Integrated Approach for Defect Detection and Grading of Apples: Thermal Imaging and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Enhanced Quality Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Computer Vision based automatic system for grading of fruits constitutes an important topic among researchers.This, stems from the fact that current process, which is mostly manual in nature is not providing the aspired outcome.For reasons not limited to uncertainty handling and hybrid modeling approaches, an apple grading model is developed in this paper, combining the strength of Fuzzy Logic System (FLS) and Neural Network.In this paper, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) based automated system using computer vision is developed for quality grading of apples.Thermal imaging is used for dataset development.The dataset consists of 1130 thermal image of apples.Five categorical features including color, shape, gradient, texture and statistical based features are extracted.On the basis of degree of defectiveness, ANFIS based classifier grade apples into different classes.The robustness of the proposed model is evaluated using confusion matrix along with False Positive Rate (FPR), class sensitivity and precision, specificity, and overall accuracy of the model.For determining the effectiveness of the model, a comparative analysis with another model is presented in this paper.After the analysis, it is observed that the ANFIS based classifier using thermal imaging techniques recommended for grading of fruit in an automated system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».