نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

دانشیار پژوهش بخش تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان فارس، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، شیراز، ایران

10.22092/amsr.2025.370589.1524

چکیده

در آزمون خلوص بذر، می­توان از بینایی ماشین به­عنوان جایگزین مناسبی برای بینایی انسان استفاده کرد. در این تحقیق از یک سامانۀ بینایی ماشین استفاده و برای بذرهای ذرت و لوبیاچیتی ارزیابی شد. برای هر 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- میلی متر جیوه) ارزیابی شد. در هر مقدار مکش، تعداد کل بذرهای چسبیده به صفحۀ بذر، تعداد بذرهای جدا شده و تعداد بذرهای به­هم چسبیده روی هر سوراخ شمارش و درصد آن‌ها محاسبه شد. پس از آن، برای دو 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 ذرت، تیمار 10 (صفحة بذر با سوراخ­های2 میلی­متر و مقدار مکش 100- میلی­متر جیوه) و برای بذر لوبیاچیتی، تیمار 11 (صفحة بذر با سوراخ­های2 میلی­متر و مقدار مکش 120- میلی­متر جیوه) مناسب­ترین تیمار است. نتایج اعتبارسنجی الگوریتم، برای بذر ذرت نشان داد که میانگین دقت الگوریتم برابر با 100 درصد است. برای بذر لوبیاچیتی، نتایج اعتبارسنجی الگوریتم نشان داد که میانگین دقت الگوریتم در تعیین درصد شکستگی و تعداد بذر به­ترتیب برابر با 27/95 و 47/99 درصد است. پیشنهاد می­شود که از این سامانه برای اندازه­گیری خصوصیات فیزیکی بذر با اندازه­های مختلف استفاده شود و مورد ارزیابی قرار گیرد.   

کلیدواژه‌ها

Corder, G. W., Foreman, D. I., & Wiley InterScience (Online service). (2009). Nonparametric statistics for non-statisticians a step-by-step approach. Wiley. http://dx.doi.org/10.1002/9781118165881.
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)
Gunasekaran, S., Paulsen, M. R., & Shove, G. C. (1985). Optical methods for nondestructive quality evaluation of agricultural and biological materials. Journal of Agricultural Engineering Research, 32(2), 209-241. https://doi.org/10.1016/0021-8634(85)90081-2.
Gunasekaran, S., Paulsen, M. R., & Shove, G. C. (1986). A laser optical method for detecting corn kernel defects. Transactions of the ASAE, 29(l), 294-298, 304. https://doi.org/10.13031/2013.30142.
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), https://doi.org/10.19080/AIBM.2017.07.555709.
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.
Matshuisa, T., & Hosokawa, A. (1981). Possibilities of checking cracks in brown rice using illumination by oblique ray and image data processing system. Journal of the Society of Agriculture machinery of Japan, 42(4), 515-520. https://doi.org/10.11357/jsam1937.42.515.
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., & Jokar, A. (2023). Evaluation of the Machine Vision System to Determine the Percentage of Breakage and the Number of Sorghum, Cotton and Barley Seeds. Agricultural Mechanization and Systems Research Journal, 24(86), 99-114. https://doi.org/10.22092/amsr.2024.365359.1484.
(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.
Venora, G., Grillo, O., Ravalli, C., & Cremonini, R. (2009). Identification of Italian landraces of bean (Phaseolus vulgaris L.) using an image analysis system. Scientia Horticulturae, 121(4), 410-418. https://doi.org/10.1016/j.scienta.2009.03.014.
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). https://doi.org/10.1007/978-3-642-18354-6_73.
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.