بررسی امکان تشخیص واریته های سیب زمینی به کمک تکنیک پردازش تصویر و شبکه های عصبی مصنوعی

بررسی عملکرد روش های آماری و هوش مصنوعی در تشخیص واریته های سیب زمینی به کمک تکنیک پردازش تصویر

با توجه به ضرورت تشخیص ارقام مختلف سیب¬زمینی، استفاده از فناوری¬های نوین مطابق با علم روز دنیا ضروری می باشد. از جمله روش های جدید برای تشخیص واریته محصولات کشاورزی استفاده از تکنیک پردازش تصویر در تلفیق با هوش محاسباتی می¬باشد. در این تحقیق به منظور تشخیص ارقام مختلف سیب¬زمینی، سه روش هوش مصنوعی شامل شبکه عصبی مصنوعی (ann)، الگوریتم رقابت استعماری ica))، و سستم استنتاج عصبی- فازی (anfis) و 2 ر...

ارزیابی رنگ چیپس سیب زمینی با تکنیک پردازش تصویر

تشخیص بیماری قارچی سفیدک پودری و آنتراکنوز خیار به کمک پردازش تصویر و شبکه عصبی

با توجه به اینکه بیماریهای قارچی سفیدک پودری و آنتراکنوز بیشترین میزان خسارت را در گلخانه هایخیار به وجود می آورند در این پژوهش با ارائه روشی نوین و غیر مخرب مبتنی بر تکنیک پردازش تصویر وشبکه عصبی مصنوعی به تشخیص این دو نوع بیماری قارچی پرداخته شده است. مراحل مربوط به پیادهسازیروش پیشنهادی از سه بخش قطعهبندی، جداسازی قسمتهای آسیب دیده از برگ و طبقهبندی کلاس نوعبیماری است. پس از آنکه ویژگیهای رن...

تشخیص آفت سوسک چهار نقطهای نخود به کمک پردازش تصویر و شبکه عصبی

نظر به اهمیت تشخیص مکانیزه آفات گیاهان، در این پژوهش تشخیص آفت نخود توسط تکنیک پردازش تصویر با بهره گیری از شبکه های عصبی مصنوعی شبیه سازی شده است. بدین منظور تعدادی تصویر در ابعاد 18پیکسل از نخودهای سالم و آسیب دیده بعنوان تصاویر آموزش تهیه شده و پس از استخراج ویژگی آنها ×27 توسط موجک گابور، بعنوان داده های آموزشی به شبکه عصبی اعمال گردید. سپس برای تست شبکه، یک دسته از داده ها که در آموزش شبکه...

سامانه‌ تشخیص بیماری قارچی سفیدک پودری و آنتراکنوز برگ خیار با تکنیک پردازش تصویر و شبکه عصبی مصنوعی

بیماری‌های گیاهی می‌تواند باعث کاهش کیفیت و کمیت محصولات کشاورزی شوند. در بعضی از کشورها کشاورزان زمان قابل توجهی را صرف مشاوره با گیاه‌پزشکان ‌می‌کنند در حالیکه زمان عاملی مهم در کنترل بیماری می‌باشد، به همین دلیل ارائه روشی سریع، ارزان و دقیق برای تشخیص بیماری‌های گیاهی لازم به نظر می‌رسد. با توجه به اینکه بیماری‌های قارچی‌ سفیدک پودری و آنتراکنوز بیشترین میزان خسارت را در گلخانه‌های خیار بوج...

طراحی سیستم تشخیص صرع کانونی با استفاده از نگاشت مغز، تکنیک های پردازش تصویر و شبکه های عصبی مصنوعی

زمینه و هدف: متداول ترین روش تشخیص پاراکلینیکی صرع، نوار مغز یا الکترونسفالوگرام (eeg) می باشد که با آنالیز چشمی توسط متخصصین نورولوژی انجام می گیرد، اما به دلیل موارد منفی کاذب و هم‎چنین عدم امکان بررسی ارتباط سایر الکترودها و نواحی مغز با هم، از آن به صورت منحصر به فردی در تشخیص صرع استفاده نمی شود. در سال های اخیر الکترونسفالوگرام کوانتیزه (qeeg) به ابزاری قدرت مند در تشخیص ناهنجاری های فعال...