Luận án Nghiên cứu thiết kế hệ thống phân loại nông sản hiệu suất cao sử dụng công nghệ xử lý ảnh kết hợp trí thông minh nhân tạo

Năm2022

Lĩnh vựcCơ khí - Động lực

Ngôn ngữTiếng Việt, Tiếng Anh

Mô tả tài liệu

Tên luận án:

Nghiên cứu thiết kế hệ thống phân loại xoài hiệu suất cao sử dụng công nghệ xử lý ảnh kết hợp trí thông minh nhân tạo.

Ngành:

Thông tin về ngành không được cung cấp trong văn bản.

Tóm tắt nội dung tài liệu:

Luận án trình bày nghiên cứu về thiết kế hệ thống phân loại xoài hiệu suất cao, tích hợp công nghệ xử lý ảnh và trí thông minh nhân tạo. Nghiên cứu được thực hiện thông qua việc phân tích lý thuyết, xây dựng cơ sở lý luận, áp dụng phương pháp mô hình hóa và tiến hành thực nghiệm. Hệ thống phân loại được phát triển qua ba giai đoạn chính: nghiên cứu hệ thống phân loại xoài tự động theo khối lượng, tiếp theo là phát triển phân loại xoài theo khối lượng, thể tích và các khuyết tật của trái bằng xử lý ảnh, và cuối cùng là hoàn thiện hệ thống sử dụng công nghệ xử lý ảnh kết hợp trí tuệ nhân tạo.

Các phương pháp phân loại khác nhau đã được nghiên cứu và ứng dụng, trong đó phương pháp mô hình RF được chọn là tối ưu nhất cho việc phân loại xoài dựa trên khuyết tật, thể tích và khối lượng, đạt hiệu suất 98,1%. Ngoài ra, một mạng thần kinh nhân tạo tối ưu đã được phát triển, có khả năng dự đoán độ Brix của từng trái xoài dựa trên các yếu tố như khối lượng, chiều dài, chiều rộng và thể tích, với độ chính xác thực nghiệm là 98%.

Hệ thống này không chỉ đạt được độ chính xác cao mà còn có năng suất ấn tượng, khoảng 3.000 – 5.000 kg xoài mỗi giờ, tương đương khoảng 6 – 8 trái mỗi giây. Hệ thống đã được lắp đặt và vận hành thành công tại TP. Cao Lãnh, tỉnh Đồng Tháp. Một điểm đáng chú ý khác là khả năng điều chỉnh và ứng dụng hệ thống này để phân loại các loại nông sản khác bằng cách thay đổi một số yếu tố và cơ cấu.

Các kết quả nghiên cứu đã góp phần xây dựng cơ sở lý thuyết và phương pháp luận vững chắc cho việc phân loại xoài, đồng thời chứng minh hiệu quả của việc ứng dụng công nghệ xử lý ảnh và AI. Các mô hình phân loại được triển khai với sự hỗ trợ của thuật toán máy học như LDA, SVM, KNN và RF, cho thấy thuật toán học máy có giám sát duy trì độ chính xác dự đoán cao, đặc biệt là mô hình RF với 98,1%. Quá trình xử lý ảnh được chứng minh là thành công trong việc trích xuất đặc trưng với lỗi dự đoán nhỏ. Hệ thống được đề xuất áp dụng cho các loại xoài tương tự như xoài mẫu.

Luận án Nghiên cứu thiết kế hệ thống phân loại nông sản hiệu suất cao sử dụng công nghệ xử lý ảnh kết hợp trí thông minh nhân tạo

Mô tả tài liệu

Tên luận án:

Ngành:

Tóm tắt nội dung tài liệu:

Tài liệu liên quan

Hội viên Premium

Tài liệu tải nhiều

Lĩnh vực khác