ระบบคัดแยกขวดเปล่าด้วยวิธีการพีซีเอ

Bottle classify base on PCA

Name: วิทยา ศรีกุล

Name: ประจวบ อินระวงศ์

keyword: การวิเคราะหองคประกอบหลัก

; เวกเตอรลักษณะเฉพาะ

; คาลักษณะเฉพาะ

; การแยกประเภทขวด

; PCA

; Eigen Space

; Bottles Classifying

Abstract: บทความนี้นําเสนอวิธีการการคัดแยกขวดเปลาเพื่อการรีไซเคิล ดวยระบบการรับรูจดจําวัตถุดวยพื้นฐาน ของการวิเคราะหองคประกอบหลักเปนตัวจัดการยืนยันความถูกตองในการแยกแยะ การทํางานของระบบ แบงไดเปน 2 ขั้นตอนหลักดังนี้ ขั้นตอนการเรียนรู ซึ่งจะนําภาพขวดแบบตางๆ ในทองตลาดจํานวน 50 รูปทรงมาตรฐาน มาทําการวิเคราะหองคประกอบหลักจะไดเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ และคาลักษณะเฉพาะ ของขวดแตละแบบ เปนตัวแทนในสเปชยอย ขั้นตอนที่สองการรูจําแยกแยะ เปนการวิเคราะหภาพขวด ที่นํามาทดสอบ ซึ่งภาพที่นํามาทดสอบแบงเปนกลุมตัวอยางในฐานขอมูล 50 ภาพและกลุมภาพที่ไมอยู ในฐานขอมูล 50 ภาพ การทดสอบความถูกตองของการรูจํา และแยกแยะ สําหรับภาพในฐานขอมูล คิดเปนรอยละ 92 และกลุมภาพที่ไมอยูในฐานขอมูลมีความถูกตอง 94 %

Abstract: This paper presents a method for classifying empty bottles in recycling process. The Principle Component Analysis (PCA) is used for recognition and classification process. The system is divided into two main steps. First, learning process (Training phase), images of 50 standard bottles were performed PCA to obtain Eigen vector and Eigen value. These values represent the subspace of sample bottles. Second step, recognition and classification stage (Working phase), test images were analyzed for recognizing and classifying. The test images were divided into two groups. Images are in database (sample bottles), 50 images, and other 50 images are not in database (unrecognized images). The test result showed that accuracy of recognition and classification is 92% for images in database and 94% for unrecognized images

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน. สำนักวิทยบริการและเทคโนโลยีสารสนเทศ

Address: นครราชสีมา

Email: kitiya.ni@rmuti.ac.th

Created: 2557

Modified: 2025-05-07

Issued: 2560-05-11

บทความ/Article

application/pdf

ISBN: 1906-215X

BibliograpyCitation : วารสาร มทร.อีสาน ปีที่ 7 ฉบับที่ 2 กรกฎาคม - ธันวาคม 2557 หน้า 34-39

tha

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล อีสาน

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	RMUTI_Kanyaphat.c_Art03.pdf	843.98 KB	30	2025-01-08 17:10:45

ใช้เวลา

0.025771 วินาที