In this research, a fuzzy inference

In this research, a fuzzy inference system (FIS) coupled with image processing technique
was developed as a decision-support system for qualitative grading of milled rice. Two
quality indices, namely degree of milling (DOM) and percentage of broken kernels (PBK)
were first graded by rice processing experts into five classes. Then, images of the same
samples were captured using a machine vision system. The information obtained from
the sample image processing was transferred to FIS. The FIS classifier consisted of two
input linguistic variables, namely, DOM and PBK, and one output variable (Quality), all
in the form of triangle membership functions. Altogether, 25 rules were considered in
the FIS rule base using the AND operator and Mamdani inference system. In order to evaluate
the developed system, statistical performance of the FIS classifier was compared with
the experts’ judgments. Results of analysis showed a 89.8% agreement between the grading
results obtained from the developed system and those determined by the experts.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในงานวิจัยนี้ ระบบข้อเอิบ (FIS) ควบคู่กับเทคนิคการประมวลผลภาพมีพัฒนาเป็นระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับการจัดเกรดคุณภาพของข้าวสาร สองดัชนีคุณภาพ ได้แก่ระดับสี (โดม) และเปอร์เซ็นต์ของเมล็ดแตก (PBK)ก่อนถูกแบ่งแยก โดยผู้เชี่ยวชาญการประมวลผลเป็นคลาส 5 ข้าว แล้ว ภาพเดียวกันตัวอย่างถูกจับใช้เป็นหลอดไฟ ข้อมูลที่ได้จากการประมวลผลภาพตัวอย่างถูกถ่ายโอนไป FIS FIS classifier ประกอบด้วยสองตัวแปรภาษาศาสตร์ ได้แก่ DOM และ PBK และตัวแปรผลลัพธ์หนึ่ง (คุณภาพ), การป้อนข้อมูลทั้งหมดในรูปแบบของฟังก์ชันสมาชิกสามเหลี่ยม ทั้งหมด มีพิจารณาในกฎ 25FIS กฎพื้นฐานที่ใช้และดำเนินการระบบข้อ Mamdani เพื่อประเมินระบบพัฒนา ประสิทธิภาพทางสถิติของ FIS classifier ถูกเปรียบเทียบกับคำพิพากษาผู้เชี่ยวชาญด้านการ ผลการวิเคราะห์แสดงให้เห็นว่าข้อตกลงระหว่างการจัดเกรด 89.8% การผลที่ได้รับจากระบบพัฒนาแล้วและที่กำหนด โดยผู้เชี่ยวชาญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในงานวิจัยนี้ระบบอนุมานฟัซซี (FIS) ควบคู่ไปกับการใช้เทคนิคการประมวลผลภาพ
ได้รับการพัฒนาเป็นระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับการจัดลำดับคุณภาพของข้าวสาร สอง
ดัชนีคุณภาพคือระดับของกัด (DOM) และร้อยละของเมล็ดหัก (PBK)
ได้รับการจัดลำดับแรกโดยผู้เชี่ยวชาญด้านการประมวลผลข้าวเป็นห้าชั้นเรียน จากนั้นภาพของเดียวกัน
ตัวอย่างถูกจับโดยใช้ระบบการมองเห็นเครื่อง ข้อมูลที่ได้จาก
การประมวลผลภาพตัวอย่างที่ถูกถ่ายโอนไปยังสถาบันการเงิน ลักษณนามสถาบันการเงินประกอบด้วยสอง
ตัวแปรภาษาอินพุทคือ DOM และ PBK และตัวแปรหนึ่ง output (คุณภาพ) ทั้งหมด
ในรูปแบบของฟังก์ชั่นการเป็นสมาชิกของรูปสามเหลี่ยม พรึบ 25 กฎได้รับการพิจารณาใน
ฐานกฎ FIS ใช้และผู้ประกอบการและระบบการอนุมาน Mamdani เพื่อประเมิน
ระบบที่พัฒนาประสิทธิภาพทางสถิติของสถาบันการเงินจําแนกเปรียบเทียบกับ
คำตัดสินของผู้เชี่ยวชาญ ผลการวิเคราะห์แสดงให้เห็นว่าข้อตกลง 89.8% ระหว่างการจัดลำดับ
ผลที่ได้รับจากระบบการพัฒนาและผู้ที่ถูกกำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการวิจัยนี้ ระบบการอนุมานแบบฟัซซี่ ( 6 ) ควบคู่กับเทคนิคการประมวลผลภาพ
ถูกพัฒนาเป็นระบบสนับสนุนการตัดสินใจเชิงคุณภาพเกรดข้าวสาร . 2
ดัชนีคุณภาพ ได้แก่ ระดับการสี ( DOM ) และเปอร์เซ็นต์เมล็ดหัก ( pbk )
เป็นครั้งแรกโดยผู้เชี่ยวชาญในการประมวลผลคะแนนข้าวห้าชั้นเรียน แล้วรูปเดียวกัน
ตัวอย่างถูกใช้ระบบการมองเห็นของเครื่องจักร ข้อมูลที่ได้จาก
ตัวอย่างประมวลภาพ ย้ายไปคณะ . การปรับแบบประกอบด้วย 2
ใส่ภาษาตัวแปร ได้แก่ ดอม และ pbk และหนึ่ง output ตัวแปร ( คุณภาพ ) ,
ในรูปของฟังก์ชันความเป็นสมาชิกสามเหลี่ยม ทั้งหมด 25 กฎได้พิจารณา
การปรับฐานกฎการใช้และผู้ประกอบการและระบบการอนุมานแมมดานิ . เพื่อประเมิน
ระบบที่พัฒนาประสิทธิภาพทางสถิติของแบบประเมินผลเปรียบเทียบกับ
' ผู้เชี่ยวชาญตัดสิน ผลของการวิเคราะห์พบว่า 89.8 ข้อตกลงระหว่างเกรด
ผลลัพธ์ที่ได้จากการพัฒนาระบบและผู้ที่กำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญ