การประเมินคุณภาพผลไม้แบบไม่ทำลายโดยใช้คุณลักษณะพื้นผิวของภาพ และการจำแนกด้วยวิธีระยะทางน้อยที่สุด

สุกัญญา  พงษ์สุภาพ; วิมล  อุทานนท์; ธัญณิชา  ทองอยู่; เอก  อุทานนท์

ผู้แต่ง

สุกัญญา พงษ์สุภาพ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล
วิมล อุทานนท์ สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศและวิทยาการข้อมูล คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏบ้านสมเด็จเจ้าพระยา
ธัญณิชา ทองอยู่ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยราชภัฏเทพสตรี
เอก อุทานนท์ สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศและวิทยาการข้อมูล คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏบ้านสมเด็จเจ้าพระยา

คำสำคัญ:

การประเมินคุณภาพผลไม้, เทคนิคการประมวลผลภาพ, การจำแนกด้วยคุณลักษณะพื้นผิว

บทคัดย่อ

การวิจัยนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการประเมินคุณภาพของผลไม้แบบไม่ทำลาย โดยใช้ผลฝรั่งพันธุ์กิมจูเป็นกรณีศึกษา นำเสนอเทคนิคการประมวลผลภาพด้วยคุณลักษณะพื้นผิว (texture features) ในการวิเคราะห์ความเกี่ยวพันของลักษณะพื้นผิวของผลฝรั่งที่วิเคราะห์ได้จากภาพถ่าย กับคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องกับคุณภาพด้านรสชาติ (taste) และด้านลักษณะเนื้อ (flesh) ของผลฝรั่ง ดำเนินการทดลองโดยใช้ (1) คุณลักษณะพื้นผิวแบบเดี่ยว (2) คุณลักษณะพื้นผิวแบบหลายคุณลักษณะ และใช้การจำแนกด้วยวิธีระยะทางน้อยที่สุด

ผลการวิจัย พบว่า (1) การจำแนกความเกี่ยวพันคุณภาพด้านรสชาติ (หวาน ไม่หวาน) โดยใช้วิธีระยะทางน้อยที่สุดในการจำแนกความเกี่ยวพันของคุณลักษณะพื้นผิวแบบเดี่ยว คือ Smoothness มีค่าความแม่นยำสูงกว่าคุณลักษณะพื้นผิวแบบอื่น โดยมีค่าความแม่นยำคิดเป็นร้อยละ 66.67 (2) การจำแนกความเกี่ยวพันคุณภาพด้านลักษณะเนื้อ (นุ่ม ไม่นุ่ม) โดยใช้วิธีระยะทางน้อยที่สุดในการจำแนกความเกี่ยวพันของคุณลักษณะพื้นผิวแบบหลายคุณลักษณะ คือ Clumpiness และ Missibilty มีค่าความแม่นยำสูงกว่าคุณลักษณะพื้นผิวแบบอื่น โดยมีค่าความแม่นยำคิดเป็นร้อยละ 80.00

เอกสารอ้างอิง

ณัฐพล ชัยทวิชธานันท์. (2555). การตรวจสอบฝักมะขามหวานเสียโดยวิธีการประมวลผลภาพ. มหาวิทยาลัยราชภัฏเพชรบูรณ์ สถาบันวิจัยและพัฒนา.

วิมล อุทานนท์, สุกัญญา พงษ์สุภาพ, วันทนี สว่างอารมณ์ และณัฐดนัย สิงห์คลีวรรณ. (2563). การประเมินคุณภาพผลไม้แบบไม่ทำลายโดยใช้เทคนิคการประมวลผลภาพและการจำแนกด้วยฐานกฎ. ว.สารสนเทศ. 19(1), 129-138.

ศิริลักษณ์ วงศ์เกษม. (2555). การใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์ตรวจสอบคุณภาพและคัดแยกผลผลิตทางการเกษตร. ว.มหาวิทยาลัยราชภัฏพิบูลสงคราม. 13(2), 10-21.

Dae Gwan Kim, Burks, Thomas F., Jianwei Qin & Bulanon, D. M. (2009). Classification of grapefruit peel diseases using color texture feature analysis. International Journal of Agric & Biol Eng. 2(3), 41-50.

Gonzalez, R. C. & Woods, R. E. (2009). Digital image processing (3rd ed.). Prentice Hall.

Haralick, R. M., Shanmugam, K. & Dinstein, I. (1973). Textural features for image classification. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 3(6), 610-621, USA.

Leemans, V. & Destain, M.-F. (2004). A real-time grading method of apples based on features extracted from defects. Journal of Food Engineering. 61(1), 83-89.

Mirzaei, H., & Saraee, M. (2007). A new and robust apple evaluation method using image processing. Presented at First Joint Congress on Fuzzy and Intelligent Systems. Ferdowsi University of Mashhad, Iran.

Sukanya, P., Takamatsu R. & Sato M. (1998). Image classification using the surface-shape operator and multiscale features. Proc. of fourteen international conference on pattern recognition. 334-337.

Tamura, H., Mori, S., & Yamawaki, T. (1978). Textural features corresponding to visual perception. IEEE Transactions on Systems, Man, & Cybernetics. 8(6), 460–473.

Unay D. & Gosselin B. (2004). Apple Defect Detection and Quality Classification with MLP- Neural Networks. Retrieved March, 12 2018. https://www.researchgate.net/publication/228952374.