Pengaruh kelembapan sebagai salah satu faktor penentu kualitas beras berdasarkan citra spekel berbasis Graphical User Interface (GUI) MATLAB

مستخلص البحث

ردود الفعل العامة على جودة الأرز عالية جدا. لذلك ، من الضروري وضع حد أدنى من المعايير في فحص جودة الأرز. لا يزال معظم قياس جودة الأرز يستخدم طرقًا يدوية تكون عرضة للتسبب في أخطاء بسبب الرؤية البشرية المحدودة والذاتية لدى المختبرين. بحيث يتم معالجة الصور الرقمية باستخدام التصوير بالليزر للتباين (LSCI) طريقة يمكن أن تكون بديلا. تمت ملاحظة صورة البقع من خلال النظر في التغيير في قيمة التباين في برنامج MATLAB. تم جمع بيانات البحث على شكل محتوى مائي، نسبة الأرز الأصفر، قيمة التباين، اختبار L*a*b*، ووقت التخزين لمختلف ماركات الأرز ومحتوى رطوبة الأرز. تم تمييز بيانات النسبة المئوية للأرز الأصفر وتباين الأرز بناءً على قيم محتوى الماء لتحديد القيم الدنيا والقصوى تم الحصول على بيانات توصيف المحتوى المائي للأرز الجيد والتي تتراوح من %12,5 إلى %13 مع نسبة مئوية من الأرز الأصفر ≤ %0.89 وقيمة تباين ≤ a.u1.3183، على الأرز المتوسط، التي هي %13.5 - %14 مع نسبة أرز أصفر %0.9 - %1.1 وقيمة تباين a.u1.1698 - 1.2542a.u، والأرز السيئ %14.5 - %15 مع نسبة أرز أصفر %0.95 - %1.186 و التباينa.u 1.1818 - 1.259a.u. تم استخدام هذه النتائج في تطبيق تحليل تباين البقع GUI MATLAB لتحديد جودة الأرز بناءً على محتوى الماء ونسبة الأرز الأصفر.

ABSTRACT

The public responses to quality of rice are very high. So, it is necessary to set a minimum standard in checking the quality of rice. Most of the measurement of rice quality still uses manual methods which are susceptible to causing errors due to limited human vision and the subjectivity of testers. So that digital image processing using the Laser Speckle Contrast Imaging (LSCI) method can be an alternative. The speckle image was observed by looking at the change in the contrast value in the MATLAB software. The research data were collected in the form of water content, percentage of yellow rice, contrast value, L*a*b* test and storage time for different rice brands and rice moisture content. Data on percentage of yellow rice and rice contrast were characterized based on their water content values to determine the minimum and maximum values. Obtained water content characterization data of good rice that are 12.5% - 13% with a percentage of yellow rice ≤ 0.89% and a contrast value ≤ 1.3183 au, on medium rice, that are 13.5% - 14% and 15% with a percentage of rice yellow 0.9% - 1.1% and a contrast value 1.1698a.u - 1.2542a.u, and bad rice is 14.5% - 15% with a percentage of yellow rice 0.95% - 1.186% and a contrast 1.1818a.u - 1.259au. These results were used in making an application of speckle contrast analysis GUI MATLAB to determine the quality of rice based on water content and percentage of yellow rice.

ABSTRAK

Respons masyarakat terhadap beras bermutu sangat tinggi. Sehingga perlu ditetapkan standar minimum dalam pengecekan kualitas mutu beras. Pengukuran kualitas beras sebagian besar masih menggunakan cara manual yang rawan dalam mengakibatkan terjadinya kesalahan karena keterbatasan penglihatan manusia dan subjektivitas penguji. Sehingga pengolahan citra digital dengan memanfaatkan metode Laser Speckle Contrast Imaging (LSCI) dapat menjadi salah satu alternatif. Citra spekel diamati dengan melihat perubahan nilai kontras pada software MATLAB. Dilakukan pengambilan data penelitian berupa kadar air, persentase beras kuning, nilai kontras, uji L*a*b* dan lama waktu penyimpanan pada beberapa merek beras dan kadar air beras yang berbeda. Data persentase beras kuning dan kontras beras dikarakterisasi berdasarkan nilai kadar airnya untuk menentukan nilai minimum dan maksimum. Diperoleh data karakterisasi kadar air beras baik yaitu 12,5% - 13% dengan persentase beras kuning ≤ 0,89% dan nilai kontras ≤ 1,3183 a.u, pada beras sedang yaitu 13,5% - 14% dengan persentase beras kuning 0,9% - 1,1% dan nilai kontras 1,1698a.u – 1,2542a.u, dan pada beras buruk yaitu 14,5% - 15% dengan persentase beras kuning 0,95% - 1,186% dan nilai kontras 1,1818a.u – 1,259a.u. Hasil tersebut digunakan dalam pembuatan aplikasi analisis kontras spekel berbasis GUI MATLAB untuk mengetahui kualitas beras berdasarkan kadar air dan persentase beras kuning.