Application of Particle Swarm Optimization in Optimizing Stereo Matching Algorithm’s Parameters for Star Fruit Inspection System

This paper reports the finding of the experimentation of the Particle Swarm Optimization in optimizing the stereo matching algorithm’s parameters for the star fruit inspection system. The star fruit inspection system is built by CvviP Universiti Teknologi Malaysia. While the stereo matching algorithm used in the experiment is taken from the Matlab library. Each particle of Particle Swarm Optimization in the search pace repsents a set of candidate numerical value of the stereo matching’s parameters. The fitness function for this application is the sum of absolute error of the gray scale value of both images. Based on this information, the particles will improve its position in the search space by moving towards its best record and the swarm best record. The process repeated until the maximum iteration met. The result indicates that there is potential application of Particle Swarm Optimization in stereo matching’s parameters tuning

A study on the application of Gravitational Search Algorithm in optimizing Stereo Matching Algorithm's parameters for star fruit inspection system

This paper reports the result obtained by implementing Gravitational Search Algorithm for tuning Stereo Matching Algorithm's parameters for the application star fruit inspection system. The hardware for the inspection system is built by CvviP from Universiti Teknologi Malaysia using only single camera. The implemented Stereo Matching Algorithm used on the system comes from the built-in Matlab library. Each agent of Gravitational Search Algorithm in the search pace represents a set of candidate numerical value of the stereo matching's parameters. The sum of absolute error of the gray scale value of both images is used to indicate the fitness function. Benchmarking has done by comparing the result obtained with the previous literature that implements Particle Swarm Optimization. The result indicates that the application of Gravitational Search Algorithm as parameters tuner for stereo matching's parameters tuning is essentially on par with the Particle Swarm Optimization Algorithm

Klasifikasi Citra Buah berbasis fitur warna HSV dengan klasifikator SVM

Klasifikasi citra dengan objek  buah merupakan permasalahan klasik pada area klasifikasi citra yang hingga saat ini, masih menarik minat para peneliti.  Dalam proses klasifikasi buah proses feature selection atau pemilihan fitur, merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi tingkat keberhasilan dan tingkat akurasi. Pada buah terdapat beberapa jenis fitur yang dapat kita gunakan dalam proses klasifikasi, fitur warna merupakan salah satu fitur yang cukup dominan dan telah banyak digunakan pada penelitian terdahulu. Pada penelitian ini fitur model warna HSV akan digunakan pada proses klasifikasi buah dengan menggunakan klasifikator SVM. Metodologi yang diajukan adalah dengan menggunakan fitur histogram HSV yang telah dinormalisasi dan similarity dari citra training dengan citra target dengan menggunakan metode Bhattacharyya Coefficient. Fitur yang didapatkan akan digunakan pada proses training pada SVM untuk mendapatkan hyperplane yang ideal dengan margin maksimal. Setelah melakukan pengujian dengan klasifikator SVM, diketahui bahwa tingkat akurasi cukup baik, yaitu sebesar 94%, dimana SVM mampu melakukan klasifikas secara akurat terhadap jenis buah yang telah ditraining menggunakan klasifikator SVM

Desarrollo de algoritmo y prototipo móvil para medir el grado de madurez del aguacate Hass mediante procesamiento digital de imágenes

La producción de aguacate Hass está presente en diferentes regiones de Colombia. Los agricultores cosechan el aguacate cuando ha alcanzado su madurez fisiológica y desde allí puede ser dispendioso conocer su estado de madurez para los comercializadores o consumidores. Por ello se hace necesario tener conocimiento sobre el estado de maduración del fruto con ayuda de herramientas tecnológicas para facilitar su clasificación en base a su madurez y determinar su tiempo de vida, proporcionando detalles precisos para su exportación y venta regional. Los principales criterios de maduración son el cambio de color y pérdida de brillo de la fruta, los cuales pueden ser poco precisos debido a la subjetividad de cada persona. La idea principal es capturar el color y brillo del aguacate por medio de imágenes digitales para analizar su estado y obtener su clasificación

A Study On The Application Of Gravitational Search Algorithm In Optimizing Stereo Matching Algorithm’s Parameters For Star Fruit Inspection System

This paper reports the result obtained by implementing Gravitational Search Algorithm for tuning Stereo Matching Algorithm’s parameters for the application star fruit inspection system. The hardware for the inspection system is built by CvviP from Universiti Teknologi Malaysia using only single camera. The implemented Stereo Matching Algorithm used on the system comes from the built-in Matlab library. Each agent of Gravitational Search Algorithm in the search pace represents a set of candidate numerical value of the stereo matching’s parameters. The sum of absolute error of the gray scale value of both images is used to indicate the fitness function. Benchmarking has done by comparing the result obtained with the previous literature that implements Particle Swarm Optimization. The result indicates that the application of Gravitational Search Algorithm as parameters tuner for stereo matching’s parameters tuning is essentially on par with the Particle Swarm Optimization Algorithm