{:th}การจำแนกเมล็ดพันธุ์ข้าวไทย โดยใช้ภาพถ่ายของเมล็ดพันธุ์ข้าว ด้วยวิธีการแบบ Mask R – CNN และ Transfer Learning{:}{:en}Classification of Thai Rice – Grain Images using Mask R – CNN and Transfer Learning{:}

Tags

{:th}

การจำแนกเมล็ดพันธุ์ข้าวไทย โดยใช้ภาพถ่ายของเมล็ดพันธุ์ข้าว ด้วยวิธีการแบบ Mask R – CNN และ Transfer Learning

คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล

โครงการวิจัย:

การจำแนกเมล็ดพันธุ์ข้าวไทย ด้วยเทคนิคการประมวลผลภาพ

ผลงานวิจัย:

ผู้วิจัย:

ผศ. ดร.วรพันธ์ คู่สกุลนิรันดร์
นายสุชาครีย์ สว่างวงษ์
นายกิตตินันท์ อัคคะภิญโญ
นายปรินทร ภู่ย้อย

ข้าวเป็นอาหารหลักของประเทศไทย และมีอยู่หลากหลายสายพันธุ์ โดยแต่ละสายพันธุ์นั้น จะมีลักษณะที่แตกต่างกัน ทุกครั้งที่มีการซื้อขายข้าวจากโรงสี จำเป็นต้องมีการสุ่มตรวจสอบว่าข้าวในกระสอบนั้น ๆ ว่าภายในมีข้าวสายพันธุ์ไหนอยู่บ้าง เพื่อความโปร่งใสในการซื้อขายเมล็ดข้าว แต่เนื่องด้วยปัจจุบันผู้ที่มีความรู้ และความเชี่ยวชาญ ในการแยกเมล็ดพันธุ์ข้าวด้วยตาเปล่ามีจำนวนน้อย หากโรงสีใดไม่มีผู้ที่มีความรู้หรือเชี่ยวชาญที่สามารถจำแนกสายพันธุ์ของเมล็ดข้าวได้ ก็อาจจะเกิดปัญหาหรือการโกงในกระบวนการแลกเปลี่ยนข้าวได้

ซึ่งจากปัญหาข้างต้น ทำให้ทางทีมผู้จัดทำเห็นว่า หากมีแบบจำลองข้อมูลที่สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ในกระบวนการคัดแยกสายพันธุ์ข้าวในโรงสีได้ก็จะเป็นผลดี โดยกรอบความคิดที่นำเสนอจะเริ่มจากทำแบบจำลองข้อมูล (Model) ซึ่งจะประกอบไปด้วยการเก็บข้อมูล (Data Acquisition), การเตรียมข้อมูล (Data Preparation), การสร้างแบบจำลองข้อมูล (Data Modelling) และการประเมินผล (Model Evaluation) จากนั้นจะนำแบบจำลองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเพียงพอแล้ว ไปพัฒนาส่วนติดต่อกับผู้ใช้อย่างง่าย เพื่อทำให้เห็นภาพผลลัพธ์หลังจากการจำแนกแล้ว (Visualization)

รางวัลที่ได้รับ:
• เหรียญเงิน งานมหกรรมงานวิจัยแห่งชาติ 2562 โดย สำนักงานคณะกรรมการวิจัยแห่งชาติ

การติดต่อ:
ผศ. ดร.วรพันธ์ คู่สกุลนิรันดร์
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล

{:}{:en}

Classification of Thai Rice – Grain Images using Mask R – CNN and Transfer Learning

Faculty of Information and Communication Technology, Mahidol University

Project Title:

Classification of Thai Rice-Grain using Image Processing

Research Title:

Classification of Thai Rice – Grain Images using Mask R – CNN and Transfer Learning

Researcher (s):

Asst.Prof. Dr.Worapan Kusakunniran
Mr.Kittinun Aukkapinyo
Mr.Parintorn Pooyoi
Mr.Suchakree Sawangwong

Rice is the main part of each meal in Thailand. There exist differences in characteristic and appearance on each type of rice grains. At seed trading at Thai rice mill, there exists a process to verify the correctness of rice grains in each bag of rice. Currently, the process is sampling some of the rice grain in each bag randomly and a human expert in each mill will verify the correctness of sampled rice grains. However, there are no human experts to classify rice grains in every mill and their number tends to decrease as time passed by.

From the problems mentioned above, we aim to propose a framework to develop a data model that can classify and localize each rice grain in an input image. The framework is mostly an iterative process which consists of data acquisition, data preparation, data modelling, and model evaluation. Then, an application with a simple user interface will be developed in order to visualize the classification result.

Award Grant related to the Project:
• Silver Medal at Thailand Research Expo 2019 by National Research Council of Thailand

Key Contact Person:
Asst.Prof. Dr.Worapan Kusakunniran
Faculty of Information and Communication Technology, Mahidol University

{:}

Published by ADMIN October 24, 2019

{:th}คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร{:}{:en}Faculty of Information and Communication Technology{:}

{:th}การพัฒนาหลักสูตรสำหรับการอบรมออนไลน์ ในโครงการ Coding Thailand{:}{:en}Online – Learning Curriculum for Teaching Primary Teachers to Teach Computing Science under the Coding Thailand Project{:}