Système automatisé de classement des tomates utilisant le traitement d'images et la logique floue

Au vingtième siècle, il est indéniable que la technologie joue un rôle essentiel dans la vie de chacun. Au fur et à mesure que le temps passe, la technologie continue de se développer et de s'épanouir car de plus en plus d'études sont réalisées. Cela dit, les promoteurs se sont emparés de ce concept et l'ont appliqué dans le domaine de l'agriculture, produisant ainsi le Smart Farming System. L'agriculture intelligente est essentiellement l'application de la technologie aux activités agricoles réalisées manuellement. Cet article présente un système automatisé de classement des tomates utilisant le traitement d'image et la logique floue, tous deux devant être implémentés dans Matlab. Un microcontrôleur Arduino UNO est utilisé pour la partie matérielle comme mécanisme de contrôle. Le traitement d'image est effectué par l'utilisation de l'espacement des couleurs Lab et du regroupement K-means. L'entrée de la logique floue sera le nombre de bons pixels dans une image binarisée. Le classement des tomates est classé en trois (3) : BON, PAS BON et MAUVAIS et ces sorties sont évaluées en conséquence par l'utilisation de règles d'inférence floues. Un système de convoyeur sera également mis en oeuvre et sera actionné par un moteur à courant continu contrôlé par l'Arduino UNO.

Autorentext

Lenard Dorado et son co-auteur, Jonel Jozef Catapang, ont obtenu un diplôme de Bachelor of Science en ingénierie informatique au Lyceum of the Philippines University - Laguna, Philippines. Ils ont participé à diverses conférences de recherche dans et hors de leur pays. Ils poursuivent actuellement leur carrière d'ingénieur informatique dans le secteur qu'ils ont choisi.