Estimation of pomegranate shape and size by machine vision تقدير الشكل والمقاس لثمار الرمان باستخدام الإبصار الآلي

Abstract

تم تطوير نظام إبصار آلي لتقدير الشكل والمقاس لصنفين من ثمار الرمان ويسمح هذا النظام بتقدير الحجم والمساحة السطحية والوزن للثمار باستخدام معادلات التوقيع المستنبطة التي تربط بين مساحة مسقطة واحدة لثمرة والمقاس كما أنه تم الحصول على نتائج ممتازة للتوقع بالحجم والمساحة السطحية والوزن للرمان النباتي والمنفلوطي وقد دل التحليل الإحصائي للنتائج أنه لا يوجد هناك أي فرق معنوي في الشكل بين ثمار الصنفين من الرمان ولقد تم استنباط معادلة أسية تصف العلاقة بين الحجم والمساحة السطحية والوزن وبين المساحة المسقطة لثمرة الرمان وكانت نسبة الخطأ في التوقيع حوالي 15 و07 و20 لكل من الحجم والمساحة السطحية والوزن لصنف البناتي على التوالي في حين بلغت هذه النسبة حوالي 11 و14 32 لكل من الحجم والمساحة السطحية والوزن لصنف المنفلوطي على الترتيب

A simplified machine vision system for estimating shape and size of pomegranates was developed The system allows the estimation of volume surface area and weight of the fruit using prediction equations developed from the relationship between projected area and shape and size This procedure resulted in excellent values of the coefficient of determination and can be used to estimate volume surface area and weight of Banati and Manfaluti pomegranates The analysis of variance indicated that there was no significant difference in shape between Banati and Manfaluti cultivars at the 95 % confidence level A power law equation was obtained to describe the relationship between volume surface area and weight and the projected areas The average measurement error of prediction was in the 15 07 and 20 %range for volume surface area and weight of Banati pomegranate respectively The Manfaluti pomegranate had average measurement errors in the range of 11 14 and 32 % for volume surface area and weight respectively