Klasifikasi Kualitas Telur Konsumsi Menggunakan Sistem Cerdas

Klasifikasi Kualitas Telur Konsumsi Dari Kerabang Menggunakan Metode CNN dan KNN.

Tentang Website

Memudahkan Klasifikasi Telur Konsumsi Menggunakan Sistem Cerdas

Klasifikasi Telur Manual

Klasifikasi telur manual berfokus pada penilaian kualitas berdasarkan karakteristik kerabang, seperti warna, tekstur, dan kebersihan. Metode ini dilakukan oleh peternak, namun dapat menghadapi masalah ketidakakuratan dan subjektivitas.

Sistem Cerdas

Sistem cerdas menggunakan teknologi seperti CNN dan KNN untuk mengklasifikasikan kualitas telur secara otomatis melalui analisis citra. Ini meningkatkan akurasi dan konsistensi penilaian, mengurangi kesalahan manusia.

Penjagaan Kualitas Telur

Penjagaan kualitas telur dengan sistem cerdas melibatkan penggunaan teknologi pengenalan citra dan algoritma pembelajaran mesin untuk memantau kondisi cangkang secara real-time. Sistem ini dapat mengidentifikasi kualitas dan cacat, memastikan telur tetap segar dan aman untuk konsumsi.

Sistem Cerdas

Metode Klasifikasi

Beberapa Metode Dari Sistem Cerdas Yang Digunakan Untuk Klasifikasi Kualitas Telur Konsumsi.

Metode CNN

Metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk klasifikasi kualitas telur dari cangkang mencakup:

  • Pengumpulan Data: Mengumpulkan gambar cangkang telur
  • Preprocessing: Mengolah gambar untuk konsistensi
  • Arsitektur CNN: Menggunakan lapisan konvolusi dan pooling untuk ekstraksi fitur
  • Pelatihan: Melatih model dengan dataset berlabel
  • Klasifikasi: Model mengklasifikasikan gambar baru berdasarkan kualitas

Pendekatan ini memungkinkan klasifikasi cepat dan akurat.

Metode KNN

Metode K-Nearest Neighbors (KNN) untuk klasifikasi kualitas telur dari cangkang meliputi:

  • Pengumpulan Data: Mengumpulkan fitur dari gambar cangkang telur, seperti warna dan tekstur
  • Preprocessing: Mengolah data untuk memastikan keseragaman
  • Pemilihan Parameter: Menentukan nilai K (jumlah tetangga terdekat) yang optimal
  • Jarak: Menghitung jarak antara data baru dan data pelatihan untuk mengidentifikasi K tetangga terdekat
  • Klasifikasi: Menentukan kualitas berdasarkan mayoritas label dari tetangga tersebut

Akurasi Metode CNN dan KNN

Metode CNN

• Akurasi Metode Klasifikasi CNN Ketebalan Sebesar 97.14%
• Akurasi Metode Klasifikasi CNN Kebersihan Sebesar 85.87%
• Akurasi Metode Klasifikasi CNN Keretakan Sebesar 99.98%

Metode KNN

• Akurasi Metode Klasifikasi KNN Ketebalan Sebesar 97.79%
• Akurasi Metode Klasifikasi KNN Kebersihan Sebesar 98.49%