شناسایی برگِ ارقام سیب با تکنیک پردازش تصویر و سیستم استنتاج عصبی‌ـ‌فازی تطبیقی

Abstract

در کشاورزی مدرن امروز، از پردازش تصویر برای مکانیزه و جایگزین‌کردن ماشین‌های هوشمند به‌جای انسان استفاده شده است. یکی از آن موارد شناسایی ارقام گوناگون گیاهان است. شناسایی ارقام گوناگون، در برنامۀ به‌نژادی گیاهان اهمیت بالایی دارد. روش معمول برای انجام این عمل، بررسی چشمی برگ‏ها و میوه‏های گیاهان است که این عمل به‌دلیل وقت‌گیربودن مقرون به‌صرفه نیست. شناسایی نمونه‌ها و طبقه‏بندی آن‌ها با روش ماشین بینایی می‏تواند سریع‏تر انجام گردد. در این تحقیق چهار رقم گرانی‏اسمیت، گلاب کهنز، گالا، و دلبار استیوال مطالعه شدند. در ابتدا نمونه‌های برگ جمع‌آوری و از نمونه‏ها تصویربرداری شد و پس از پردازش تصاویر با الگوریتم نوشته‌شده در نرم‌افزار مت‌لب، ویژگی‏های مورفولوژیک، رنگ، و بافت برای هر یک از تصاویر محاسبه شد و سپس از سیستم استنتاج عصبی‌ـ‌فازی تطبیقی (Adaptive neuro- fuzzy inference system) برای طبقه‌بندی نمونه‏ها استفاده شد. نتایج نشان داد که بهترین سیستم استنتاجی با توابع عضویت ورودی و خروجی به‌ترتیب خطی و مثلثی و روش‌ آموزش مرکب در حالت دسته‏بندی شبکه‏ای سیستم استنتاج فازی، بالاترین دقت را داشت و دقت این روش برای داده‌های طبقه‌بندی آزمایشی 83/95درصد گزارش شد.