@article { author = {Mahmoudi, Ehsan and Jafari, Seid Mahdi and Rahmanian Jahromi, Neda and Akbarian Meymand, Mohammad Javad and Vatankhah, Mehdi}, title = {Application of voice processing and artificial neural network in the separation of hazelnuts, based on size}, journal = {Research and Innovation in Food Science and Technology}, volume = {3}, number = {4}, pages = {297-306}, year = {2015}, publisher = {Research Institute of Food Science and Technology}, issn = {2252-0937}, eissn = {2538-2357}, doi = {10.22101/JRIFST.2015.01.21.341}, abstract = {In this study, Clash Voice processing in the field of wavelet and Artificial neural network (ANN) has been evaluated in order to separate hazelnuts according to their size (large, small, medium), and also being filled or empty. Hazelnuts were divided into three size groups (large, medium and small) and each hazelnut of the groups was weighted in order to separate the filled ones from the empty ones. All hazelnuts were then released from 40 and 50 cm height; bopped with a metal plate and Clash Voice was recorded. Signals in the field of wavelet were processed after the Preprocessing. Obtained profiles were applied as input to the ANN. The results showed that Neural Networks with 3 and 9 neurons in the hidden layer could successfully (accuracy of 100%) break up the hazelnuts that were dropped from 40 and 50 cm heights. The filled and empty hazelnuts of large, medium and small groups were separated from each other with the accuracy of 100, 99.61 and 98% for the height of 40 cm and 100, 99.66, 97.5% for the height of 50 cm. This research in combination with the common methods could probably reduce damages; increase the precision and the speed of separation.}, keywords = {Acoustic,Artificial Neural Network,Discrete Wavelet transform,Hazelnut,Separation,Sound}, title_fa = {استفاده از فناوری انعکاس و پردازش صدا و شبکه عصبی مصنوعی در جدا‌سازی فندق با اندازه مختلف}, abstract_fa = {در این پژوهش، امکان استفاده از پردازش صدای برخورد در حوزه موجک گسسته و شبکه عصبی مصنوعی جهت جدا‌‌سازی فندق‌‌‌ها‌‌ی درشت، متوسط و ریز و نیز جدا‌‌سازی انواع مغز‌دار و پوک، بررسی شده‌است. ابتدا فندق‌‌‌ها بر اساس اندازه به سه گروه درشت، متوسط و ریز تقسیم شدند. فندق‌‌ها‌‌‌ی هر گروه وزن شدند تا انواع مغز‌دار و پوک از یکدیگر تفکیک شوند. سپس به منظور نمونه‌‌‌برداری، تمامی دانه‌‌ها از ارتفاع 40 و 50 سانتی‌متری رها شدند و با صفحه فلزی برخورد کردند. صدای برخورد، توسط میکروفن ضبط گردید. سیگنال‌ها پس از پیش‌پردازش، در حوزه موجک گسسته پردازش شده و مشخصات بدست آمده، به عنوان ورودی شبکه عصبی مصنوعیبکارگرفته شدند. شبکه‌‌‌ها‌‌ی عصبی با 3 و 9 نورون در لایه پنهان، به ترتیب توانستند فندق‌‌‌ها‌‌یی که از ارتفاع 40 و 50 سانتی‌متری رها شده بودند را با دقت 100درصد، از یکدیگر تفکیک کنند. همچنین فندق‌‌‌ها‌‌ی مغزدار و پوک گروه درشت، متوسط و ریز به طور جداگانه به ترتیب با دقت‌‌‌ها‌‌ی 100، 99/16 و 98 درصد برای ارتفاع 40 سانتی‌‌متری و 100، 99/66 و 97/5 درصد برای ارتفاع 50 سانتی‌‌متری جدا گردیدند. نتایج حاصل از این تحقیق در ترکیب با رو‌ش‌‌‌ها‌‌ی متداول جدا‌‌سازی فندق، می‌‌‌تواند علاوه بر افزایش دقت و سرعت جدا‌سازی، باعث کاهش آسیب‌‌‌دیدگی آنها گردد.}, keywords_fa = {آکوستیک,تبدیل موجک گسسته,جدا‌سازی,شبکه عصبی مصنوعی,فندق}, url = {https://journals.rifst.ac.ir/article_66587.html}, eprint = {https://journals.rifst.ac.ir/article_66587_873713b4c8199fa7cd7a453434a9a4cf.pdf} }