تشخیص درجه کیفی خرمای مضافتی با استفاده از هوش مصنوعی و پردازش تصویر

? مقدمه خرمای مضافتی یکی از مرغوب‌ترین و پرمصرف‌ترین ارقام خرما در ایران و جهان است. با وجود کیفیت بالای این محصول، هنوز در بسیاری از مناطق، درجه‌بندی آن به‌صورت سنتی و غیرعلمی انجام می‌شود. این مسئله نه تنها باعث کاهش اعتماد مشتریان خارجی و داخلی می‌شود، بلکه موجب اتلاف هزینه و زمان در فرآیند صادرات، فروش و بسته‌بندی خرما نیز خواهد شد. در این مقاله، با تکیه بر پژوهشی علمی، به معرفی یک سیستم هوشمند پرداخته‌ایم که با استفاده از دوربین تلفن همراه و الگوریتم‌های هوش مصنوعی (SVM) می‌تواند خرمای مضافتی را به‌دقت در چهار سطح درجه‌بندی کند. ? مشکل رایج در صنعت بسته‌بندی و صادرات خرما یکی از اصلی‌ترین مشکلات بازار خرمای ایران، نبود سیستم استاندارد برای تشخیص و طبقه‌بندی خرماست. اختلاف سلیقه بین خریدار و فروشنده، عدم قطعیت در کیفیت محصول، نبود استاندارد واحد برای صادرات، و ناتوانی در تشخیص دقیق خرما به‌صورت ماشینی، چالش‌هایی جدی برای این صنعت به شمار می‌روند. ? راه‌حل پیشنهادی: استفاده از هوش مصنوعی و SVM در این پژوهش از الگوریتم یادگیری ماشین ماشین بردار پشتیبان (SVM) استفاده شده است. این الگوریتم یکی از دقیق‌ترین روش‌ها برای طبقه‌بندی داده‌هاست که در حوزه‌های مختلف از جمله کشاورزی، پزشکی و مهندسی کاربرد دارد. در این پروژه، تصاویر خرمای مضافتی با استفاده از دوربین موبایل ثبت شده و سپس با الگوریتم SVM، خرماها در ۴ درجه کیفی (درجه ۱ تا ۴) طبقه‌بندی شدند. ? روش اجرای پروژه ? تصویربرداری: استفاده از گوشی Samsung T30 با دوربین ۴ مگاپیکسلی ثبت تصاویر در یک جعبه نورپردازی اختصاصی با چراغ LED تصویربرداری از زاویه بالا، پایین، راست و چپ ? پردازش داده‌ها: استخراج ویژگی‌هایی مانند رنگ، اندازه، بافت و تخلخل پوست خرما از تصاویر پیش‌پردازش تصویر با فیلتر میانه تبدیل داده‌ها به بردارهای عددی در نرم‌افزار MATLAB اجرای الگوریتم SVM با هسته‌های مختلف: خطی، کوادراتیک، کوبیک، گوسین ? نتایج دقیق پروژه دقت نهایی تشخیص درجه: ۱۰۰٪ بهترین عملکرد: الگوریتم SVM با هسته کوبیک ضریب کاپا (توافق با نظر کارشناسان): بالاتر از 0.8 که نشان‌دهنده دقت و پایداری بالای سیستم است طبقه‌بندی صحیح در تمام ۳۰ نمونه خرما با تشخیص دقیق درجه ۱ تا ۴ ✅ مزایای این روش نسبت به روش‌های سنتی روش سنتی روش هوشمند با SVM تشخیص سلیقه‌ای تشخیص علمی و ریاضی وابسته به تجربه انسانی مستقل از نیروی انسانی متخصص زمان‌بر سریع و دقیق غیرقابل استناد در صادرات قابل استناد، با امکان استعلام نتایج بدون ثبت دیجیتال قابل ذخیره و تحلیل ? چالش‌ها و پیشنهادها برای توسعه بیشتر نیاز به آموزش مدل با تنوع نژادی بیشتر از خرما ساخت اپلیکیشن موبایلی مبتنی بر این الگوریتم برای دسترسی سریع کشاورزان و صادرکنندگان افزودن تحلیل کیفیت داخلی (رطوبت، طعم) با ترکیب داده‌های بیشتر ❓سوالات متداول (FAQ) 1. آیا این روش برای سایر انواع خرما هم قابل استفاده است؟ بله، با آموزش مدل روی داده‌های انواع خرما، امکان طبقه‌بندی دقیق آن‌ها نیز وجود دارد. 2. این سیستم فقط برای پژوهش است یا می‌توان آن را تجاری کرد؟ امکان توسعه تجاری کامل آن برای ساخت اپلیکیشن تشخیص درجه خرما فراهم است. 3. آیا این روش نیاز به اینترنت دارد؟ خیر، می‌توان الگوریتم را به‌صورت آفلاین روی اپلیکیشن پیاده‌سازی کرد. ? جمع‌بندی در این تحقیق، با استفاده از پردازش تصویر و الگوریتم SVM، امکان تشخیص هوشمند درجه کیفی خرمای مضافتی با دقت بسیار بالا فراهم شد. این روش می‌تواند با هزینه‌ای پایین، راهکاری کاربردی برای درجه‌بندی سریع و علمی خرما در صادرات و بسته‌بندی فراهم کند.