Predicția propagării volumului de vânătăi a perei în timpul depozitării utilizând metode de calcul soft -
Ingineria mecanică a biosistemelor, Departamentul de inginerie a biosistemelor, Facultatea de Resurse Agricole și Naturale, Universitatea Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran
Departamentul de Inginerie Biosisteme, Facultatea de Resurse Agricole și Naturale, Universitatea Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran
Corespondenţă
Abdollah Golmohammadi, Departamentul de Ingineria Biosistemelor, Facultatea de Resurse Agricole și Naturale, Universitatea Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran.
Inginerie Mașini Agricole, Departamentul de Inginerie Biosisteme, Universitatea Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran
Departamentul de Inginerie Biosisteme, Facultatea de Inginerie a Apelor și Solurilor, Universitatea de Științe Agricole și Resurse Naturale Gorgan, Gorgan, Iran
Ingineria mecanică a biosistemelor, Departamentul de inginerie a biosistemelor, Facultatea de Resurse Agricole și Naturale, Universitatea Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran
Departamentul de Inginerie Biosisteme, Facultatea de Resurse Agricole și Naturale, Universitatea Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran
Corespondenţă
Abdollah Golmohammadi, Departamentul de Ingineria Biosistemelor, Facultatea de Resurse Agricole și Naturale, Universitatea Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran.
Inginerie Mașini Agricole, Departamentul de Inginerie Biosisteme, Universitatea Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran
Departamentul de Inginerie Biosisteme, Facultatea de Inginerie a Apelor și Solurilor, Universitatea de Științe Agricole și Resurse Naturale Gorgan, Gorgan, Iran
Abstract
1. INTRODUCERE
2. STUDIUL LITERATURII
Soiul „DarGazi” de fructe de pere este foarte sensibil la vânătăi cauzate de impactul mecanic și comprimare. Informațiile detaliate despre modelele de estimare a propagării volumului de vânătăi pentru pere sunt limitate. Acest studiu urmează cercetărilor noastre publicate anterior cu privire la susceptibilitatea perei la sarcini cvasi-statice și estimarea volumului său învinețit folosind RMN și tehnici de procesare a imaginilor. Acest studiu își propune să utilizeze ANN și ANFIS pentru predicția propagării BV (volum de vânătăi) a perei „Dargazi” pe baza razei sale de curbură în regiunea de încărcare, timpul de depozitare și forța aplicată. Rezultatele obținute au fost comparate cu modelul statistic tradițional de regresie multiplă (MR).
3 MATERIALE ȘI METODE
3.1 Detalii experimentale
După cum a fost raportat în articolul nostru publicat anterior, perele utilizate în acest studiu au fost soiul „Dargazi” (Pyrus communis). Probele intacte fără semne de defecte au fost recoltate în stadiul lor de maturitate fiziologică (gălbuie) dintr-o grădină locală și pentru măsurarea ulterioară au fost transferate la un laborator, apoi au fost măsurate unele dintre proprietățile fizice comune ale probelor (masă, volum, densitate, dimensiuni geometrice, raza de curbură).
3.1.1 Raza de curbură
Pentru măsurarea razei de curbură în locul impactului asupra eșantioanelor, au fost aplicate tehnici de procesare a imaginilor pe RGB obținute imagini ale eșantioanelor. A fost construită o cutie de lemn, iar interiorul acesteia a fost acoperit folosind foi negre pentru a evita reflexia luminii și a oferi o condiție de imagistică uniformă pentru toate probele. Trei lămpi fluorescente au fost montate triunghiular în jurul poziției camerei deasupra cutiei. Camera Canon Powershot G10 a fost utilizată pentru imagini conectate la un laptop folosind un port USB pentru controlul imaginii. Captarea imaginii utilizând software-ul PSRemote a fost făcută de la o distanță de 20 × 10 –2 m deasupra eșantioanelor. Pentru scalarea imaginilor, o formă cubică cu anumite dimensiuni a fost plasată în poziția eșantionului și ilustrată de la aceeași distanță.
3.1.2 Testare aproape statică
După măsurarea parametrilor, pentru simularea încărcării cvasistostatice, a fost luată în considerare încercarea mecanică de încărcare - descărcare. Toate probele au fost împărțite în cinci grupuri aleatoriu și au fost impuse în cadrul testului, fiecare grup pentru un anumit interval de sarcini (Figura S1).
3.1.3 Imagistica prin rezonanță magnetică
În acest scop, probele au fost plasate într-o cutie dreptunghiulară din lemn, unde fructele aveau locuri specifice pentru așezarea și menținerea stabilă în timpul imaginii. Imagini MR cu pere întregi au fost achiziționate pe un sistem Magnetom Symphony 1.5 T (Siemens), la Centrul Medical Kowsar. Poziționarea probelor în interiorul tunelului sistemului RMN și reglarea parametrilor de achiziție a imaginii, cum ar fi câmpul vizual (FOV) și orientările (axiale, coronale și sagittale) sunt prezentate în Figura S2. Douăzeci și patru de felii de probe cu o bucată de 0,3 mm (distanță felie la felie) au fost capturate în orientare coronară (Figura S3) pentru a obține măsurarea exactă a volumului de vânătăi (Razavi, Asghari, Azadbakht și Sh, 2018).
3.1.4 Prelucrarea imaginilor
Raza de curbură
Software-ul ImageJ (v. 1.48) a fost folosit pentru a măsura raza de curbură. Montarea unui cerc la cel puțin trei puncte de pe suprafața fructului ne poate da raza de curbură, la fel ca un dispozitiv care este utilizat pentru măsurarea curburii. Dar am luat în considerare mai multe puncte pentru montarea unui cerc pentru a obține rezultate mai precise.
Determinarea volumului de vânătăi utilizând RMN
Volumul de vânătăi al probelor a fost măsurat folosind tehnici de procesare a imaginii prin imagistica prin rezonanță magnetică (RMN) captată din probe. Software-ul ImageJ a fost utilizat pentru a determina volumul de vânătăi din imagini.
3.2 Intrări și ieșiri ale modelelor
Datorită efectului proprietăților fructelor asupra forțelor efective și a vulnerabilității fructelor, a fost investigat efectul proprietăților fizice măsurate asupra perei. Au fost identificați parametrii majori ai stării de depozitare care au un efect semnificativ asupra deteriorării perei, în care raza de curbură a fost considerată o variabilă independentă în crearea modelelor de predicție (rezultatele nu sunt prezentate).
Modelele de estimare a vânătăilor folosesc forța de compresie și intervalul de timp ca variabile independente împreună cu volumul de vânătăi. Variabilele independente utilizate în modelul de regresie, intrările rețelei neuronale sau ANFIS, constau din forța impusă (F) (N), raza de curbură la regiunea de încărcare (R) (m), timpul de stocare (ziua). Nivelurile aplicate ale forței de încărcare - descărcare au fost alese pe baza cercetărilor anterioare privind încărcarea cvasistatică pentru pere (Blahovec, Vlckova și Paprstein, 2002). Cea mai mică limită a forței aplicate s-a bazat pe forța aplicată în timpul recoltării și sortării; cel mai înalt nivel de compresie a fost în manipularea, transportul și depozitarea mecanică a perei.
3.3 Criterii de evaluare a performanței
În acest studiu, trei criterii au fost utilizate pentru a evalua modelele. Pentru a evalua capacitatea de predicție a modelelor predictive dezvoltate în studiu, „eroarea pătrată medie a rădăcinii” (RMSE), „valorile contabilizează” (VAF) și coeficientul de determinare a regresiei liniare (R 2) au fost calculate, așa cum au fost folosite de Yilmaz și Yuksek (2008, 2009), Zarifneshat și colab. (2012), Vijayaraghavan și colab. (2014), Garg, Vijayaraghavan, Siu Lee Lam, Singru și Gao (2015), Vijayaraghavan, Garg, Gao, Vijayaraghavan și Lu (2016) și Vijayaraghavan, Garg, Tai și Gao (2016). Un model este considerat cel mai bun atunci când are cel mai mic RMSE și cel mai mare VAF și R 2 .