تشخیص پرتقال روی درخت با کاربرد پردازش تصاویر دیجیتال بر اساس روش شبکه عصبی و تراکم سایه روشن

طی چندین سال اخیر تمایل تازه ای به‌سمت برداشت رباتیک پرتقال و برخی مرکبات ایجاد شده است. اولین گام در برداشت رباتیک شناسایی دقیق و تعیین موقعیت میوه می باشد. شناسایی از طریق پردازش تصویر توسط دوربین‌های رنگی و کامپیوتر رایج‌ترین روش در حال حاضر می باشد. بدیهی است ربات برداشت با شرایط طبیعی مواجه است و شناسایی باید در شرایط مختلف نور و محیط انجام شود. در این تحقیق سعی شده است الگوریتم مناسبی به‌منظور تشخیص پرتقال روی سایبان درخت ارائه شود. به‌منظور ارزیابی الگوریتم ارائه شده تعداد 500 تصویر که در شرایط کاملاً متفاوت سایبان، زاویه نور خورشید و فاصله تا درخت، گرفته شده بودند، مورد بررسی قرار گرفت. این الگوریتم شامل مراحل: بهینه سازی، قطعه بندی، فیلتر اندازه، تفکیک میوه‌ها بر مبنای الگوی تراکم سایه و روشنایی و تعیین مختصات می‌باشد. در این تحقیق برای قطعه بندی از شبکه عصبی mlp (با سه لایه مخفی) استفاده شد که موفقیت به‌کارگیری آن با توجه به نرخ کشف صحیح پرتقال ها با دقت 2/88% مورد تایید قرار گرفت. با توجه به درصد بالای پرتقال‌های خوشه ای نسبت به کل پرتقال ها در تصاویر، هر الگوریتمی که بخواهد در زمینه شناسایی پرتقال بر روی درخت موفق عمل کند باید راه حلی برای تفکیک پرتقال ها از هم ارائه دهد که در پژوهش حاضر روشی جدید بر مبنای الگوی تراکم سایه روشن، به‌کار گرفته شد و کارایی آن مورد ارزیابی قرار گرفت. در نهایت دقت تفکیک 5/89 درصد و دقت شناسایی 2/88 درصد به‌دست آمد.