نوع مقاله : مقاله پژوهشی
نویسندگان
1 دانشیار گروه مکانیک ماشین‌های کشاورزی دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی دانشگاه تهران
2 استادیار گروه مکانیک ماشین‌های کشاورزی دانشگاه تبریز
3 دانشجوی سابق کارشناسی‌ارشد
4 استادیار گروه مکانیک ماشین‌های کشاورزی دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی دانشگاه تهران
چکیده
در این تحقیق با تلفیق تکنیک‌های صوتی و شبکة عصبی مصنوعی،یک دستگاه هوشمند برای جداسازی پستههای خندان از ناخندان طراحی و پیاده‌سازی شد. این سیستم شامل سه بخش تغذیه، تشخیص صوتی، و حذف پسته معیوب (ناخندان) به کمک یک سیستم نیوماتیکی است. صفات پستههای خندان و ناخندان، ناشی از برخورد هر یک به صفحة فولادی، توسط یک میکروفون که در زیر صفحه تعبیه شده، اندازه‌گیری و برای ذخیره و پردازش‌‌های بعدی از طریق کارت صدا به کامپیوتر منتقل می‌شود. برای ارزیابی سیستم، از پستة رقم کله‌قوچی استفاده شد. پستههای مذکور توسط سیستم تغذیه تک تک روی صفحة فلزی سقوط میکنند. با محاسبة دامنة سیگنال در حوزة زمان و فاز و چگالی طیف توان (انرژی سیگنال) سیگنال صوتی حاصل از مولفه‌های تبدیل فوریه سریع در حوزة فرکانس، صفات لازم برای بردار ورودی شبکة عصبی به دست آمد. به کمک روش آماری تجزیه به مولفه اصلی، هفت مولفه از کل 2548 مولفه (با 73/99 درصد کاهش صفات) برای جداسازی پستههای خندان از ناخندان انتخاب شد. بیش از 40 شبکه عصبی، هرکدام با تعداد نرونهای مختلف در لایۀ مخفی برای تعیین ساختار بهینه، آموزش داده شدند. برای تعیین تعداد بهینه نرونها در لایة مخفی، کمترین میانگین مربع خطا شبکه برای دادههای اعتبارسنجی در نظر گرفته شد. در نهایت مدل بهینه شبکه عصبی با ساختار 2-12-7 به دست آمد. درصد جداسازی صحیح (CSR) یا دقت این سیستم در جداسازی پستههای خندان، ناخندان و نیمه خندان پسته رقم کله‌قوچی به‌ترتیب 3/97، 7/96 و 1/93 درصد است.
عنوان مقاله [English]
An ANN and Acoustic-Based Machine for Sorting Pistachio Nuts
چکیده [English]
In this study, an intelligent system for sorting closed shell and open shell pistachio nuts, was designed and developed based on combined acoustic and artificial neural network (ANN) techniques. The system included a microphone, PC, material handling equipment and an air reject pneumatic mechanism. The microphone, placed under the steel plate, received sound signals generated by the pistachio nut impact and measured the features extracted from the sound signals of the closed and open shelled nuts. The system was evaluated using the Kaleghouchi variety of pistachio nut. Features necessary for identification were extracted from the analysis of the sound signals in the time and frequency domains by means of fast fourier transform (FFT), power spectral density (PSD) and principle component analysis (PCA). Finally, using PCA, seven features were isolated to separate the pistachio nuts, such as a 99.73% reduction in features. More than 40 different ANNs topologies, each having different numbers of neurons in their hidden layers, were designed and evaluated. The optimal model was selected after several evaluations that minimized mean square error (MSE) and correct separation rate (CSR). The optimal ANN model for this system was a 7-12-2 configuration. The total system accuracy (CSR) for the three pistachio split types (closed shell, open shell and thin split) were 96.7%, 97.3% and 93.1%, respectively.
کلیدواژه‌ها [English]
- Acoustic
- ANN
- FFT
- PCA
- pistachio
- Pneumatic
- Separation
)