Signal and Data Processing
پردازش علائم و دادهها
JSDP
Engineering & Technology
http://jsdp.rcisp.ac.ir
1
admin
2538-4201
2538-421X
10.52547/jsdp
1
8888
fa
jalali
1396
9
1
gregorian
2017
12
1
14
3
online
1
fulltext
fa
ماشین بینایی تشخیصگر باروری تخممرغ و ارزیابی کارایی شبکههای عصبی و ماشین
بردار پشتیبان در آن
A Vision Machine for Detecting Fertile Eggs and Performance Evaluation of Neural Networks and Support Vector Machines in This Machine
مقالات پردازش تصویر
Paper
پژوهشي
Research
<p dir="RTL" style="margin: 24pt 0cm 0pt; text-align: justify; -ms-text-justify: kashida; text-kashida: 0%;"></p>
<p dir="RTL" style="margin: 24pt 0cm 0pt; text-align: justify; -ms-text-justify: kashida; text-kashida: 0%;"><span style="font-family:b nazanin;"><span style="font-size:10.0pt;">در </span></span><span style="font-family:b nazanin;"><span style="font-size:10.0pt;">این پژوهش یک سامانه تشخیص­گر باروری تخم­مرغ </span></span><span style="font-family:b nazanin;"><span style="font-size:10.0pt;">ارائه</span></span><span style="font-family:b nazanin;"><span style="font-size:10.0pt;"> شده است. این سامانه شامل دو بخش سخت­افزاری و نرم­افزاری است. سختافزار</span></span> <span style="font-family:b nazanin;"><span style="font-size:10.0pt;">ساختهشده امکان</span></span><span style="font-family:b nazanin;"><span style="font-size:10.0pt;"> تصویربرداری دقیق از محتوی درون تخممرغ­ها بدون آسیب­رسانی به نطفه یا جنین داخل آنها را فراهم میکند. بخش نرم­افزاری نیز عبارتست از مجموعه­ای از فرایندهای پردازش تصویر و بینایی ماشین که بدون حساسیت به تصاویر تخممرغهای مختلف (بهعنوان مثال با ضخامت پوسته متفاوت) قادر به شناسایی نطفه درون آنها است. برای جداسازی تخم­مرغ­های نطفهدار و بدون نطفه، دو نوع طبقه­بند شبکه عصبی و ماشین بردار پشتیبان طراحی و مورد مطالعه قرار گرفته است. برای ارزیابی سامانه، یک بانک تصاویر مشتمل بر 1200 تصویر از تخممرغ­های قراردادهشده در فرایند جوجهکشی تهیه شده است. آزمایشهای جامعی بر</span></span> <span style="font-family:b nazanin;"><span style="font-size:10.0pt;">روی این بانک تصاویر انجام گرفته، که نتایج آنها مؤید عملکرد بسیار مناسب سامانه است. در ارزیابی­های انجامشده برای مقایسه کارایی دو طبقه­بند، نشان داده شده است که طبقه­بند ماشین بردار پشتیبان با میانگین دقت تشخیص %57/50، %67/83، %20/94، %03/98 و %91/98 بهترتیب در روزهای نخست، دوم، سوم، چهارم و پنجم فرایند جوجه­کشی از کارایی بهتری نسبت به طبقه­بند شبکه عصبی برخوردار است و همچنین حساسیت بسیار کمتری در برابر کاهش تعداد نمونه­های آموزشی از خود نشان داده است.</span></span><br>
</p>
<p dir="RTL" style="margin: 24pt 0cm 0pt; text-align: justify; -ms-text-justify: kashida; text-kashida: 0%;"></p>
<p></p>
<p><strong>In this research, a system is proposed for detecting fertility of eggs. The system is composed of two parts: hardware and software. The fabricated hardware provides a platform to obtain accurate images from inner side of the eggs, without harming their embryos. The software part includes a set of image processing and machine vision processes, which is able to detect the fertility of eggs from captured images, without any sensitivities to different types of eggs (e.g. with different thickness of the eggshell). In order to classify the fertile and infertile eggs, two classifiers based on Artificial Neural Networks (ANN) and Support Vector Machines (SVM) are designed and tested. It means that, to have a fully automatic fertility detection machine, we design two machine learning approaches using SVMs and ANNs to classify fertile and infertile eggs. That is, instead of using a predefined threshold values for distinguishing fertile pixels of egg images from infertile ones, we try to train the machine to do the job automatically. After training the machine using both classification algorithms, the performance of them are accurately investigated and measured in order to select the appropriate one. To evaluate the system, an egg image dataset is provided including 1200 images captured from incubated eggs. Extensive experiments are performed using the provided dataset, which confirm the reliable performance of the system. Comparisons with other fertility detection approaches applying different methods and algorithms confirm that the proposed machine outperforms more complex systems. Performance evaluations of the two proposed classifiers confirm that the SVM based classifier, with average detection accuracy of 50.57% at day 1 of incubation, 83.67% at day 2, 94.20% at day 3, 98.03% at day 4, and 98.91% at day 5, performs better than ANN based classifier, and it is also less sensitive against the reductions in training samples, which can be a serious issue when we are not able to provide more training samples.</strong><br>
</p>
<p></p><p style="margin: 0cm 0cm 10pt; text-align: justify; line-height: normal; unicode-bidi: embed; direction: ltr; -ms-text-justify: kashida; text-kashida: 0%;"></p><p style="margin: 0cm 0cm 10pt; text-align: justify; line-height: normal; unicode-bidi: embed; direction: ltr; -ms-text-justify: kashida; text-kashida: 0%;"></p><p style="margin: 0cm 0cm 10pt; text-align: justify; line-height: normal; unicode-bidi: embed; direction: ltr; -ms-text-justify: kashida; text-kashida: 0%;"></p>
بینایی ماشین, تخممرغ نطفهدار, طبقهبندی, شبکههای عصبی, ماشین بردار پشتیبان
Machine Vision, Fertile Eggs, Classification, Neural Networks, Support Vector Machines
97
112
http://jsdp.rcisp.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-942-1&slc_lang=fa&sid=1
Mahdi
Hashemzadeh
مهدی
هاشم زاده
meh_hashemzadeh@yahoo.com
10031947532846005659
10031947532846005659
Yes
Azarbaijan Shahid Madani University
دانشگاه شهید مدنی آذربایجان