Une approche non destructive de la détection de la maturité des jeunes noix de coco utilisant la vibration acoustique et le réseau de neurones

La classification de la maturité des fruits, en particulier des noix de coco, pourrait avoir un impact significatif sur l'amélioration des normes de l'industrie post-récolte. L'une des principales raisons est que la maturité est liée à la qualité et peut affecter la commercialisation du produit. Dans le contexte philippin, la noix de coco jeune, communément appelée buko, est classée en trois étapes : Malauhog, Malakanin et Malakatad. Dans cet article, un système de classification est proposé afin d'établir une méthode plus scientifique pour prédire le stade de maturité de la noix de coco jeune. Des vibrations sonores ont été créées par une source constante de vibration provenant d'un moteur de vibration, puis les signatures sonores ou la réponse acoustique ont été collectées par le capteur de vibration. Les vibrations ont été collectées trois (3) fois à partir des trois (3) faces et des trois (3) bords de chaque échantillon, aboutissant ainsi à dix-huit (18) signatures sonores pour chaque noix de coco. Le modèle a été formé et testé à l'aide de 150 échantillons. Neuf (9) signatures sonores parmi les dix-huit ont été identifiées comme significatives lors de la phase d'entraînement après application de l'ACP. Quatre (4) classificateurs ont été utilisés dans l'étude : SVM, KNN, ANN et DT. Le système de classification est basé sur le modèle de prédiction avec la plus haute précision, qui est le Réseau Neuronal Artificiel (ANN). Le modèle ANN a obtenu une précision de 93,3 %.