>
Fa   |   Ar   |   En
   پیش‏بینی تغییرات برخی از ویژگی‌های کیفی آب توت سیاه (Morus Alba Var Nigra L.) طی مراحل مختلف رسیدگی بر اساس آنالیز فرکتال و بینایی ماشین  
   
نویسنده سلطانی کاظمی مریم ,آبدانان مهدی زاده سامان ,حیدری مختار ,فارغ مجتبی
منبع پژوهش هاي علوم و صنايع غذايي ايران - 1396 - دوره : 13 - شماره : 5 - صفحه:730 -743
چکیده    در این پژوهش به‌منظور ارزیابی کیفیت آب توت سیاه طی مراحل مختلف رسیدگی، پارامترهای فرکتالی استخراج شده توسط آنالیز فرکتال و پارامترهای بیوشیمیایی (tss، ویتامین ث، اسیدیته، فنول، آنتوسیانین، مواد ایجاد کننده رنگ قهوه‏ای و (phبه‌ترتیب به‌عنوان ویژگی‏های غیرمخرب و مخرب مورد استفاده قرار گرفتند؛ سپس از شبکه عصبی مصنوعی (ann) و نزدیکترین همسایه (knn) به‌منظور توسعه مدل پیشگو و طبقه بندی داده ها استفاده گردید. از میان پنچ ویژگی استخراج شده از آنالیز فرکتال؛ y و s که به‌ترتیب مربوط به بیشیه فرکتال و مساحت منحنی فرکتال می‏باشند، به‌عنوان موثرترین ویژگی در فرآیند آموزش شبکه عصبی و طبقه بند knn مورد استفاده قرار گرفتند. الگوریتم طبقه بند knn تغییرات رنگ در هر چهار مرحله رسیدگی را با دقت 08/97 طبقه‏بندی نمود. همچنین شبکه عصبی آنتوسیانین را با مجذور میانگین مربعات خطا (rmse) 141/0، ضریب همبستگی 99/0، مواد ایجادکننده رنگ قهوه‏ای را با 0016/0= rmse، ضریب همبستگی 97/0، فنول را با 879/1590=rmse، ضریب همبستگی 8057/0، tssرا با 0040/0=rmse، ضریب همبستگی 907/0، اسیدیته را با 50/3=rmse، ضریب همبستگی 986/0، ویتامین ث را با 285/0=rmse، ضریب همبستگی 878/0 و ph را با 00017/0=rmse و ضریب همبستگی 99/0 پیش بینی نمود. بنابراین، نتایج این بررسی نشان داد که شبکه عصبی مصنوعی و طبقه بند knn با آنالیز فرکتال می تواند به‌عنوان یک روش مناسب در ارزیابی برخط پارامترهای کیفی آب توت سیاه طی مراحل رسیدگی مورد استفاده قرار گیرد.
کلیدواژه شبکه عصبی مصنوعی، طبقه بندکننده نزدیکترین همسایگی، بعد فرکتال، پارامترهای بیوشیمیایی
آدرس دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان, دانشکده مهندسی زراعی و عمران روستایی, گروه مکانیک بیوسیستم, ایران, دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان, دانشکده مهندسی زراعی و عمران روستایی, گروه مکانیک بیوسیستم, ایران, دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان, دانشکده کشاورزی, گروه باغبانی, ایران, دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان, دانشکده مهندسی زراعی و عمران روستایی, گروه ماشین های کشاورزی و مکانیزاسیون, ایران
پست الکترونیکی smofaregh@gmail.com
 
   Predict changes of some quality parameters of black mulberry juice (Morusnigra L.) during ripening using machine vision and fractal analysis  
   
Authors Soltani Kazemi Maryam ,Heidari Mokhtar ,Abdanan Saman ,Faregh Seyed Mojtaba
Abstract    Introduction: Blackberry is a perennial woody plant native to warm, temperate, and subtropical regions of Asia, Africa, North America, and southern Europe. Blackberry fruit (Morus Alba Varnigra L.) is a rich source of anthocyanins. Furthermore, it has great many medicinal properties such as an antidiabetic (Asano et al., 2001), antihyperglycemic (Andallu &Varadacharyulu, 2003), antiviral (Du et al., 2003), antioxidative (Kim et al., 1998), hypolipidemic (ElBeshbishy et al., 2006), and neuroprotective (Kang et al., 2006). However, measuring some qualitative and nutrient parameters in this fruit such as anthocyanins, vitamin C and phenol directly has become a major issue (Pace et al, 2013). Therefore, researchers try to predict aforementioned parameters by mathematical models. One of these models is the fractal model which is widely used to study the properties of the images/objects (Welstead, 1999; Zhang, 2007). Recently, many researchers try to develop different methods to classify or predict the agricultural products quality (Langner, 2001). In a research Seng and Mirisaee (2009) designed a machine vision algorithm for classification of fruits (apple, lemon, strawberry and banana) based on color, shape and size. Li and He investigated the application of visible/near infrared spectroscopy (Vis/NIRS) for measuring the acidity of Chinese bayberry. The model for prediction the acidity (r=0.963), standard error of prediction (SEP) 0.21 with a bias of 0.138 showed an excellent prediction performance. Therefore, the aim of this study was to predict biochemical parameters (TSS, anthocyanins, browning compounds, total phenols, Ascorbic Acid, pH) of blackberry juice, nondestructively, during maturity process using machine vision and fractal analysis. To develop predictive models and data classification, artificial neural networks (ANN) and knearest neighbor (kNN) were used.Materials and methods: Eighty blackberry fruits from four maturity stages were selected. The fruit samples were placed in airtight polyethylene bags, stored in an icefilled cooler and transported to the laboratory to keep at cold temperature (4±1◦C).Fresh fruits were squeezed by a household juicer, and immediately transported to the laboratory. Then, juice images were taken with a digital camera CASIO (Model Exilim EXZR700; 16 megapixels, Japan) and stored to the computer.There are several ways to measure the fractal dimension. In this study, the proposed method by Addison (2005) was used to calculate the fractal dimension. Feature selection is one of the issues that have been raised in the context of machine learning. In this study, floating search method feature selection was used (Pudil et al., 1994).kNearest Neighbor (kNN) is one of the simplest methods for information classification. In this study, the Euclidean distance between two points was used to determine the distance between the input data with the training patterns (Mucherino et al., 2009). To train the neural network, Levenberg–Marquardt training algorithm was used. In this regard, the data were divided randomly into two parts (twothirds for training (60) and onethird (20) for testing the network). Input parameters were Xa, Xb, X, Y and S and output parameters were TSS, ascorbic acide, acidity, polyphenols, anthocyanins, browncausing substances and pH. Moreover, in this study, the number of neurons in the hidden layer was selected by trial and error method.After selecting the best features extracted from the image processing with the highest correlation with chemical parameters (TSS, anthocyanins, total phenols, ascorbic acid, and pH), a machine vision system was designed and built to be able to determine the internal properties of black mulberry juice.Total soluble solids (TSS) were determined by a hand refractometer device (model: MT03 Japan). The anthocyanin content was estimated following the procedure of Holecraft et al., (1998). Ascorbic acid of the juice was measured by titration with copper sulfate and potassium iodide based on the Barakat et al., (1973) procedure. Titratable acidity was measured according to the Eksi and Turkman, (2011) method. Waterhouse (2002) method was used for measuring the total phenol of juice. Results and discussion: Artificial neural network (ANN) and (kNN) models were used to predict the changes of anthocyanin (AC), browning compounds, ascorbic acid (AA), total phenols (TP), acidity, TSS and pH in mulberry juice during ripening based on fractal analysis. Two features namely: maximum fractal and fractal curve area were selected from five extracted features and used for training neural network and kNN classifier
Keywords
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved