نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

استادیار پژوهشی، بخش تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان فارس، سازمان تحقیقات، آموزش

چکیده

در این تحقیق از یک سامانۀ بینایی ماشین استفاده و برای بذرهای سورگوم، پنبه و جو ارزیابی شد. برای هر یک از این سه نوع بذر، عملکرد دستگاه مکش با سه صفحۀ بذر (با قطر سوراخ­های 1 ، 5/1 و 2 میلی­متر) و چهار مقدار مکش (80- ، 100- ، 120- و 130- میلی‌متر جیوه) ارزیابی شد. در هر مقدار مکش، تعداد کل بذرهای چسبیده به صفحۀ بذر، تعداد بذرهای جدا شده و تعداد بذرهای به هم چسبیده روی هر سوراخ شمارش و درصد آن‌ها محاسبه شد. پس از آن، برای سه نوع بذر مورد آزمایش الگوریتم تعیین درصد شکستگی و تعداد بذر کدنویسی و اعتبارسنجی الگوریتم در 30 تکرار ارزیابی گردید. نتایج نشان داد که برای بذر سورگوم تیمار 1 (صفحۀ بذر با سوراخ­های 1 میلی­متر و مقدار مکش 80- میلی­متر جیوه)، برای بذر پنبه تیمار 5 (صفحۀ بذر با سوراخ­های 5/1 میلی­متر و مقدار مکش80- میلی­متر جیوه)، و برای بذر جو تیمار 2 (صفحۀ بذر با سوراخ­های 1 میلی­متر و مقدار مکش 100- میلی­متر جیوه) مناسب­ترین تیمار است. نتایج اعتبارسنجی الگوریتم تعیین درصد شکستگی و تعداد بذر برای سه نوع بذر مورد ارزیابی نشان داد که میانگین دقت الگوریتم برابر با 100 درصد است.   

کلیدواژه‌ها

 
Farouk, S. M., & Islam, M. N. (1995). Effect of parboiling and milling parameters on breakage of rice grains. Agricultural Mechanization in Asia, Africa and Latin America, 26(4), 33-38.
Ghaderifar, F., & Soltani, A. (2010). Seed control and certification. Publications of Mashhad University- Jahad. (in Persian)
Granitto, M., Navone, D., Verdes, F., & Ceccatto, H. A. (2002). Weed seeds identification by machine vision. Computers and Electronics in Agriculture, 33(2), 91-103. https://doi.org/10.1016/S0168-1699(02)00004-2.
Gunasekaran, S., Paulsen, M. R., & Shove, G. C. (1985). Optical methods for nondestructive quality evaluation of agricultural and biological materials. Journal of Agricultural Engineering, 32(2), 209-241. https://doi.org/10.1016/0021-8634(85)90081-2.
Gunasekaran, S., Cooper, T. M., Berlage, A. G., & Krishnan, P. (1987). Image processing for stress cracks in corn kernels. Transactions of the ASAE, 30(1), 266-271. https://doi.org/10.13031/2013.30438.
Kapadia, V. N., Sasidharan, N., & Kalyanrao, P. (2017). Seed image analysis and its application in seed science research. Advances in Biotechnology and Microbiology, 7(2), 555709.
Majumdar, S., & Jayas, D. S. (2000). Classification of cereal grains using machine vision: III. Texture models. Transactions of the ASABE, 43(6), 1681-1687. https://doi.org/10.13031/2013.3068.
Shaker, M., Minaei, S., Khushtaqaza, M. H., Banakar, A., & Jafari, A. (2015). Using machine vision to improve performance and reduce waste in paddy peeling machine. Agricultural Mechanization and Systems Engineering Research Journal, 16(65), 47-64. https://doi.org/10.22092/erams.2016.105953.
(in Persian)
Shaker, M., Yazdani, S. Mohammadi, D. & Alevi Manesh S. M. (2022). Determining the percentage of breakage and impurity of wheat seed based on the image processing method with the construction and evaluation of a single device, Research Report, Agricultural Engineering Research Institute, No. 62686. (in Persian)
Shaker, M. (2022). Machine vision system to determine the percentage of breakage and the number of wheat seeds. Agricultural Mechanization and Systems Research Journal, 23(82), 19-32. https://doi.org/10.22092/amsr.2022.359263.1423. (in Persian)
Tanska, M., Rotkiewicz, D., Kozirok, W., & Konopka, I. (2005). Measurement of the geometrical features and surface colour of rapeseeds using digital image analysis. Food Research International, 38(7), 741-750. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2005.01.008.
Yan, X., Wang, J., Liu, S., & Zhang, C. (2017). Purity identification of maize seed based on color characteristics. Proceedings of the 4th Conference on Computer and Computing Technologies in Agriculture (CCTA).
Zayas, I., Converse, H., & Steele, J. (1990). Discrimination of whole from broken corn kernels with image analysis. Transactions of the ASAE, 33(5), 1642-1646. https://doi.org/10.13031/2013.31521.