การหาน้ำหนักของแตงโมโดยใช้การประมาณพื้นที่วงรีด้วยการประมวลผลภาพ

ผู้แต่ง

  • วรวุฒิ กังหัน สาขาวิชาวิศวกรรมการผลิตและอุตสหการ คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
  • อิศกฤตา โลหพรหม สาขาวิชาวิศวกรรมเครื่องกล คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลกรุงเทพ
  • ชลธิศ ปิติภูมิสุขสันต์ สาขาวิชาวิศวกรรมอุตสาหการ คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร
  • พศิน มัชฌิมา สาขาวิชาวิศวกรรมการผลิตและอุตสหการ คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
  • บัณฑิต อินทรีย์มีศักดิ์ สาขาวิชาวิศวกรรมการผลิตยานยนต์คณะวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยี สถาบันการจัดการปัญญาภิวัฒน์
  • สุนทร วีระเดชลิกุล สาขาวิชาเทคนิคการผลิต วิทยาลัยเทคนิคปทุมธานี
  • พงศกร อุ่นสุพรรณ์ สาขาวิชาเทคนิคการผลิต วิทยาลัยเทคนิคปทุมธานี

คำสำคัญ:

เทคนิคการประมวลภาพ, มาตรฐานเกรดแตงโม

บทคัดย่อ

การพัฒนาออกแบบเพื่อสร้างระบบการชั่งน้ำหนักและการวัดขนาดของแตงโมด้วยการประมวลภาพดิจิตอล มีจุดมุ่งหมายเพื่อออกแบบระบบการชั่งน้ำหนักและตรวจสอบคุณภาพทางด้านขนาดของแตงโมซึ่งเป็นทรงรีเพื่อนำลักษณะของการตรวจสอบคุณภาพของ 2 องค์ประกอบ เพื่อใช้ในการตัดสินใจซื้อของผู้บริโภค โดยในบางกรณีของคุณภาพแตงโมจะมีคุณภาพของเนื้อแตงโมที่ไม่สมบูรณ์ โดยมนุษย์ไม่สามารถตรวจสอบความไม่สมบูรณ์ของเนื้อแตงโมด้วยตาได้ ซึ่งเครื่องมือที่พัฒนานี้ถูกออกแบบขึ้นโดยพิจารณาปัจจัยหลักในการคัดแยกเกรด ได้แก่ ขนาด และน้ำหนักของแตงโมด้วยการประมวลผลภาพอย่างเดียวโดยไม่ใช้เครื่องชั่งน้ำหนัก ในส่วนของขั้นตอนของการประมวลผลภาพที่มีการรับภาพสีจากกล้องเว็บแคม ในการบันทึกเปลี่ยนภาพเป็นภาพขาวดำ ทำการนับพื้นที่พิกเซลสีดำซึ่งเป็นสิ่งบ่งบอกขนาดของแตงโมบนภาพ 2 มิติที่มีขนาด 720 x 1,720 พิกเซล การทดสอบความถูกต้องของระบบจะทำการทดลองโดยการนำผลแตงโมจำนวน 30 ผล นำมาผ่านกระบวนการประมาณน้ำหนักด้วยการประมวลผลภาพ โดยน้ำหนักที่ประมาณได้จากการประมวลผลทางภาพจะถูกเปรียบเทียบกับการชั่งน้ำหนัก เพื่อหาค่าความแม่นยำดังกล่าว ซึ่งวิธีการของงานวิจัยที่พัฒนาขึ้นนี้มีข้อดี คือ สามารถประมาณน้ำหนักของแตงโมพร้อมกับการบอกคุณภาพด้านความหนาแน่นของเนื้อแตงโมว่าอยู่ในค่ามาตรฐานของการซื้อขายหรือไม่

References

Office of Agricultural Economics. (2022). Export Statistics. Retrieved from http://impexp.oae.go.th/service/index.php

Ministry of Labor. (2022). Minimum Wage Rate. Retrieved from https://www.mol.go.th

Langkapin, J., Parnsakhorn, S., & Kalsirisilp, R. (2022). Design and Fabrication of Lotus Seeds Sizing Machine. Rajamangala University of Technology Srivijaya Research Journal, 14(1), 103-116.

Jarimopas, B., Niamhom, S., & Suwanapratheep, T. (2011.Improvement of Mangosteen Fruit Sizing Machine. Thai Agricultural Research Journal, 19(2), 121-131.

Surekhum, W., Amdee, N., & Pongpatfanasili, C. (2021). Banana chips ripeness classification with image processing techiques. Industrial Technology and Engineering Pibulsongkram Rajabhat University Journal, 3(1), 55-67.

Kumpun, P., Peehae, A., & Ieamsaard, J. (2021). Bayesian approach and image processing technique for mango classification. Industrial Technology and Engineering Pibulsongkram Rajabhat University Journal, 1(2 (2019)). 1-11.

Technology Chaoban. (2022). Watermelon. Retrieved from https://www.technologychaoban.com

/wpcontent/uploads/2018 /01/11-2.jpg.

National Bureau of Agricultural Commodity and Food Standard, Ministry of Agriculture and Cooperatives. (2012). Watermelon. Retrieved from https://www.acfs.go.th/standard/download/WATERMELON.pdf

Kunghun, W., & Janthong, M. (2014). Grade Classification of Ribbed Smoked Sheets Using Image Processing. [Master's thesis]. Rajamangala University of Technology Thanyaburi, Pathumthani.

Kunghun, W., & Lohaphrom, I. (2018). Development and Experimental of Watermelon Grading Separation Using Image Processing. TSAE National Conference.

Kanghun, W., et al. (2020). The Watermelon Grading Machine with Automatic Weight Measurement. Thai Society of Agricultural Engineering Journal, 26 (2), 15-20.

Downloads

เผยแพร่แล้ว

2023-07-05