تصنیف نضج الطماطم عن طریق تحلیل الصور

نوع المستند : Original Article

المؤلفون

1 معید بقسم الهندسة الزراعیة ، کلیة الزراعة ، جامعة عین شمس، مصر.

2 أستاذ مساعد بقسم الهندسة الزراعیة ، کلیة الزراعة ، جامعة عین شمس، مصر.

المستخلص

 تعتبر عملیة التدریج للخضر والفاکهة بعد الحصاد هى خطوة أساسیة فى إدارة عملیات ما بعد الحصاد. ویتم تدریج الخضر والفاکهة على أساس الخصائص الطبیعیة مثل اللون ،الحجم ،الشکل والخلو من الامراض. الفرز الدقیق یمکن ان یتحقق باستخدام تقنیات الرؤیة الآلیة ومعالجة الصور الرقمیة فى عملیات الفرز والتدریج للمنتجات الزراعیة. یستند الفرز الیدوى على جودة الفحص البصرى التقلیدى للعمالة، وهى مملة ، تستغرق وقتا طویلا ، معدلات الإنتاج بطیئة وغیر ثابتة ، وذات کفاءة منخفضة ویرجع ذلک لاختلاف السمات الشخصیة للعمالة وکذلک إنخفاض کفاءتها ومعدل أنتاجها.هذا بالاضافة الى تعرض المنتجات للتلوث. کل هذة الأسباب تجعل جودة المنتج غیر مطابقة للمواصفات ومعاییر الجودة المحددة للمنتجات الزراعیة وفقا لمتطلبات ورغبات المستهلک.
تهدف هذه الدراسة الى تقییم الخصائص الطبیعیة وجودة ثمار الطماطم عن طریق معالجة الصور الرقمیة باستخام الحاسوب. وقد تم بناء وحدة تحلیل الصوربقسم الهندسة الزراعیة – کلیة الزراعة – جامعة عین شمس. اجراءات تحلیل الصور تم بناؤها لتصنیف ثمار الطماطم الى ثلاث مراحل للنضج وهى (1) اکتمال النمو الأخضر، (2) الوردى ، (3) الأحمر اعتمادا على النسبة المئویة للون الأخضر والأحمر، وتم معالجة الصور وتحلیلها باستخدام برنامج "الماتلاب 2012" . وتم تقدیر بعض الخصائص الطبیعیة للثمار مثل (قیاس الأبعاد) وتم مقارنة النتائج بنتائج تحلیل الصور. وأیضا تم تقدیر الخصائص المیکانیکیة مثل (أقصى قوة اختراق ،الصلابة) خلال مراحل النضج  فى اربعة مواضع مختلفة وهى (الجزء العلوى ،الجزء السفلى ،جوانب الثمرة).
 وتوصلت الدراسة الى النتائج الأتیة :-
أولا:- أمکانیة التمییز بین مراحل النضج الثلاثة لثمار الطماطم طبقا للون الثمرة الخارجى وهى (1) اکتمال النمو الأخضر،(2) الوردى ،(3) الأحمر باستخدام تحلیل الصوروکانت دقة التصنیف 98%  .
ثانیا:- أوضحت نتائج أختبار الأختراق حساسیة کلا من أقصى قوة أختراق ، الصلابة لمراحل النضج. والتغیر الحادث لأقصى قوة أختراق من الأخضر الى الوردى ومن الأخضر للأحمر فى الجزء السفلى للثمرة یکون 51% ،75% وفى الجزء العلوى 10% ،15% ، وفى جوانب الثمرة 26% ،56 % على الترتیب. وهذا یشیر إلى الجزء السفلى للثمار أکثر حساسیة للنضج من المواضع الأخرى.
  التوصیات
1- امکانیة استخدام هذا النموذج لقیاس أبعاد ثمار الطماطم مع تحدید درجة النضج أثناء عملیات ما بعد الحصاد.
2- امکانیة ضبط هذا النموذج لیناسب تصنیف الثمار المختلفة.
3- امکانیة دمج تقنیة تحلیل الصور مع نظام الرؤیة الآلیة للفرز الآلى للثمار فى دراسات مستقبلیة.

الموضوعات الرئيسية


Atherton, J. G. and Rudich, J., 1986. The Tomato Crop, Chapman and Hall Press: 260-273.
Batu, A., 1998. Some Factors Affecting on Determination and Measurement of Tomato Firmness. Tr. J. of Agriculture and Forestry, 22: 411-418.
Batu, A., 2004. Determination of Acceptable Firmness and Color Values of Tomatoes. J. of Food Eng., 61: 471–475.
Bourne, M. C., J. C. Moyer and Hand, D. B., 1966. Measurement of Food Texture by A universal Testing Machine. Food Tech. 20: 522-526.
Boyette, M. D., Sanders, D. C. and Estes, E. A., 2007. Postharvest Cooling and Handling of Field and Greenhouse Grown Tomatoes. Retrieved on August 26, 2007, from                http://www.bae.ncsu.edu/programs/extension/publicat/postharv/tomatoes/tomat.html.
Da Fontoura, L. and Marcondes, R. Jr., 2001. Shape Analysis and Classification: theory and practice. New Jersey, USA: CRC Press: 191-258.
De Grano A. and Pabico, J., 2007. Automating the Classification of Tomato (Lycopersicon  esculentum) Maturity Using Image  Analysis  and Neural  Networks.  Trans.  Nat.  Acad.  Sci.  Tech.  Phili., 29(1):  131-132.

Edan, Y., H. Pasternak, I. Shmulevich and Fallik, D., 1997. Color and Firmness Classification of Fresh Market. Journal of Food Science, 62(4):793-796.

Ewida, E. H., M. N. El Awady, M. A. Rashwan and ElAttar, M. Z., 2014. Computer Application on Pattern Recognition for Palm-Date Grading. Misr J. Ag. Eng., 31(2):619-630.

FAO of agricultural statistics, 2012. http://faostat.fao.org/site/339/default.aspx.
Ghazavi, M. A., R. Karami and Mahmood, 2013. Modeling Some Physico-Mechanical Properties of Tomato. J. of Agricultural Sci., 5(1):210-223.
Hassan, H. E., A. A. Abd El-Rahman and Abdel-Hameed, U. A., 2015. Lemon Quality Evaluation during Maturity Using Color Analysis and Laser Technology. Misr J. Ag. Eng., 32(2):771-778.
Kabany, A. G., 2002. Color Image Analysis for Tomatoes Maturity Inspection. The 10th conference of the Misr Soc. of Agric. Eng.: 95-102.
 
Kabas, O., A. Ozemerzi and Akinci, I., 2006. Physical Properties of Cactus Pear Grown Wild in Turkey. J. of food Eng., 73 (2): 198–202.
Kang, S.P., A. R. East and Trujillo, F. J., 2008. Colour Vision System Evaluation of Bicolour Fruit: A case study with ‘B74’ mango. Postharvest Biology and Tech., 49: 77– 85.
 Kilickan, A. and Guner, M., 2008. Physical Properties and Mechanical Behavior of Olive Fruits under Compression Loading. J. of Food Eng., 87 (2): 222–228.
Leon, K., D. Mery, F. Pedreschi and Leon, J., 2006. Color Measurement in L a b Units from RGB Digital Images. Food Research International, 39: 1084-1091.
Lopez Camelo, A.  F.  L. and P. A. Gomez., 2004. Comparison of Color Indexes for Tomato Ripening. Horticulture Brasileira, 22(3):534-537.
 Mohammadia, V., K.  Kheiralipour and Mahdi G., 2015. Detecting Maturity of Persimmon Fruit Based on Image Processing Technique. Scientia Horticulturae, 184:123–128.
 Mohsenin, N. N., 1986. Physical Properties of Plant and Animal Materials. Gordon of Breach science publishers, New York: 79:100.
 Pavithra, V., R. Pounroja and SathyaBama, B., 2015. Machine Vision Based Automatic Sorting of Cherry Tomatoes. International Conference on Electronics and Communication System: 271-275.
 Sarkar, N., and Wolfe, R. R., 1985. Feature Extraction Techniques for Sorting Tomatoes by Computer Vision. Trans. ASAE 28(3): 970-974,979.
Shewfelt, R. L., S. E. Prussia, V. A. Resurreccion, W. C. Hurst and Campbell, D. T., 1987. Quality Changes of Vine-Ripened Tomatoes within the Postharvest Handling System. J. Food Sci., 52(3): 661–664.
Sirisomboon, P., M. Tanaka, T. Kojima, and William, P., 2012. Nondestructive Estimation of Maturity and Textural Properties on Tomato ‘momotaro’ by Near Infrared Spectroscopy. J. of Food Eng., 112: 218-226.
USDA., 1976. United States Standards for Grading of Fresh Market Tomatoes. USDA Agricultural Marketing Service, Washington DC.
Zhang, Y., X. Yin, X. Zou and Zhao, J., 2009. On-line Sorting Maturity of Cherry Tomato by Machine Vision. IFIP AICT, 295: 2223–2229.