Analiza i klasyfikacja obrazów suszu warzywnego z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych

W życiu codziennym bardzo często dokonujemy oceny naszego otoczenia i na tej podstawie podejmujemy decyzje o klasyfikacji obserwowanej sytuacji. Czynimy to w oparciu o obserwację otoczenia jak również napływającą z różnych źródeł informację z wykorzystaniem posiadanej wiedzy i zdolności. Proces ten jest dla nas całkowicie naturalny. Jeżeli jednak chcemy podobne zadanie zlecić systemowi komputerowemu to wówczas musimy wykonać wiele kroków, które pozwolą w części odwzorować za pomocą oprogramowania ludzką zdolność do obserwacji, uczenia się i dokonywania podejmowania ostatecznej decyzji w oparciu o posiadaną wiedzę. Wzrastający poziom komplikacji informacji wywołuje rosnące zapotrzebowanie na systemy zdolne do rozpoznawania i dokonywania klasyfikacji prezentowanych im obiektów. Jednym z takich obiektów jest susz warzywny, którego ocena jakości i jego klasyfikacja przysparza szereg problemów. W pracy przedstawiono koncepcję metody analizy obrazów suszu warzywnego i zastosowanie jej do szybkiego oszacowania udziału poszczególnych frakcji w badanej próbie pod względem barwy i kształtu.

In everyday life we often evaluate our surroundings and on this basis we make decisions about the classification of the observed situation. We do it by watching our surroundings as well as by analysing the information coming to us from various sources by means of the knowledge and the abilities we posses. This process is completely natural for us. However, if we want a computer system to do it, we need to make many steps in order to partly reflect in the software the human ability to observe, learn and make the final decision on the basis of the possessed knowledge. The increasing complexity of information causes a rising demand for systems capable of recognizing and classifying objects presented to them. One of such objects are dried vegetables whose quality evaluation and classification cause many problems. In the thesis the concept of dried vegetables’ image analysis method was presented as well as its application to quick colour and shape evaluation of individual fractions in a tested sample.