Page Header

การพัฒนาอัลกอลิทึมเพื่อคัดแยกชนิดข้าวสารด้วยเทคนิคการหาค่าความเข้มของสีวัตถุ
An Algorithm Development of Rice Types Classification Using the Luminance Technique

Witthaya Boonsuk

Abstract


วัตถุประสงค์ในการวิจัยนี้ เพื่อออกแบบอัลกอลิทึมและพัฒนาซอฟต์แวร์ในการคัดแยกข้าวสารด้วยสี ระบบคัดแยกข้าวสารด้วยสี หลักการทำงานของระบบใช้การวิเคราะห์หาระดับความเข้มของค่าเฉลี่ยของกลุ่มสี โดยเน้นระดับค่าเฉลี่ยความเข้มของสีแดงและน้ำเงิน เพื่อใช้ในการคัดแยกวัตถุด้วยกลุ่มสี ผลการประเมินประสิทธิภาพของระบบที่ได้จากการประมวลทดสอบด้วยอัลกอริทึมที่พัฒนาใหม่ จากกลุ่มภาพตัวอย่าง 6 กลุ่ม กลุ่มละ 10 ภาพ รวม 60 ภาพ ความแม่นยำของกลุ่มที่ 1 คือ ข้าวหอมมะลิ 105 มีค่าเฉลี่ย 90% ความแม่นยำของกลุ่มที่ 2 คือ ข้าวหอมมะลิทุ่งกุลา มีค่า เฉลี่ย 90% ความแม่นยำของกลุ่มที่ 3 คือ ข้าวเหนียวพันธุ์ กข. 6 มีค่าเฉลี่ย 90% ความแม่นยำของกลุ่มที่ 4 คือ ข้าวเหนียวเขาวงกาฬสินธุ์ มีค่าเฉลี่ย 100% ความแม่นยำของกลุ่มที่ 5 คือข้าวเหนียวเขี้ยวงู มีค่าเฉลี่ย 100% และความแม่นยำของกลุ่มที่ 6 คือ ข้าวเหนียวดำหรือข้าวก่ำมีค่าเฉลี่ย 100% สรุปค่าเฉลี่ยรวม 95% ภาพรวมระบบที่พัฒนาถือว่ามีประสิทธิภาพ อยู่ในระดับดีแสดงว่าคุณภาพในการเปรียบเทียบระดับกลุ่มสี ของระบบอยู่ในระดับที่ค่อนข้างเที่ยงตรง และมีความเหมาะสมต่อการนำไปประยุกต์ใช้งานในการประมวลผลคัดแยกระดับความเข้มสีด้วยภาพต่อไป

The objective of this research was to design an algorithm and to develop color sorting software for rice grain classification. A filter was embedded in this software which was used to find the total average of red intensity and blue intensity on rice surface for sorting rice according color difference. Six groups of rice image samples, classified by their quality, were used to test the software performance. Each group comprised 10 different image files and there were 60 images in total. The results showed that the software could perform well in sorting rice group 1–3, with an average accuracy of 90% and could perform better in sorting rice group 4–6, with an average accuracy of 100%. The overall average accuracy of 6 groups reached 95%. The results showed that this newly-developed software is an efficient tool for color sorting activities and is suitable for further digital image processing applications.


Keywords



[1] M. J. Swain and D. H. Ballard,“Indexing via color histograms,” in Proceedings of the 3rd International Conference on Computer Vision, 1990, pp. 390–393.

[2] M. J. Swain and D. H. Ballard, “Color indexing,” International Journal of Computer Vision, vol. 26, no. 4, pp. 461–470, 1993.

[3] M. Khojastehnazhand, M. Omid, and A. Tabatabaeefar, “Development of a lemon sorting system based on color and size,” African Journal of Plant Science, vol. 4, no. 4, pp. 122–127, 2010.

[4] K. R. Castleman, Digital Image Processing, New Jersey: Prentice-Hall, 1996, pp. 140–145.

[5] N.Awabhark, “Color image retrieval based on compressed domain using binary pattern correlogram,” M.S. thesis,Faculty of Computer Technology, King Mongkut’s University of Technology North Bangkok, 2007 (in Thai).

[6] ThaiSMEsCenter. (2017,May30). Nutritious rice varieties. [Online]. (in Thai). Avaiable: http:// www.Thaismescenter.com.

[7] Khon Kaen Rice Seed Center. (2017,May 30). Rice seeds. [Online]. (in Thai). Avaiable: https:// kkn-rsc.ricethailand.go.th/

[8] Y. Munklang, “Image retrieval using feature vectors of color cluster,” C.E. thesis, Graduate Thonburi, Bangkok, 2012 (in Thai).

[9] W. Phumarin, Design and build a prototype of a black rice sorting machine by image processing. Bangkok : Office Research Fund, 2004 (in Thai).

[10] A. Bern and I. Kuzivanov, “Classification of Fruits. Machine Vision 2002,” Course Report Project Laboratory of Data Processing, Department of InformationTechnology, Lappeenranta University of Technology, 2002.

[11] B. S. Bennedsen, D. L. Peterson and A. Tabb, “Identifying defects in images of rotating apples,” Computers and Electronics in Agriculture, vol. 48, no. 2, pp. 92–102, 2005.

[12] N. Thaweepol. (2012, July). Accuracy and Precision. Food Network Solution Co., Ltd. Bangkok, Thailand [Online]. (in Thai). Avaiable http://www.foodnetworksolution.com

[13] P. Pornchaloempong and N. Nunak, (2012, July). Precision. Food Network Solution Co., Ltd. Bangkok, Thailand [Online]. (in Thai). Avaiable: http://www.foodnetworksolution.com/wiki/ word/4290/precision

[14] J. R. Taylor, An introduction to error analysis: The An Introduction to Error Analysis The Study of Uncertainties in Physical Measurements, 2nd ed., University Science Books, 1997, pp.128–129.

[15] CE. Metz. (1978). Basic principles of ROC analysis. SeminNuclMed. pp. 283–298.

Full Text: PDF

DOI: 10.14416/j.kmutnb.2023.10.004

ISSN: 2985-2145