ارزیابی معماری‏های مختلف شبکه یادگیری عمیق در تشخیص تازگی تخم‏مرغ بر اساس سیگنال‏های صدا

امنیت مواد غذایی که به‏ طور مستقیم با سلامت افراد جامعه در ارتباط است همواره مورد توجه تمامی کشورها بوده است. با توجه به اینکه تخم‏مرغ در بسیاری از صنایع غذایی مصرف می‏ شود و در برنامه غذایی روزانه بسیاری از مردم نیز قرار دارد، تشخیص تازگی آن نیز اهمیت بالایی خواهد داشت . در این تحقیق، قابلیت سامانه آکوستیک به ‏عنوان روشی غیرمخرب برای تشخیص تازگی تخم‏ مرغ بررسی شده است. نمونه ‏ها در دمای محیط به مدت 1، 4، 7، 10، 13 و 16 روز نگهداری شدند. پس از داده‏برداری، تمامی سیگنال‏های صدا با استفاده از طیف اسپکتروگرام به تصویر تبدیل شدند. در این تحقیق با استفاده از آزمون مخرب و با در نظر گرفتن دو معیار واحد هاو و ارتفاع کیسه هوا، میزان تازگی نمونه‏ ها ارزیابی شد. نتایج آزمون مخرب نشان داد که تمامی نمونه‏ های مربوط به روزهای 16و 13 و همچنین 80 درصد نمونه ‏های مربوط به روز 10 با افت کیفیت همراه بوده­اند که از نظر معیار درجه‏ بندی، جزو گروه غیرتازه و به عبارتی بی‏ کیفیت به شمار می‏ آیند. بنابراین، نمونه‏ ها به دو گروه تازه (روزهای 1، 4 و 7) و غیرتازه (روزهای 10، 13 و 16) تقسیم شدند. از چهار شبکه یادگیری عمیق از پیش‏ آموزش‏ دیده AlexNet، VGGNet، GoogLeNet و ResNet در این تحقیق استفاده شد. در بین این شبکه‏ ها، شبکه ResNet با میانگین دقت طبقه ‏بندی 71.5 درصد بهترین دقت را داشته است.