Defects Detection in Pistachio Nuts Using Artificial Neural Networks

Ros, Paolo Motto; Pasero, Eros

doi:10.1007/978-3-642-35467-0_16

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“…Casasent used histogram features in [9] and statistical features in [14] for pistachio nuts x-ray image classification, and achieved 89% and 88% of test set accuracy respectively. Motto Ros in [25] used fuzzy features for defect detection in pistachio nuts and achieved 99.6% correct recognition with 0.3% of false positive rate. Considering the fact that the size of database and even the data used in these works were different, so a fair comparison is not possible.…”

Section: A Results and Discussionmentioning

confidence: 99%

Feature extraction in X-ray images for hazelnuts classification

Khosa

Pasero

2014

2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

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In the food industry, the importance of automatic detection and selection of raw food ingredients is increasing. In this paper, a method for real time automatic detection, segmentation and classification of hazelnuts using x-ray images is presented. Automatic extraction of independent nut images is made using image processing techniques. To extract meaningful features, moment invariants and texture properties are calculated on global level as well as from co-occurrence matrices. Principal component analysis is applied on features to achieve orthogonality in addition to dimensionality reduction. An anomaly detection algorithm is used for classification. Multivariate Gaussian distributions are calculated for model estimation using training data. Results are calculated on test data by using the threshold value obtained from best validation outcome. The classifier showed 98.6% correct classification rate for negative examples with 0% false negative rate.

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Section: A Results and Discussionmentioning

confidence: 99%

Feature extraction in X-ray images for hazelnuts classification

Khosa

Pasero

2014

2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

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“…Assim sendo, para essa pesquisa foram utilizadas duas técnicas de IA: redes neurais artificiais (RNAs) e lógica fuzzy em conjunto com técnicas de processamento de imagens visando aplicação em automação e instrumentação em ambiente industrial ou agrícola. A combinação destas técnicas tem apresentado resultados promissores como visto em: Beluco et al (2015); Ros and Pasero (2013); Taghadomi-Saberi et al (2014); Geetha (2015); Bouzalmat et al (2011); Silva et al (2014); Soares and da Silva (2013); Yen et al (2019); Sabanci et al (2017); Gunes and Badem (2016); Tyryshkin and Belyaev (2016); Rao et al (2018).…”

Section: Introductionunclassified

PINFI – Ferramenta para classificação de imagens com redes neurais artificiais e lógica fuzzy

Suptitz

Frozza

Molz

2020

RBCA

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Este artigo apresenta uma ferramenta de modelagem para classificação de imagens utilizando redes neuraisartificiais (RNA) e lógica difusa (fuzzy), desenvolvida com foco no cenário industrial. O projeto desta ferramenta iniciou com um levantamento prévio de ferramentas de modelagem de RNA e neuro-fuzzy e de uma pesquisa do tipo survey na qual se identificou que as indústrias de uma determinada região desconhecem ou não sabem como aplicar estas tecnologias em seus processos. A partir disso, foi desenvolvida a ferramenta denominada Processador de Imagens Neuro-Fuzzy para a Indústria (PINFI) com base nas demandas do survey e integrando bibliotecas de software de código aberto pesquisadas no levantamento bibliográfico. Esta ferramenta permite a modelagem de projetos em cinco etapas: Aquisição das imagens; pré-processamento; bloco de fuzzificação; modelagem da RNA; e a apresentação dos resultados (saída). O PINFI foi validado em termos de ergonomia e usabilidade de software atendendo a 91% dos requisitos avaliados. Quanto à acurácia do classificador, alcançou taxas de reconhecimento de 93% a 100% nas bases avaliadas. Estas bases compreenderam, imagens de folhas de tabaco, rodas de veículos e faces humanas, o que demonstra que o PINFI tem potencial para ser utilizado em demandas industriais e, também, em aplicações diversificadas.

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“…Técnicas de inteligência artificial (IA) como redes neurais artificiais (RNAs) e sistemas fuzzy podem ser utilizadas na indústria em diversas aplicações [Valle e Sussner 2011], [Ros e Pasero 2013], [Taghadomi-Saberi et al 2014], [Geetha 2015]. As RNAs têm um espaço interessante devido a sua capacidade de criar modelos baseados em conhecimentos implícitos e sua capacidade de generalização [Lima, Pinheiro e Santos 2014].…”

Section: Introductionunclassified

Estado da arte da indústria gaúcha referente ao uso de técnicas de inteligência artificial por meio de um survey

Suptitz

Frozza²,

Molz³

2017

iSys

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Este trabalho busca identificar o estado da arte da aplicação de algumas técnicas de Inteligência Artificial (IA) na indústria brasileira gaúcha por meio de um levantamento do tipo survey. O foco do levantamento está nas técnicas de Redes Neurais Artificiais e Lógica Fuzzy, mas também foram avaliadas Mineração de Dados e Sistemas Baseados em Conhecimento. Os resultados demonstram que a maioria das empresas tem pouco contato com estas técnicas, e que o maior motivo da baixa utilização é o desconhecimento da tecnologia e das aplicações possíveis. Também foram levantados aspectos importantes para o desenvolvimento de uma ferramenta que aplique técnicas de IA com foco na indústria.

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Defects Detection in Pistachio Nuts Using Artificial Neural Networks

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Feature extraction in X-ray images for hazelnuts classification

Feature extraction in X-ray images for hazelnuts classification

PINFI – Ferramenta para classificação de imagens com redes neurais artificiais e lógica fuzzy

Estado da arte da indústria gaúcha referente ao uso de técnicas de inteligência artificial por meio de um survey

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