SUN (2007). The Design of Fruit Automated Sorting System. In International Conference on Computer and Computing Technologies in Agriculture (pp. 165-170). Springer, Boston, MA.
Hassan, H.E. (2002). study of sortingand grading operations of Egyptian mature oranges using visible laser. Ph.D. Thesis, National Institute of laser enhanced science Cairo Univ., Egypt.
Kang, S.P.; A. R. East and F. J. Trujillo (2008).Colour Vision System Evaluation of Bicolour Fruit: A case study with ‘B74’ mango. Postharvest Biology and Technology 49. pp, 77– 85.
Khoshnam, F.; A. Tabatabaeefar; M. Ghasemi-Varnamkhasti and A. M. Borghei (2007). Mass modeling of pomegranate (PunicagranatumL) fruit with some physical Characteristics. Sci. Hortic. pp. 114, 21–26.
MATLAB (2009). Image processing toolbox help.
Mohsenin, N. N. (1986). Physical Properties of Plant and Animal Materials. Gordon and Breach Science Publishers, New York, NY., pp.94 - 100.
Moreda, G.P.; J. Ortiz-Cañavate; F. J. García-Ramos and M. Ruiz-Altisent (2009). Nondestructive technologies for fruit and vegetable size determination –A review. J.Food Eng. 92 (2), 119–136.
Naik, S.; and B., Patel (2017). Machine vision-based fruit classification and grading-a review. International Journal of Computer Applications, 170(9), 22-34.
 Omobuwajo, T.O.; E. A. Akande and L. A. Sanni (1999). Selected physical, mechanical, and Aerodynamic properties of African breadfruit (Treaulia Africana) seeds. J. Food Eng. 40, 241–244.
Papadakis, S.; S. Abdul-Malek; R. E. Kamdem and K. L. Jam (2000). A versatile and Inexpensive technique for measuring color of foods. Food Technol.-Chicago 54, 48–51.
 Razmjooy, N.; B.S. Mousavi; F. Soleymani (2012). A realtime mathematical computer method for potato inspection using machine vision. Computer. Math. Appl. 63 (1), 268-279.
Sadegaonkar, V.D. and K.H. Wagh (2015). Automatic Sorting Using Computer Vision & Image Processing for Improving Apple Quality. International Journal of Innovative Research and Development4(1), pp. 543-546.
 Sessiz, A.; R. Esgici and S. Kizil (2007). Moisture-dependent physical properties of caper (Capparisssp.) Fruit. J. Food Eng. 79, 1426–1431.
 Zhou, L.; V. Chalana and Y. Kim(1998). A PC-based machine vision system for real-time computeraided potato inspection. Int. J. Imaging Syst. Technol. 9(6), 423-433.