تشخیص میوه نارس به کمک پردازش تصویر یک فناوری نوین است که با استفاده از الگوریتم ها و روش های هوش مصنوعی، قادر است میوه های نارس را از میوه های رسیده تفکیک کند.

این فناوری از تصاویر میوه ها در مقیاس بزرگ استفاده می کند و با تحلیل ویژگی های ظاهری میوه ها، مانند رنگ، شکل و جوهره، تشخیص می دهدکه آیا میوه نارس است یا خیر.

با استفاده از این فناوری، می توان به طور خودکار و سریع میوه های نارس را جدا کرده و به طور مثال در صنعت کشاورزی و غذایی استفاده کرد تا میوه های نارس جدا شده به عنوان محصول فرعی حاصل از تولید، در صنایع دیگر مورد استفاده قرار گیرند یا برای تولید محصولات دیگری مانند آبمیوه جوشانده شوند.

مقدمه:

در این مطالعه چند کلاس تصاویر میوه، شامل تصاویر، میوه های دارای خال سیاه میوه های فاسد، میوه های سبز و نرسیده ، میوه های سالم ومیوهه های زخمی را در اختیار داریم، با استفاده از   lbp  و استخراج ویژگی در سه کانال رنگی RGB تصاویر میپردازیم، در ادامه با استتداده از شبکه عصبی قیدفوروارد  feedforward  به دستته  بندی هر کلاس میپردازیم. خروجی محاسبه شده نشان از دقت الگوریتم در دستته بندی کلاس های میوه ها می دهد که نشان از استخراج ویژگی مناسب توسط شبکه lbp  است.

مهمترین ویژگی اپراتور LBP:

در برنامه های کاربردی در دنیای واقعی، توان آن در تغییرات خاکستری تک رنگ است که باعث ایجاد تغییرات نور می شود.

یکی دیگر از ویژگی های مهم سادگی محاسباتی آن است که امکان تجزیه و تحلیل را در تنظیمات زمان  واقعی به چالش کشیدن امکان می دهد.

در این پروژه شما با کد برنامه به همراه دیتاست وهمچنین ویدیو اموزشی از اجرای کلیه قسمت های برنامه و توضیح خط به خط برنامه اشنا خواهیدشد.

این پروژه به نحوی طراحی شده است که شما میتوانید از ابتدای کار توضیحات کاملی را از روش اجرایی برنامه و الگوریتم های استفاده شده در برنامه وهمچنین مفاهیم مورد نیاز بهره ببرید .

این برنامه بیشتر برای پروژه پایانی دوره کارشناسی وهمچنین تمرین ارشد برای دروسی همچون پردازش تصویر ویا بینایی ماشین ویا شبکه عصبی در سطح ارشد مناسب میباشد.

در ادامه پی دی اف کاملی در خصوص داکیومنت کار نیز در پوشه دانلودی قرار گرفته است که شما را برای تکمیل داکیومنت کار کمک خواهد کرد.

نتیجه گیری:

مرحله اول در این روش، تهیه و جمع آوری یک مجموعه داده است که شامل تصاویر میوه های نارس و میوه های رسیده است.

سپس از این داده ها برای آموزش یک مدل یادگیری عمیق استفاده میشود.

یک مدل یادگیری عمیق میتواند از یک شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) تشکیل شده باشد. این شبکه عصبی قادر است ویژگی های

ممتاز میوه های نارس را استخراج کند.

سپس، با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق مانند شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) نتایج پردازش شده تصاویر را تحلیل میکند

تا میتواند بر اساس ویژگی های استخراج شده تشخیص دهد که آیا میوه نارس است یا خیر.

در نهایت، مدل آموزش داده شده میتواند از این الگوریتم برای تشخیص میوه های نارس در تصاویر جدید استفاده کند و نتیجه گیری کند

که آیا میوه نارس است یا خیر. این روش میتواند در کشاورزی و صنایع مربوط به میوه ها مفید باشد، زیرا میتواند به کشاورزان کمک کند

تا میوه های نارس را شناسایی کرده و به موقع برداشت کنند.