Document
Classification of dates based on hardness using gray scale images
Publisher
Sultan Qaboos University
Gregorian
2013
Language
English
Subject
English abstract
The important quality attributes to evaluate date fruits are color, flavor, moisture content and absence of defects. Hardness is considered to be a defect in dates mainly caused by lower moisture content. It affects the appearance and consumer acceptability. The ability of monochrome imaging technique to classify dates based on their hardness was investigated. Dates are classified into three classes; soft, semi-hard, and hard, based on hardness. A total of 1800 Fardh variety (600/class) were obtained from Al-Batinah, Al-Dakhliah and Al-Sharkiah regions (600/region). Images of individual date samples were captured using an image acquisition system. After imaging, the hardness and moisture content of each date were measured using a texture profile analyzer (TPA) and oven drying method, respectively (60/class). An algorithm was developed to extract seven histogram and nine texture features from the images using Matlab software. The classification accuracy of the monochrome imaging was obtained using linear discriminant analysis. Finally, the features extracted were correlated with the instrumental measurements of hardness and moisture content and prediction models were developed. When dates were classified into soft, semi-hard and hard classes (three classes models) with sixteen features extracted, the mean classification accuracies were 59%, 67%, 76% and 66% for Al-Batinah, Al-Dakhliah, Al-Sharqiah and three regions together respectively. However, the accuracies increased to 83% for Al-Batinah, 84% for Al-Dakhliah, 86% for Al-Sharqiah and 83% for the three regions together when classifying into soft and hard (two classes models, (soft and semi-hard dates together)). The histogram features were more contributing in the date classification based on hardness than texture features. The prediction models for hardness using the sixteen features extracted had Rvalue equal to 0.860, 0.715, 0.798 and 0.570 for Al-Batinah, Al-Dakhliah, Al-Sharqiah and combined regions together respectively. While the moisture prediction models had R' value equal to 0.43 for Al-Batinah, 0,67 for Al Dakhliah, 0.53 for Al-Sharqiah and 0.34 for combined regions together. It may be possible to develop and use monochrome imaging system in handling facilities for grading of dates based on hardness. However, the effects of differences in dates characteristic growing in other regions and countries which affects the classification must be studied.
Description
Thesis
Member of
Resource URL
Arabic abstract
اللون والطعم، ومحتوى الرطوبة والخلو من الأفات هي الخصائص الأساسية التي تلعب دورا مهما لتقييم جودة التمور. تعتبر صلابة التمور احدى العيوب الناجمة أساسا عن انخفاض محتوى الرطوبة. فهي تؤثر على المظهر الخارجي وهذا بدوره يؤثر على قبول المستهلك التمور؛ يتم تقييم الصلابة عادة عن طريق التفتيش اليدوي، إلا أن هذه الطريقة غير قادره على التفريق بين درجات الصلابة المختلفة. ولذلك كان الهدف من هذه الدراسة تقييم قدرة تقنية كاميرا التصوير أحادية اللون لتصنيف التمور اعتمادا على الصلابة إلى ثلاثة فئات: لينة، وشبه صلبة، وصلية حيث تم استخدام 1800 عينة (600 عينة لكل فئة) من صنف الفرض من مناطق مختلفة: الباطنة ، الداخلية والشرقية (600 عبنة لكل منطقة). تم تصوير عينات التمور باستخدام كاميرا التصوير أحادية اللون. بعد التصوير، تم قياس الصلابة ومحتوی الرطوبة لكل عينه باستخدام جهاز تحليل الملمس (TPA) وفرن التجفيف (60 عينة لكل فئة). وقد تم تصميم نموذج حسابي لاستخراج سبعة خصائص بيانية وتسعة خصائص تركيبية من الصور أحادية اللون، وتم استخدام تحليل التمايز الخطي (LDA) لتصنيف التمور باستخدام برنامج Matlab ،وأخيرا تم ایجاد معادلات التنبؤ بالصلابة ونسبة الرطوبة عن طريق إيجاد علاقة بين الخصائص المستخرجة من الصور الأحادية اللون و القياسات المخبرية للصلابة ومحتوى الرطوبة في التمور صنفت التمور إلى لينة، وشبه صلبة، وصلبتر نموذج الثلاث فئات باستخدام الخصائص المستخرجة من الصور ( ستة عشر خاصية)، كان متوسط دقة التصنيف و5%، 67%، 76% و 66% الباطنة، والداخلية، والشرقية والثلاثة مناطق مجتمعة معا على التوالي. وحققت النتائج نسب أعلى عند تصنيف التمور إلى لينة وصلبة ( نموذج الفنتين (لينة وشبة صلبة معا)) وصلت إلى 783 للباطنة، و 84% للداخلية، و 86% للشرقية، و 83% بالنسبة للمناطق الثلاث معا. وأشارت النتائج إلى أن الخصائص البيانية تلعب دورا مهما في تصنيف التمور اعتمادا على الصلابة أكثر من الخصائص التركيبية. بالنسبة لمعادلات التنبؤ خاصية المستخرجة من الصبور، كانت قيمة R2 تساوی 0 . 860، 0 . 715، 0 . 798 ، 0 . 570 الباطنة والداخلية، والشرقية والثلاثة مناطق مجتمعة معا على التوالي. في حين كانت قيمة R2 لنماذج التنبؤ للرطوبة تساوي 0 . 43 الباطنة،0 . 67 للداخلية، 0 . 53 للشرقية، و 0 . 34 الثلاثة مناطق مجتمعة معا. وقد أظهرت النتائج أن الخصائص البيانية أكثر تأثير في معادلات التنبؤ لكل من الصلابة ورطوبة التمور من الخصائص التركيبية من الممكن تطوير واستخدام نظام التصوير الكاميرا أحادية اللون في تصنيف التمور بناء على الصلابة. ومع ذلك، فإن المزيد من الدراسات مطلوبة لمعرفة تأثير الاختلافات في خصائص التمور من منطقة إلى أخرى لما لها من تأثير على كفاءة التصنيف
Category
Theses and Dissertations