การตรวจจับภาพมังคุดด้วยการเรียนรู้เชิงลึก

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้น าเสนอการตรวจจับมังคุดที่อยู่บนต้นที่ได้จากภาพถ่าย ด้วยโครงร่างตรวจจับการเรียนรู้เชิงลึก Faster R-CNN โดยเลือกบริเวณที่น่าจะเป็นวัตถุเพื่อน ามาสกัดคุณลักษณะ จากนั้นจึงแยกประเภทจนกระทั่งทราบถึงผลลัพธ์หรือวัตถุที่ตรวจจับท าให้สามารถจ าแนกมังคุดแก่หรือสุก ที่อยู่บนกิ่งและอาจถูกบังด้วยใบ โดยขั้นตอนการวิจัยมีดังนี้ 1) การเตรียมภาพ 2) การแยกคุณสมบัติของภาพ 3) การฝึกสอนการเรียนรู้เชิงลึกตรวจจับมังคุด และ 4) การทดสอบการคัดแยกมังคุด รูปแบบโครงข่ายประสาทเทียมของการเรียนรู้เชิงลึกมีโหนดชั้นอินพุตตามขนาดภาพ ความกว้าง x ความสูงของภาพ ชั้นซ่อนมีหลายชั้นหลายโหนด และชั้นเอาท์พุตมีจ านวน 1 โหนดท าหน้าที่จ าแนกมังคุด โดยได้ท าการฝึกสอนโครงข่ายประสาทเทียมให้รู้จักลักษณะมังคุดที่จ าแนก จ านวน 20,000 รอบในการด าเนินการวิจัยได้เตรียมรูปภาพขนาด 250x250 พิกเซล จ านวน 400 รูป แบ่งเป็นรูปภาพส าหรับฝึกสอนร้อยละ 80 เป็นจ านวน 320 ภาพ และรูปภาพส าหรับทดสอบร้อยละ 20 เป็นจ านวน 80 ภาพ ท าการทดสอบตรวจจับมังคุดแก่หรือสุกจากภาพชุดทดสอบ 80 ภาพและมีจ านวนมังคุดทั้งหมดที่มีอยู่ในภาพ 355 ลูก ผลลัพธ์ที่ได้คือตรวจจับผิด 16 ลูกคิดเป็นข้อผิดพลาดร้อยละ 4.51 หรือมีความแม่นย าร้อยละ 95.49

คำสำคัญ

ระดับความพร้อมของโครงการ