Αυτοματοποιημένη γυρεοσκοπική ανάλυση με βαθιά μηχανική μάθηση σε πολυεστιακές εικόνες οπτικού μικροσκοπίου για την ταυτοποίηση τριών αμιγών κατηγοριών μελιού
Creators: name: Αλαγιαλόγλου, Λεωνίδας Βασιλείου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Μελισσοπαλινολογική ανάλυση
Βαθιά μηχανική μάθηση
Αμιγείς κατηγορίες μελιού
Melissopalynological analysis
Deep learning
Monofloral honey

description: Στα πλαίσια της μεταπτυχιακής εργασίας αναπτύχθηκε αλγόριθμος ταξινόμησης γυρεόκοκκων σε επτά κλάσεις, από πολυεστιακές εικόνες οπτικού μικροσκοπίου, με τη χρήση Βαθιάς Μηχανικής Μάθησης και συλλέχθηκε η απαραίτητη βάση δεδομένων για την εκπαίδευση και την επικύρωση του. Το αλγόριθμος που αναπτύχθηκε ταξινομεί τους φωτογραφημένους γυρεόκοκκους σε επτά κλάσεις στο επίπεδο του είδους ή γένους: ‘Castanea sativa’, ‘Cistus’, ‘Erica manipuliflora’, ‘Olea europea’, 'Sonchus' ‘Thymus’ και ‘Unknown’. Η κλάση ‘Unknown’ περιελάβανε όλους τους γυρεόκοκκους που δεν ανήκαν σε κάποια από τις υπόλοιπες 6 κλάσεις. Η επιλογή των κλάσεων έγινε με στόχο την αυτοματοποιημένη Μελισσοπαλυνολογική Ανάλυση για την Ταυτοποίηση τριών Αμιγών Κατηγοριών Μελιού (θυμάρι, καστανιά, ερείκη), κατά την οποία γίνεται καταμέτρηση όλων των γυρεοκόκκων συμπεριλαμβανομένων των μη νεκταρογόνων πέρα από αυτών που προσδιορίζονται. Η βάση δεδομένων που δημιουργήθηκε για τους σκοπούς της εργασίας περιλαμβάνει συνολικά 3189 γυρεόκοκκους από 36 δείγματα μελιού και γύρης, με 100 φωτογραφίες για κάθε γυρεόκοκκο σε διαφορετικό επίπεδο εστίασης. Από το σύνολο των φωτογραφικών δεδομένων, η επικύρωση του αλγόριθμου ταξινόμησης έγινε με μια προσαρμοσμένη τεχνική leave-one-out, που ονομάζουμε leave-one-slide-out (loso), κατά την οποία, για κάθε ένα δείγμα μελιού, εκπαιδεύτηκε από την αρχή ο αλγόριθμος ταξινόμησης με όλη τη βάση δεδομένων εκτός του συγκεκριμένου δείγματος, το οποίο χρησιμοποιήθηκε για την επικύρωση. Κυκλικά για όλα τα δείγματα μελιού ακολουθήθηκε η ίδια διαδικασία και τα συνολικά ποσοστά επιτυχίας του αλγόριθμου προέκυψαν από το μέσο όρο των επιμέρους αποτελεσμάτων. Τελικός στόχος της εργασίας ήταν η ολοκληρωμένη Γυρεοσκοπική Ανάλυση από τον αλγόριθμο σε τρία δείγματα μελιού, από κάθε Αμιγή Κατηγορία (θυμάρι, καστανιά, ερείκη), και η σύγκριση των αποτελεσμάτων με αυτά των ειδικών Παλυνολόγων του διαπιστευμένου Εργαστηρίου Μελισσοκομίας-Σηροτροφίας ΑΠΘ
description: Pollen analysis of honey (melissopalynology) is of great importance for quality control, including the determination of characterictics of monofloral honey and the declaration of its geographical origin. A software classification framework using Deep Learning has been implemented in the work of this thesis for the automatic determination of 3 categories of monofloral honey (Thymus, Castanea, Erica). The necessary multi-focal database of optical microscope photographs has been collected for training the Convolutional Neural Network and validating its accuracy. The trained neural network has been tested with two methods, in order to validate results firstly in a cross-validation fashion (leave-one-slide-out) and secondly in the real case scenario of complete palynological analysis of honey samples. The algorithm has shown to classify sufficiently accurately pollen grains into 6 classes in the level of genus and species, including all nectarogenic and non-nectarogenic taxa that are necessary for the determination of the three honey categories, based on the legislation