การตรวจสอบคุณภาพทางกายภาพของข้าวกล้องงอกโดยการประมวลผลภาพ

งานวิจัยนี้ได๎นาเทคโนโลยีการประมวลผลภาพด๎วยวิธี Deep Learning และใช๎อัลกอริธึม CNN พัฒนาโปรแกรม เพื่อสร๎างแบบจาลองในการจาแนกเมล็ดข๎าวกล๎องงอกไรซ์เบอรี่ โดยผู๎เชี่ยวชาญและภูมิปัญญาท๎องถิ่นเลือกข๎าวกล๎องงอกไรซ์เบอรี่ 500 ตัวอยำง การดาเนินการเก็บภาพข๎าวกล๎องงอกโดยกระบวนการควบคุมแสงและใช๎ข๎าวกล๎องงอกไรซ์เบอรี่ จานวน 250 ภาพและข๎าวกล๎องไรซ์เบอรี่ที่ไมํใชํข๎าวกล๎องงอกจานวน 250 ภาพ จากนั้นจึงพัฒนาโปรแกรมและสร๎างแบบจาลองการจาแนกข๎าวกล๎องงอกไรซ์เบอรี่เพื่อตรวจสอบคุณภาพ ผลของการสร๎างแบบจาลองแสดงให๎เห็นวำวิธี Deep Learning อัลกอริธึม CNN สามารถสร๎างแบบจาลองที่มีความแมํนยาสูงถึง 95.17 % ในกระบวนการทดสอบโมเดล แสดงให๎เห็นวำแบบจาลองที่สร๎างขึ้นมีความแมํนยาในการจาแนกรูปภาพของข๎าวกล๎องงอก ผลการทดสอบพบวำกระบวนการวิจัยและโปรแกรมที่พัฒนาขึ้นมีความแมํนยาในการจาแนกข๎าวกล๎องงอก ข๎าวกล๎องงอกจากเมล็ดข๎าวสามารถจาแนกได๎มากถึง 96% และข๎อผิดพลาด 4% รวมถึงการจาแนกประเภทของข๎าวกล๎องงอกที่ไมํผำนการหมักด๎วยความแมํนยา 84% และ 16% สาหรับข๎อผิดพลาด