رویا فرهادی؛ امیرحسین افکاری سیاح؛ بهاره جمشیدی؛ احمد موسی پور گرجی
چکیده
برای ایجاد اطمینان از عرضۀ پیوستۀ سیب زمینی به مصرفکنندگان و صنایع فرآوری این محصول، ذخیره سازی آن ضروری است. هنگام ذخیره سازی، تغییرات فیزیولوژیکی و اتلاف آب در سیب زمینی باعث می شود رنگ، شکل، اندازه و بافت آن تغییرکند. بنابراین، برای تعیین کیفیت محصول نیاز به روش های دقیق و سریع خواهد بود. در این مطالعه، از روش ...
بیشتر
برای ایجاد اطمینان از عرضۀ پیوستۀ سیب زمینی به مصرفکنندگان و صنایع فرآوری این محصول، ذخیره سازی آن ضروری است. هنگام ذخیره سازی، تغییرات فیزیولوژیکی و اتلاف آب در سیب زمینی باعث می شود رنگ، شکل، اندازه و بافت آن تغییرکند. بنابراین، برای تعیین کیفیت محصول نیاز به روش های دقیق و سریع خواهد بود. در این مطالعه، از روش ماشین بینایی و شبکۀ عصبی مصنوعی برای کلاسه بندی و مدلسازی دو نمونه سیب زمینی ذخیره شده در شرایط ثابت و متغیر استفاده شد. از بین 29 پارامتر اندازه گیری شده مربوط به ویژگی های رنگ، بافت و مورفولوژیکی، سه ویژگی طول قطر بزرگ، فشردگی و مساحت (از ویژگی های مورفولوژیکی)، دو ویژگی L* و b* (از ویژگی های رنگی) و 2 ویژگی میانگین کنتراست و میانگین سطح خاکستری (از ویژگی های بافت) به عنوان پارامترهای اصلی انتخاب شدند. در میان الگوریتم های آموزشی، الگوریتم آموزشی لونبرگ-مارکوارت (LM) با کمترین میانگین مربعات خطا 0/012=RMSE و بیشترین ضریب تبیین 95/01 =R2 درصد مدلی بهینه در طبقه بندی (کلاسه بندی) دو نمونه سیب زمینی انبار شده در انبار غیرفنی و فنی شناخته شد. در انبار غیرفنی و فنی، دقت شناسایی ژنوتیپ اگریا به ترتیب 89/2 و 87/6 درصد و دقت شناسایی ژنوتیپ کلون 8-397009 بهترتیب 92/4 و 90/3 درصد به دست آمد.
