Abstract:
มันสำปะหลังเป็นพืชที่ปลูกง่ายและปลูกเป็นจำนวนมากในประเทศไทย เครื่องมือที่เกี่ยวข้องในการตรวจวัดคุณภาพมันสำปะหลังหลังการเก็บเกี่ยวจนไปถึงก่อนแปรรูปที่ใช้ในปัจจุบันเป็นเครื่องมือที่ใช้หลักการวัดทางกลพื้นฐานและใช้ความรู้สึกของผู้ประเมินร่วมด้วย ทำให้มีโอกาสที่จะได้ผลประเมินที่ไม่เป็นความจริง วิทยานิพนธ์นี้เสนอแนวทางการตรวจวัดคุณภาพมันสำปะหลังในห่วงโซ่อุปทานโดยใช้กล้อง Kinect ซึ่งเป็นกล้อง RGB-D ถ่ายรูปภาพของหัวมันสำปะหลังเพื่อหาปริมาตรของมันสำปะหลัง การศึกษาทำโดยถ่ายภาพมันสำปะหลังพันธุ์เกษตรศาสตร์ 50 จำนวน 90 ตัวอย่างแล้วนำมาวิเคราะห์หาปริมาตรด้วยโปรแกรม MATLAB และใช้วิธีการประมาณปริมาตรมันสำปะหลัง 2 วิธีได้แก่ การประมาณปริมาตรโดยใช้ Depth image และการประมาณปริมาตรโดยใช้ Point Cloud image ทั้งสองวิธีการนี้มีพื้นฐานมาจากการหาปริมาตรของรูปทรงเรขาคณิต ผลการหาปริมาตรของมันสำปะหลังจากการประมาณด้วยวิธีการ depth image และวิธีการ point cloud image เมื่อนำมาพล็อตกับปริมาตรของมันสำปะหลังที่ได้จากวิธีการแทนที่น้ำให้ค่าความคลาดเคลื่อน RMSE เท่ากับ 66.94 มิลลิลิตรและ 41.4 มิลลิลิตร หรือคิดเป็นร้อยละ 21.12 และ 13.06 ตามลำดับเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยของปริมาตรของหัวมันสำปะหลังจากวิธีการแทนที่น้ำ และค่า R-squared ที่ได้จากการประมาณทั้งสองวิธีมีค่า 0.9561 และ 0.9626 ดังนั้นจึงสรุปได้ว่าการประมาณปริมาตรหัวมันสำปะหลังด้วยวิธีการใช้รูป point cloud จะดีกว่าจากค่า R-squared ที่มากกว่าและค่า RMSE ที่น้อยกว่า ปริมาตรของมันสำปะหลังที่ประมาณด้วยรูปถ่ายนี้สามารถนำไปประยุกต์หาเปอร์เซ็นต์แป้งมันสำปะหลังได้
