Yıl: 2020 Cilt: 15 Sayı: 4 Sayfa Aralığı: 533 - 544 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.29228/TurkishStudies.46011 İndeks Tarihi: 06-06-2021

Meyve ve Sebzelerin Otomatik Sınıflandırılması için Farklı Derin Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılmalı Analizi

Öz:
Gıda ve tarım ürünlerinin otomatik kalite kontrolü sektörün yüksek kalite ve güvenlik standartları nedeniyle ürün kalitesinin doğru, hızlı ve nesnel şekilde saptanmasına ihtiyaç duyulan ancak çözümü zor bir problemdir. Bu problemin çözümü kalite kontrolden önce ürünlerin otomatik sınıflandırılmasını gerektirmektedir. Bu ihtiyaçtan yola çıkılarak sunulan bu çalışmada makineyle görü yardımıyla meyve ve sebzelerin otomatik sınıflandırılması problemine odaklanılmıştır. Bu hedefle halka açık bir veri setinin orijinal ve Gauss gürültüsü, tuzve biber gürültüsü, parlaklık değişimi olmak üzere farklı bozulmalar uygulanmış halleri kullanılarak AlexNet, Vgg16, GoogLeNet, ResNet18, ResNet101, SqueezeNet ve ShallowNet popüler derin öğrenme mimarilerinin sınıflandırma başarımları incelenmiştir. Çalışmada derin öğrenme mimarilerinin performansları kişisel bir dizüstü bilgisayar kullanılarak Matlab ortamında çapraz doğruluk yaklaşımıyla doğruluk, kesinlik, duyarlılık,F-ölçütüve çalışma süresi ile değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar ağ derinliği düşük, basit mimariye sahip ShallowNet’in makul başarımlara ulaştığını ve bozulmalara daha gürbüz olduğunu, resimlerde şiddetli bozulmaların olmadığı durumlarda eğitilebilir parametre sayısı düşük ve derin bir ağ olan SqueezeNet mimarisinin ulaştığı %80’in üzerindeki yüksek doğruluk seviyeleri ile umut vadettiğini göstermiştir.Ayrıca, Gauss gürültüsüne GoogLeNet mimarisinin, tuz ve biber gürültüsüne Resnet101 mimarisinin ve parlaklık değişimlerine ise SqueezeNet mimarisinin daha gürbüz oldukları gözlenmiştir.Gelecektedaha çok meyve-sebze kategorisi içeren daha geniş bir veri seti ile deneylerin tekrarlanmasıhem yukarıdaki çıkarımların doğruluğununsınanmasıhem de sektöre daha gerçekçi bir makineyle görü çözümü sunulmasıadına önemli ve gereklidir.
Anahtar Kelime:

Comparative Analysis of Different Deep Learning Techniques for Automated Classification of Fruits and Vegetables

Öz:
Automatic quality control of food and agricultural products is a challenging problem that needs to be solved accurately, quickly and objectively due to the high quality and safety standards of the sector. The solution to this problem requires automatic classification of products prior toquality control. Based on this need, this study focuses on the problem of automatic classification of fruits and vegetables with the help of machine vision. For this purpose, the classification performance of popular deep learning architectures AlexNet, Vgg16, GoogLeNet, ResNet18, ResNet101, SqueezeNet and ShallowNet were examined using the original and distorted versions of a publicly available data set where the latter include applyingGaussian noise, randomnoise, and brightness changes. In the study, the performances of deep learning architectures were evaluated with accuracy, precision, sensitivity, F-scoreand runtime with a cross-validationmethodologyusing a personal laptop computerand Matlab. Experimental results have shown that ShallowNet with its low network depthand simple architecture achieves reasonable performancesand is more robust to distortions,whileSqueezeNet emerges as a promising solutionespecially in the absence of severe distortionswith its highaccuracy levels above 80%andlow number of trainable parameters. It has also been observed that the GoogLeNet architecture is more robust to Gaussian noise, the Resnet101 architecture to salt and pepper noise, and the SqueezeNet architecture to brightness changes. Repeating the experiments with a larger data set containing more fruit and vegetable categories in the future is important and necessary both to test the validityof the above inferences and to offer a more realistic machine vision solution to the industry.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Brosnan, T., & Sun, D. W. (2004). Improving quality inspection of food products by computer vision - a review. Journal of Food Engineering. 61, 3–16. https://doi.org/10.1016/S0260- 8774(03)00183-3
  • Cubero, S., Aleixos, N., Moltó, E., Gómez-Sanchis, J., & Blasco, J. (2011). Advances in Machine Vision Applications for Automatic Inspection and Quality Evaluation of Fruits and Vegetables. Food and Bioprocess Technology. 4(4), 487–504. https://doi.org/10.1007/s11947-010-0411-8
  • Dubey, S. R., & Jalal, A. S. (2012). Robust approach for fruit and vegetable classification. Procedia Engineering. 38, 3449–3453. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.06.398
  • Gomes, J. F. S., & Leta, F. R. (2012). Applications of computer vision techniques in the agriculture and food industry: A review. European Food Research and Technology. 235(6), 989–1000. https://doi.org/10.1007/s00217-012-1844-2
  • Hameed, K., Chai, D., & Rassau, A. (2018). A comprehensive review of fruit and vegetable classification techniques. Image and Vision Computing. 80, 24–44. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2018.09.016
  • He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 770–778.
  • Iandola, F. N., Han, S., Moskewicz, M. W., Ashraf, K., Dally, W. J., & Keutzer, K. (2016). SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size. CoRR. abs/1602.0.
  • Jana, S., Parekh, R., & Sarkar, B. (2020). Automatic classification of fruits and vegetables: a texturebased approach. Studies in Computational Intelligence. 870, 71–89. https://doi.org/10.1007/978-981-15-1041-0_5
  • Jana, S., & Parekh, R. (2017). Shape-based fruit recognition and classification. Communications in Computer and Information Science. 776, 184–196. https://doi.org/10.1007/978-981-10- 6430-2_15
  • Jana, S., Basak, S., & Parekh, R. (2017). Automatic fruit recognition from natural images using color and texture features. 2nd International Conference on 2017 Devices for Integrated Circuit DevIC 2017, 620–624.
  • Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2017). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Communactions of ACM. 60(6), 84–90. https://doi.org/10.1145/3065386
  • Lecun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature. 521(7553), 436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539
  • Lin, T. Y., Maire, M., Belongie, S., Hays, J., Perona, P., Ramanan, D., Dollár, P., & Zitnick, C. L. (2014). Microsoft COCO: Common objects in context. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 8693(5), 740–755.
  • Nair, V., Hinton, & G. E. (2010). Rectified linear units improve Restricted Boltzmann machines. 27th International Conference on Machine Learning ICML Proceedings. 807–814.
  • Patel, K. K., Kar, A., Jha, S. N., & Khan, M. A. (2012). Machine vision system: A tool for quality inspection of food and agricultural products. Journal of Food Science and Technology. 49 (2), 123–141. https://doi.org/10.1007/s13197-011-0321-4
  • Rehman, T. U., Mahmud, M. S., Chang, Y. K., Jin, J., & Shin, J. (2019). Current and future applications of statistical machine learning algorithms for agricultural machine vision systems. Computers and Electronics in Agriculture. 156, 585–605. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.12.006
  • Rocha, A., Hauagge, D. C., Wainer, J., & Goldenstein, S. (2010). Automatic fruit and vegetable classification from images. Computers and Electronics in Agriculture. 70(1), 96–104, 2010. https://doi.org/10.1016/j.compag.2009.09.002
  • Russakovsky, O., Deng, J., Su, H., Krause, J., Satheesh, S., Ma, S., Huang, Z., Karpathy, A., Khosla, A., Bernstein, M., Berg, A. C., & Fei-Fei, L. (2015). ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. International Journal of Computer Vision. 115(3), 211–252. https://doi.org/10.1007/s11263-015-0816-y
  • Sa, I., Ge, Z., Dayoub, F., Upcroft, B., Perez, T., & McCool, C. (2016). Deepfruits: A fruit detection system using deep neural networks. Sensors. 16(8). https://doi.org/10.3390/s16081222
  • Shamim Hossain, M., Al-Hammadi, M., & Muhammad, G. (2019). Automatic Fruit Classification Using Deep Learning for Industrial Applications. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 15(2), 1027–1034. https://doi.org/10.1109/TII.2018.2875149Simonyan, K.,
  • Zisserman, A. (2015). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. 3rd International Conference on Learning Representations, ICLR 2015.
  • Vibhute, A., & Bodhe, S.K. (2012). Application of Image Processing in Agriculture: A Survey. International Journal of Computer Applications. 52(2), 34–40. https://doi.org/10.5120/8176-1495
  • Zawbaa, H. M., Hazman, M., Abbass, M., & Hassanien, A. E. (2014). Automatic fruit classification using random forest algorithm. 14th International Conference on Hybrid Intelligent Systems HIS 2014, 164–168.
  • Zhang, B., Huang, W., Li, J., Zhao, C., Fan, S., Wu, J., & Liu, C. (2014). Principles, developments and applications of computer vision for external quality inspection of fruits and vegetables: A review. Food Research International. 62, 326–343. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2014.03.012
  • Zhang, Y., & Wu, L. (2012). Classification of fruits using computer vision and a multiclass support vector machine. Sensors. 12(9), 12489–12505. https://doi.org/10.3390/s120912489
  • Zhang, Y., Wang, S., Ji, G., & Phillips, P. (2014). Fruit classification using computer vision and feedforward neural network. Journal of Food Engineering. 143, 167–177. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2014.07.001
  • Zhou, L., Zhang, C., Liu, F., Qiu, Z., & He, Y. (2019). Application of Deep Learning in Food: A Review. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety. 18(6), 1793–1811. https://doi.org/10.1111/1541-4337.12492
APA Unay D (2020). Meyve ve Sebzelerin Otomatik Sınıflandırılması için Farklı Derin Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılmalı Analizi. , 533 - 544. 10.29228/TurkishStudies.46011
Chicago Unay Devrim Meyve ve Sebzelerin Otomatik Sınıflandırılması için Farklı Derin Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılmalı Analizi. (2020): 533 - 544. 10.29228/TurkishStudies.46011
MLA Unay Devrim Meyve ve Sebzelerin Otomatik Sınıflandırılması için Farklı Derin Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılmalı Analizi. , 2020, ss.533 - 544. 10.29228/TurkishStudies.46011
AMA Unay D Meyve ve Sebzelerin Otomatik Sınıflandırılması için Farklı Derin Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılmalı Analizi. . 2020; 533 - 544. 10.29228/TurkishStudies.46011
Vancouver Unay D Meyve ve Sebzelerin Otomatik Sınıflandırılması için Farklı Derin Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılmalı Analizi. . 2020; 533 - 544. 10.29228/TurkishStudies.46011
IEEE Unay D "Meyve ve Sebzelerin Otomatik Sınıflandırılması için Farklı Derin Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılmalı Analizi." , ss.533 - 544, 2020. 10.29228/TurkishStudies.46011
ISNAD Unay, Devrim. "Meyve ve Sebzelerin Otomatik Sınıflandırılması için Farklı Derin Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılmalı Analizi". (2020), 533-544. https://doi.org/10.29228/TurkishStudies.46011
APA Unay D (2020). Meyve ve Sebzelerin Otomatik Sınıflandırılması için Farklı Derin Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılmalı Analizi. Turkish Studies - Information Technologies and Applied Sciences, 15(4), 533 - 544. 10.29228/TurkishStudies.46011
Chicago Unay Devrim Meyve ve Sebzelerin Otomatik Sınıflandırılması için Farklı Derin Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılmalı Analizi. Turkish Studies - Information Technologies and Applied Sciences 15, no.4 (2020): 533 - 544. 10.29228/TurkishStudies.46011
MLA Unay Devrim Meyve ve Sebzelerin Otomatik Sınıflandırılması için Farklı Derin Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılmalı Analizi. Turkish Studies - Information Technologies and Applied Sciences, vol.15, no.4, 2020, ss.533 - 544. 10.29228/TurkishStudies.46011
AMA Unay D Meyve ve Sebzelerin Otomatik Sınıflandırılması için Farklı Derin Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılmalı Analizi. Turkish Studies - Information Technologies and Applied Sciences. 2020; 15(4): 533 - 544. 10.29228/TurkishStudies.46011
Vancouver Unay D Meyve ve Sebzelerin Otomatik Sınıflandırılması için Farklı Derin Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılmalı Analizi. Turkish Studies - Information Technologies and Applied Sciences. 2020; 15(4): 533 - 544. 10.29228/TurkishStudies.46011
IEEE Unay D "Meyve ve Sebzelerin Otomatik Sınıflandırılması için Farklı Derin Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılmalı Analizi." Turkish Studies - Information Technologies and Applied Sciences, 15, ss.533 - 544, 2020. 10.29228/TurkishStudies.46011
ISNAD Unay, Devrim. "Meyve ve Sebzelerin Otomatik Sınıflandırılması için Farklı Derin Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılmalı Analizi". Turkish Studies - Information Technologies and Applied Sciences 15/4 (2020), 533-544. https://doi.org/10.29228/TurkishStudies.46011