أنظمة تصنيف الصور الملونة لفحص أحشاء الدواجن

تم تطوير نظام تصنيف الصور المعتمد على الشبكات العصبية الضبابية يعتمد على ميزات الصور الملونة لأحشاء الدواجن في المجالات الطيفية والمكانية في هذه الدراسة. تم جمع صور ملونة لـ 320 كبدًا وقلبًا من الدواجن الطبيعية، والدواجن المصابة بالتهاب الجيوب الهوائية، والجثث، والتسمم الدموي في مصنع معالجة الدواجن. تم تقسيم هذه الصور في مساحة اللون الأحمر والأخضر والأزرق (RGB) وتم إجراء تحليل إحصائي لاختيار الميزات. تم استخدام نظام ضبابي عصبي يعتمد على نماذج هجينة من نظام الاستدلال الضبابي والشبكات العصبية لتعزيز قوة عمليات التصنيف. تراوحت دقة فصل الكبد الطبيعي عن غير الطبيعي بين 87.5% و92.5% عند استخدام فئتين من بيانات التحقق. بالنسبة لتصنيف القلوب الطبيعية وغير الطبيعية للدواجن، كانت الدقة تتراوح بين 92.5% و97.5%. عند استخدام نماذج ضبابية عصبية لفصل أكباد الدجاج إلى طبيعي، والتهاب الجيوب الهوائية، والجثث، كانت الدقة 88.3% لبيانات التدريب و83.3% لبيانات التحقق. من خلال دمج ميزات كبد القلب والدجاج، تم تصميم نموذج ضبابي عصبي عام لتصنيف أحشاء الدواجن إلى أربع فئات (طبيعي، التهاب الجيوب الهوائية، جثة، وتسمم دموي). كانت دقة التصنيف 86.3% للتدريب و82.5% للتحقق.