Modern Chemistry & Applications

Abstrait

Utilisation du réseau neuronal probabiliste et de la spectroscopie de réflectance UV comme méthode objective de classement de la qualité des perles de culture

Snezana Agatonovic-Kustrin et David W Morton

La qualité et la valeur des perles sont déterminées par une combinaison de différentes caractéristiques, les plus importantes étant l'espèce de mollusque, l'épaisseur de la nacre, le lustre, la surface, la forme, la couleur et la taille de la perle. Un classificateur de perles doit quantifier les observations visuelles et attribuer un niveau de classement à une perle. L'objectif de ce travail était de réduire la subjectivité dans l'évaluation de certains aspects de la qualité des perles en utilisant des réseaux de neurones artificiels pour prédire les paramètres de qualité des perles à partir des spectres de réflectance UV. Étant donné la bonne prévisibilité de notre modèle précédent qui utilisait la modélisation ANN perceptron multicouche des spectres UVVisible pour prédire la qualité des perles, nous avons voulu simplifier et améliorer le modèle en réduisant l'entrée spectrale aux UV uniquement et en utilisant la modélisation par réseau neuronal classificateur. On suppose que la lumière UV étant d'une énergie plus élevée que la lumière visible, elle peut pénétrer plus profondément dans la surface de la perle, et donc le spectre de réflectance diffuse UV correspondant peut fournir plus d'informations qui peuvent être utilisées pour évaluer la qualité de la perle. Les modèles développés ont réussi à prédire les espèces de mollusques en croissance de perles, la couleur de la perle et du donneur, le lustre et la complexité de la surface. Les modèles simplifiés ont été construits, ce qui permet une prédiction plus précise des paramètres de qualité des perles sélectionnés par rapport au modèle précédent.