Suszone figi są jednym z produktów rolniczych, które wymagają sortowania na etapie po zbiorze ze względu na potrzeby rynku. W Iranie figi są sortowane ręcznie przez wyspecjalizowanych pracowników lub automatycznie przez urządzenia mechaniczne. Niniejsza praca prezentuje nowy algorytm oparty na maszynowej technice wizyjnej zainstalowanej w urządzeniu sortującym figi. W prezentowanej metodyce właściwości tekstury fig uzyskiwane są przy wykorzystaniu algorytmu obróbki obrazu. Niektóre właściwości wybrane za pomocą krokowej liniowej analizy dyskryminacyjnej zostały wprowadzone jako nadrzędne dla rozróżnienia klas suszonych fig. Spośród dziesięciu właściwości, analiza dyskryminacyjna wybrała sześć. Te wybrane właściwości tekstury wprowadzono do sztucznej sieci neuronowej w celu zaimplementowania procesu sortowania fig. Metodyka sieci neuronowych z wykorzystaniem obróbki obrazu wykazała, że wyniki są obiecujące ponieważ ogólna dokładność sortowania fig wyniosła 100%.

3-15