I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l. 8 ,   No . 6 ,  Dec em b er 201 8 ,   p p .   5 0 3 2 ~ 5 0 4 0   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v8 i 6 . pp 50 3 2 - 50 4 0     5032       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   Sha pe and Lev el  Bo tt les De tec tion  U sing  Lo ca l St a n da rd  Dev ia tion a nd  H o ug h Tra nsfo r m         No r  Na bil a h Sy a za na   Abdu l R a h m a n 1 ,  No rha s hi m a h   M o hd   Sa a d 2 ,   Abd ul Ra hi m   A bd ull a h 3   1, 2 F a c u lt y   o f   El e c tro n ic an d   Co m p u ter E n g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   T e k n ik a l   M a lay sia   M e lak a ,   M a la y sia   2, 3 Ce n ter f o r  Ro b o ti c s a n d   I n d u str ial  A u to m a ti o n ,   Un iv e rsiti   T e k n ik a l   M a lay sia   M e lak a ,   M a la y sia   3 F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   T e k n ik a l   M a la y si a   M e lak a ,   M a la y sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   2 3 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   J u l   19 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   J u l 2 2 ,   2 0 1 8       T h is  p a p e r  p re se n ts  sh a p e   a n d   le v e l  a n a l y sis  u sin g   lo c a l  sta n d a rd   d e v iatio n   a n d   Ho u g h   tran sf o rm   tec h n iq u e   t o   d e tec t  th e   sh a p e   a n d   lev e l  o f   th e   b o tt le.  A   1 5 5   sa m p le  im a g e s  a re   u se d   a s  a   tes t  p r o d u c t  t o   d e tec t  sh a p e   a n d   l e v e l.   L o c a l  sta n d a rd   d e v iatio n   is u se d   c o n tras t  g a in   tec h n iq u e   to   se g m e n t  th e   sh a p e   o f   th e   b o tt le  b y   e n h a n c in g   th e   c o n tras t  o f   th e   i m a g e .   T h e   ra ti o   o f   t h e   a re a   is   c a lcu late d   f ro m   th e   e x ten t   p a ra m e ter.  T h e   m a x i m u m   a n d   m in im u m   w a ter   lev e l  is  c re a ted   b y   u si n g   Ho u g h   tran sf o r m   tec h n iq u e   t o   id e n ti fy   th e   lev e l  o f   th e   w a ter.  De c isio n   tree   is  a p p li e d   to   c las sify   th e   sh a p e   a n d   lev e l  o f   th e   b o tt le   e it h e r  g o o d   o r  d e f e c t  c o n d it io n .   F ro m   e x p e ri m e n tal  re su lt ,   9 7 %   a n d   9 3 %   a c c u ra c y   o f   sh a p e   a n d   lev e l  is   a c h iev e d   w h ich   sh o w s  th a t  t h e   p ro p o se d   a n a ly sis  tec h n iq u e   is  p o te n ti a l  to   b e   a p p li e d   f o r  b e v e ra g e s  p ro d u c t  in sp e c ti o n   s y ste m .   K ey w o r d :   Au to m a ted   in s p ec tio n   Ho u g h   tr an s f o r m   L e v el  d etec tio n   L o ca l sta n d ar d   d ev ia tio n   Sh ap e  d etec tio n   Co p y rig h t  ©   2 0 1 8 I n stit u te o f   Ad v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   No r h ash i m a h   Mo h d   Saad ,     Facu lt y   o f   E lectr o n ic  an d   C o m p u ter   E n g i n ee r i n g ,   Un i v er s iti   T ek n ik al   Ma la y s ia  Me lak a ,   Han g   T u ah   J a y a,   7 6 1 0 0   Du r ian   T u n g g al,   Me la k a,   Ma la y s ia .   E m ail:  n o r h as h i m a h @ u te m . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   I n d u s tr ie s   s u c h   as  tex tile,  s e m ico n d u cto r ,   f o o d   an d   b ev er ag es  h a v e  ag r ee d   th at  a  s y s t e m   b ased   ap p r o ac h   is   m o r e  e f f icien t   an d   s u s tain ab le  to   b e  ap p lied   in   m a n u f ac t u r i n g   p r o ce s s   [ 1 ] .   Vis u a l  i n s p ec tio n   is   ca teg o r ized   in to   t w o ,   w h ic h   ar e  m a n u al   in s p ec tio n   a n d   au to m atic  i n s p ec tio n .   Ma n u al  in s p ec tio n   is   co m m o n l y   u s ed   h u m an   as  i n s p ec to r   f o r   p r o d u ct  q u alit y   [ 2 ] .   T h e  s tu d y   m ad e  b y   [ 3 ]   h av e  s h o w n   th e  m a n u al  in s p ec tio n   p er f o r m ed   b y   h u m an   o p er ato r   is   in e f f icien t  an d   co n s u m e  m o r e  tim e  d u e  to   w o r k i n g   co n d iti o n .   T h e  task   g iv e n   b y   in d u s tr y   is   r ep etiti v e  a n d   d if f icu lt  to   d o   if   n o   p r o p er   tr ain in g   is   co n d u cted .   A n   a u to m ati c  in s p ec tio n   s ee m s   to   b e  b etter   co m p ar ed   to   m a n u al  i n s p ec tio n .   Fo r   th ese  r e aso n ,   th e  ap p licatio n   o f   a n   a u to m ated   i n s p ec tio n   s y s te m   f o r   d etec tio n   an d   class if icatio n   o f   d ef ec t  is   d esira b le  [ 4 ] .   T h e  ap p licatio n   o f   an   au t o m a ted   in s p ec tio n   h as r ed u ce d   ex ec u tio n   t i m e,   c o m p u tatio n al  co s t a n d   h ig h   p e r ce n tag e  er r o r   f r ee   [ 5 ] .    So m e  r e v ie w s   ar e  m ad e  f r o m   p r ev io u s   r e s ea r ch   to   co m p ar e  th e  i n s p ec tio n   s y s te m   tech n iq u e.   R esear ch er   i n   [ 6 ]   p r o p o s ed   s h ap e  d etec tio n   u s i n g   a  p ar tial   er o s io n - b ased   tec h n iq u e  to   a u to m ate   th e   s h ap e  s eg m e n tatio n   p r o ce s s   o f   p last ic   b o ttle.  T h e  p r o p o s ed   tech n iq u e  in v o l v ed   m o r p h o lo g ical  an d   er o s io n   p r o ce s s   to   s eg m e n t  t h e  b o ttle  s h ap e  a n d   ex tr ac t  t h e  f ea t u r es  f r o m   t h e   s eg m e n ted   i m a g e.   T h e  ac cu r a c y   o f   th e   p r o p o s ed   tech n iq u e  i s   m o r e  t h an   8 0 %.  Ho w e v er ,   th e   p ar tial   er o s io n - b ased   tech n iq u e  i s   i n e f f icien t  an d   g i v e  b ad   e f f ec t   to   th e  i m a g e  w h en   t h e  p ar tial  er o s io n   is   s et   le s s   t h an   5 0 %  o r   m o r e  th an   1 0 0 % .  T h e  s tatis tic al  h is to g r a m   b ase d   Fu zz y   C - m ea n s   ( SHF C M)   is   s u g g e s ted   b y   [ 3 ]   to   id en tify   th e  ap p le  d ef ec t  f o r   f r u it  q u alit y   in s p ec tio n .   SHFC M  is   u s ed   to   class i f y   th e  h ea lt h y   a n d   d ef ec t  ap p le.   T h e  ex p er i m en ta l  r esu lt  s h o w s   t h e  ac cu r ac y   ac h iev ed   b y   h ea lth y   ap p le  is   9 6 %  an d   d ef ec t  ap p le  is   9 1 %.   Nev er th ele s s ,   SHF C M  is   t h e  co m b i n atio n   o f   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec&   C o m p   E n g   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     S h a p e  a n d   Leve l B o ttles   Dete ctio n   u s in g   Lo ca l  S ta n d a r d   Dev ia tio n   a n d   Ho u g h   …   ( N o r h a s h ima h   M . S . )   5033   s tatis t ical   h i s to g r a m   an d   f u zz y   c - m ea n s   w h ic h   m ak e s   t h e  alg o r ith m   m o r e  co m p lex   a n d   p r o n e  to   m i s clas s i f ied   h ea lt h y   a n d   d ef ec t a p p le.   Fo r   lev el  d etec tio n ,   liq u id   le v el  i n s p ec tio n   s y s te m   h a s   b e en   d ev elo p ed   b y   [ 7 ]   b ased   o n   i n f in ite  s y m m etr ical  ed g e  f ilter   ( I SEF)   d etec tio n   tech n i q u e  to   r ep lace   tr ad itio n al  q u alit y   i n s p e ctio n   p er f o r m   b y   a   h u m a n   o p er ato r .   T h e  p r o ce s s   in cl u d es  i m ag e  cr o p p in g   a n d   n o r m alizi n g ,   f il ter in g   an d   d et ec tin g .   T h e  an al y s is   r esu lt s   s h o w   t h e  p r o p o s ed   tech n iq u e  i s   b etter   d etec tio n   o f   o v er f il l  an d   u n d er f ill  f o r   liq u id   lev el.   T h e  p r o p o s ed   tech n iq u e  is   n o t  s u itab le  f o r   th e  q u alit y   i m ag e  b ec a u s e  it  w il l  o v er   s eg m e n t  t h e  i m a g e.   Fu r th er m o r e,   [ 8 ]   p r o p o s ed   f ea tu r e  ex tr ac tio n   an d   ed g e  d etec tio n   alg o r it h m   t o   in s p ec t  f ill  le v el  a n d   ca p   in   b o ttli n g   m ac h i n e .   C las s i f icatio n   o f   li q u id   le v el  a n d   ca p   clo s u r e  is   d o n e  b y   u s i n g   n e u r al  n e t w o r k   ( NN)   tech n i q u e.   T h e  p r o p o s ed   tech n iq u e  p r o v es  th a t  it  ca n   i n s p ec t  liq u id   le v el  an d   ca p   o f   b o ttle  ac cu r atel y .   Nev er t h ele s s ,   lo w er   o r   e m p t y   liq u id   lev el  ca n n o t b e  d etec ted   an d   to o   m a n y   p r e - p r o ce s s in g   tech n iq u es  w i ll r ed u ce   th e  i m a g e  q u alit y .   B ased   o n   liter atu r e,   t w o   m ai n   p r o b le m s   t h at  o cc u r   d u r i n g   b ev er ag e  b o ttle  q u a lit y   i n s p ec tio n   ar e   h ig h li g h ted .   First,  t h e  u s ed   o f   m an u al  i n s p ec tio n   is   h i g h l y   p r o n e  to   h u m an   er r o r .   Seco n d   is an   i n ap p r o p r iate  i m a g e  p r o ce s s i n g   tech n iq u e   c h o s en   is   h i g h l y   p r o n e  to   u n d e r   o r   o v er   s eg m e n tatio n ,   o n   t h e   o th er   h a n d   lead   to   lo s s   o f   p r ec is io n .   Hen ce ,   t h is   p ap er   p r o p o s ed   a  n ew   a n al y s is   tech n iq u e  o f   s h ap e  an d   lev el  f o r   b ev er ag e s   q u alit y   in s p ec tio n   s y s te m   u s i n g   lo ca l  s ta n d ar d   d ev iatio n   a n d   Ho u g h   tr a n s f o r m .   T h e  co n tr ast  e n h an ce m e n t   tech n iq u e  p r o v id e  b y   L SD  w il l  g i v e  d if f er en t  co n tr as t  lev el  in   o r d er   to   p r ev en t  f r o m   u n d er   an d   o v er   s eg m e n tatio n   o f   t h e  i m a g e.     T h u s ,   t h e  s h ap e  o f   th e  i m a g e  ca n   b e  s e g m en ted   ac c u r atel y  co m p ar ed   to   p r ev io u s   tech n iq u e , an d p r ac ticall y   ap p r o p r iated   f o r   in d u s tr ial  r ea l - ti m e  i n s p ec tio n   s y s te m   [9 ] .   Me an w h ile,   Ho u g h   tr an s f o r m   i s   p r o p o s ed   b ec au s e  o f   its   r o b u s t n ess   to   n o is e   an d   ca p ab ilit y   to   d etec t  l in e  w ith o u t  e n o u g h   in f o r m atio n ,   in   ac co r d an ce   ac h iev ed   b etter ac c u r ac y   i n   d etec tin g   m u ltip le  o b j ec t  co m p ar ed   to   o th er s   p r ev io u s   tech n iq u e   [ 1 0 ] .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h e  an al y s i s   o f   s h ap e  an d   lev el  d ef ec t  d etec tio n   is   d o n e  u s in g   th e  M A T L A B   s o f t w ar e.   T h e  f r a m e w o r k   an a l y s i s   o f   s h ap e  a n d   lev el  d etec tio n   is   s h o w n   i n   Fig u r e  1 .   A   1 0 0   s am p le  i m a g e s   is   u s ed   f o r   s h ap e   d ef ec t  d etec tio n   an d   5 5   s am p l e  i m ag e s   f o r   lev el  d ef ec t  d ete ctio n .   T h e  s a m p le  i m a g e  is   ca p tu r ed   u s in g   C a n o n   D3 1 0 0   d ig ital  ca m er a  w i th   1 2   m e g ap ix el s .   T h en ,   t h e  ca p t u r ed   i m a g e  is   p r e - p r o ce s s ed   to   eli m i n ate  th e  n o is e   an d   en h a n ce   t h e  b r ig h tn e s s   o f   th e  i m ag e  f o r   f u r th er   an a l y s is .           Fig u r e  1 .   Fra m e w o r k   an a l y s is       2 . 1 .   P re - P ro ce s s ing   P r e - p r o ce s s in g   is   a  co m m o n   o p er atio n   to   s tan d ar d ized   th e  i m a g e  in   o r d er   to   m i n i m ize  t h e   co m p le x it y   o f   th e  al g o r ith m   [ 1 1 ] .   T h e  n o is e  o cc u r   o n   th e  i m ag e  m a y   g i v e  co m p lex it y   d u r in g   s e g m e n tat io n   p r o ce s s .   B esid es,  th e  b ac k g r o u n d   i m a g e  is   g i v e n   s i m ilar   g r a y   lev e l  v a lu e s   w it h   ce r ta in   b o ttle  s tr u ct u r es.   T h er ef o r e,   p r e - p r o ce s s in g   is   c ar r ied   o u t to   co r r ec t th e  i m a g e   f o r   f u r t h er an al y s is .   S h a p e   L e v e l   S a mp l e   i mag e   Pre - p r o c e ssi n g   S e g me n t a t i o n   ( L S D )   H e i g h t   W i d t h   A r e a   Ex t e n t   H o u g h   T r a n sf o r m   M a x i m u m   l e v e l   M i n i m u m   l e v e l   L e v e l   D e c i si o n   T r e e   C l a ssi f i e r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 8   :   5 0 3 2   -   50 4 0   5034     2 . 2 .   Seg m e nta t io n us ing   L o c a l St a nd a rd  Dev ia t io n   T h e  L o ca l  Stan d ar d   Dev iatio n   ( L SD)   is   p ar t  o f   th e  A d ap ti v e   C o n tr ast  E n h a n ce m e n t  ( A C E )   f u n c tio n   to   s eg m e n t  t h e  s h ap e  o f   th e   i m ag e.   A C E   is   k n o w n   a s   a n   u n s h ar p   m a s k i n g   tec h n iq u e  w h er e  th e  f u n ctio n   i s   ap p lied   at   th e  u n s h ar p   m as k   t o   am p li f y   t h e  i m a g e  w h ic h   h as lo w - f r eq u e n c y   co m p o n e n t s .   B esid es,  A C E   w ill   ad j u s t th e  co n tr ast  g ai n   o f   t h e  i m a g e  in to   s u itab le  v alu e.   T h e   g en er al  eq u at io n   [ 1 2 ]   is   d ef in ed   as     ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) xx f i j m i j G i j x i j m i j = + −   ( 1 )     w h er e ( , ) x m i j =   is   th e  lo ca l  m ea n ,   ( , ) G i j = is   th e  co n tr ast  g ain   an d   ( , ) x i j = is   g r a y   s c ale   v al u e  at   an y   p o in t o f   th e  i m a g e   p ix el.     I n   th e  AC E ,   th e  f u n c tio n   o f   L SD  is   to   en h a n ce   t h e  co n tr ast  g ain   o f   t h e  i m ag e  f r o m   lo w   to   h ig h   a n d   h ig h   to   lo w   [ 1 3 ] .   T h e  r in g i n g   an d   n o is e   r es u lt  m a y   o cc u r   i f   t h e  co n tr a s t  g ain   is   s et  m a n u a ll y .   AC E   f u n cti o n   i s   in v er s el y   p r o p o r tio n al  to   L S D  m a k e  t h e  b ac k g r o u n d   i m a g e  ca n   b e  id e n ti f ied   an d   e li m i n ated   at  t h e  ed g e  o f   b o ttle.  T h e  u n w an ted   co n tr ast  g ain   in   t h e  i m a g e  is   el i m in ate d   b y   e n h a n ci n g   th e  co n tr ast  g a in   f r o m   lo w   to   h i g h   u s i n g   L SD f u n ctio n   [ 1 4 ] .   T h e  f u n ctio n   o f   L SD i s   ex p r ess ed   as     ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) xx x D f i j m i j x i j m i j ij = + −   ( 2 )     w h er e   D   is   a   co n s tan t  v al u e   f o r   co n tr ast  an d   ( , ) X ij is   a  f u n ct i o n   o f   L SD.  Fro m   eq u atio n   ( 1 ) ,   th e   co n tr ast  g ai n   is   a u to m a ticall y   co n tr o lled   b y   t h e  ( , ) X ij .  T h er ef o r e,   f o r   th e  r eg io n   th at  h as   s m al l   ( , ) x m i j =   lead s   t o   an   u n e x p ec ted l y   h i g h   v alu e  o f   L SD a n d   v ice  v er s a .     2 . 3 .   H o ug h T ra ns f o r m   Ho u g h   tr an s f o r m   is   ap p lied   f o r   th e  b in ar y   i m a g e  to   d etec t  th e  lin e s   o f   th e  w a ter   lev el  in   th e  b o ttle.  T h e  w h ite  p i x els  i n   th e  i m ag e   h as  cr ea ted   a  lo cu s   o f   r ef er en ce   p o in ts   t h at  ac cu m u lated   in   ac cu m u lato r   ar r a y   o f   Ho u g h   s p ac e.   T h e  v o tin g   p r o ce s s   is   in v o lv ed   f o r   lin e  d ete ctio n   w h er e  ev er y   p i x el  in   t h e  i m a g e  v o tes  f o r   all  p o s s ib le  lin e  co r r esp o n d in g   to   r ef er en ce   p o in t.  A   li n e  is   p as s in g   t h r o u g h   s ev er al  f ea tu r e  p o in ts   a n d   m a x i m u m   p o in t  w h ic h   h a v e   i n d icate d   as   r ef er en ce   p o in ts   i n   t h e  Ho u g h   s p ac e.   Gen er all y ,   ( , )   s p ac e  is   co n v er ted   in to   ( , )   s p ac e  w h ich   ca n   b e  ex p r ess ed   as      c o s s i n xy =+   ( 3 )     w h er e     is   th e   len g t h   o f   th e  lin e   f r o m   t h e  o r ig in .     is   t h e  a n g le  o f   th e    w it h   r esp ec t  to   t h e  x   d i r ec tio n .   Fi g u r e   2   s h o w s   th e  co n v er s io n   o f      s p ac e  in to   ( , )   s p ac e   w h er e  th e  li n e s   ar e  cr ea ted   b ased   o n   s ev er al  p o in ts   in   o r d er   t o   f in d   th e  m a x i m u m   a n d   m i n i m u m   v al u e .           Fig u r e  2 .   C r ea ted   lin es  u s i n g   Ho u g h   tr an s f o r m             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec&   C o m p   E n g   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     S h a p e  a n d   Leve l B o ttles   Dete ctio n   u s in g   Lo ca l  S ta n d a r d   Dev ia tio n   a n d   Ho u g h   …   ( N o r h a s h ima h   M . S . )   5035     2 . 4 .   F e a t ure  E x t ra ct io n   I n   i m ag e  a n al y s i s ,   f ea tu r e  e x tr ac tio n   is   r eq u ir ed   to   b e  in p u t  f o r   class i f icat io n   p r o ce s s .   A   s et  o f   f ea t u r es  ar e  ex tr ac ted   f r o m   t h e  s e g m en ted   i m a g e s   b ased   o n   th e  s h ap e  an d   le v el.   Fo r   th e  s h ap e  f ea t u r es,   p ar am eter s   s u c h   as  h ei g h t,  w id t h ,   ar ea   an d   ex te n t  ar e  ex tr ac ted .   Me an w h ile,   th e  w a ter   lev el  f ea t u r e  i s   ex tr ac ted   b y   f in d i n g   t h e  m a x i m u m   an d   m i n i m u m   v al u e  o f   w ater   lev el.   T h ese  f ea t u r es  ar e  im p o r tan t  t o  class i f y   th e  d ef ec t o f   t h e  i m a g e.     2 . 4 . 1.   Sh a pe  Det ec t io n   Fo u r   p ar a m eter s   ar e  ex tr ac ted   in   s h ap e  f ea t u r es,  w h ic h   ar e  h eig h t,  w id t h ,   ar ea   an d   ex ten t .   Fig u r e  3   s h o w s   th e  d i m e n s io n   o f   t h e  b o u n d i n g   b o x   i n   t h e  b i n ar y   i m ag e   t h at  is   u s ed   to   o b tain   th e   ar ea   o f   th e  b o ttle .   B ased   o n   Fig u r e  3 ,   th e  h eig h t   o f   th e  i m ag e  is   d eter m i n ed   as  4 1 6 0   p ix els  w h ile  th e  w id t h   is   o b tain ed   as  3 1 2 0   p ix els.  T h e  ar ea   o f   th e  b o ttle  is   ca lcu lated   b ased   o n   th e  w h it e  p ix el.   I n   d eter m i n in g   t h e  ex t en t  v al u e,   t h e  ar ea   o f   th e  o b j ec t  is   d iv id ed   w i th   t h e  ar ea   o f   th e  b o u n d i n g   b o x   i n   o r d er   to   class if y   th e  s h ap e  d ef ec t  o f   t h e  b o ttle.   T h e  ex ten t  v alu e  i s   ca lcu lated   as f o llo w s     A r e a o f o b j e t E x t e n t A r e a o f b o u n d x c i n g b o =   ( 4 )     T h e  w h ite   p i x el  h as  r ep r ese n ted   th e  s h ap e  o f   t h e  b o ttle   wh ile  t h e  b lac k   p ix e l  is   t h e  b ac k g r o u n d   i m a g e   as  illu s tr ated   in   Fig u r e  3 .   Hen ce ,   th e  ar ea   o f   th e  o b j ec t   is   d eter m i n ed   b y   th e  v al u e  o f   th e  w h ite  p ix el.   I n   ad d itio n ,   th e  ar ea   o f   th e  b o u n d in g   b o x   is   o b tain ed   f r o m   m u ltip licatio n   v al u e  o f   h ei g h t  an d   w id t h   th at  ca n   b e   ex p r ess ed   as     A re a of bo un ding bo x he ight x wi dth =   ( 5 )         Fig u r e  3 .   B o u n d i n g   b o x   d i m e n s io n       2 . 4 . 2.   L ev el  Det ec t io n     T h e  w ater   le v el  f ea t u r e  h as  b ee n   ex tr ac ted   u s i n g   Ho u g h   tr an s f o r m   t h at  cr ea ted   th e  tan g en t  lin e  f o r   th e  m ea s u r e m e n t  d is ta n ce   b et w ee n   t h e  m a x i m u m   a n d   m in i m u m   v al u es.  Fi g u r e  4   s h o w s   th e  m ax i m u m   an d   m i n i m u m   li n e  o f   t h e  w ater   lev el.   E ac h   lev el  o f   w a ter   h as b ee n   lab eled   th at  is   il lu s tr ated   in   Fig u r e  4 .         Fig u r e  4 .   L ab el  f o r   lev el  o f   w a ter   3 1 2 0     4 1 6 0     0   ℎ     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 8   :   5 0 3 2   -   50 4 0   5036   T h e  lev el  o f   w a ter   is   class i f ie d   in   th r ee   co n d itio n s ,   w h ich ar e   g o o d ,   o v er f illed   an d   u n d er f i lled .   Fro m   Fig u r e  4 ,   th e  lev el  o f   w ater ,   y   is   ca lcu lated   f r o m   th e  d is tan ce   b et w ee n   m a x i m u m   ( )  an d   m i n i m u m   ( )  as  f o r m u lated   i n   eq u at io n   ( 6 ) .   T h e    an d      v alu e  ar e  s e t  b ased   o n   th e  g o o d   co n d itio n   v a lu e  o f   t h e   b o ttle.  T h e  co n d itio n   is   g o o d   w h e n   th e   lev e l  is   b et w ee n   t h e     an d   ,   I f   th e  le v el  i s   ab o v e  t h a n      ,   it   w il l c o n s id er   as o v er f illed .   Ot h er w is e,   i f   th e  le v el  i s   b elo w   t h an   ,   th e  co n d itio n   i s   u n d er f il l ed .       m a x m in y x x =−   ( 6 )     2 . 5 .   Dec is io n T re e  Cla s s if ier   I n   o r d er   to   class if y   th e  d e f ec t  o f   s h ap e  a n d   lev el,   d ec is io n   tr ee   is   i m p le m e n ted   in   t h i s   s t u d y .   T h e  tr ee   co n s is ts   o f   b r an c h es,  n o d es  an d   leav es  th at  ar e  u s ed   f o r   t h e  class i f icatio n   p r o ce s s .   B r an ch es  o f   th e  tr ee   ar e   in d icate d   as  v alu e s   w h i le  n o d es  ar e  r ep r e s en ted   as  th e  n a m e   o f   d ata.   T h e  lab els  o f   th e  class ar e   s h o w n   b y   t h e   leaf   [ 1 5 ] .  Fig u r e  5 illu s tr ate s   th e  tr ain i n g   s et  o f   d ec is io n   tr ee   p r o ce s s   th at  in clu d e s   s h ap e  an d   lev el  c lass i f icatio n .   B ased   o n   Fig u r e  5 ,   th e  d ec is io n   tr ee   m o d el  lear n s   th e  ex tr ac ted   f ea t u r es  o f   t h e  b o ttle,  w h ic h   ar e  ex ten t v a lu ea n d   lev e l.  I f   t h e  f e atu r e  is   th e  e x te n t  v al u e,   th e  s h ap e  o f   t h e  b o ttle   w ill   b e  class if ied   eit h er   g o o d   o r   d ef ec t  co n d itio n .   W h en   th e  f e atu r e  is   th e  lev el  v al u e,   th e  w a ter   lev el  is   class i f ied   in to   th r ee   co n d itio n s   s u c h   as   g o o d ,   o v er f illed   an d   u n d er f ille d .             Fig u r e  5 .   Dec is io n   tr ee   p r o ce s s       3.   RE SU L T S  A ND  AN AL Y SI S   Fig u r e  6   s h o w s   f o u r   d if f er en t  co lo r s   o f   b o ttles   w ith   th e  s a m e  s ize  an d   le v el  ar e  u s ed   in   t h is   an al y s is   as r ef er en ce   i m a g e.             Fig u r e  6 .   R ef er en ce   i m a g e       L o ca l  s ta n d ar d   d ev iatio n   ( L S D)   u s e s   co n tr ast  e n h an ce m e n t  tech n iq u e  to   s e g m e n t  t h e  s h ap e  o f   th e   b o ttle.  T h e  s eg m en tatio n   o f   t h e  b o ttle  is   ap p lied   to   class if y   t h e  s h ap e  co n d itio n   eit h er   g o o d   o r   d ef ec t.  Fig u r e   F e a tu re   Ex trac ti o n   Ex ten t  v a lu e   L e v e l   v a lu e   ≤ Ex ten t  ≤     Ex ten t  <   Ex ten t  >     L e v e l   G o o d   Un d e rf il led   Ov e r f il led   L e v e l <       ≤ L e v e l ≤     L e v e l >     S h a p e   G o o d   De fe c t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec&   C o m p   E n g   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     S h a p e  a n d   Leve l B o ttles   Dete ctio n   u s in g   Lo ca l  S ta n d a r d   Dev ia tio n   a n d   Ho u g h   …   ( N o r h a s h ima h   M . S . )   5037   7 ( a)   to   Fig u r e  7 ( d )   s h o w s   th e   s h ap e  an al y s is   p r o c ess   f o r   th e  d ef ec t  b o ttle.  T h e  p r o ce s s   is   s tar ted   w it h   th e   co n v er s io n   o f   r ed ,   g r ee n   an d   b lu e  ( R GB )   co lo r   i m ag e   in   Fi g u r e  7 ( a)   in to   a  g r a y s ca le  i m ag e  i n   Fi g u r e  7 ( b ) .   T h e  co n v er s io n   p r o ce s s   is   ap p lied   to   r ed u ce   th e  co m p le x i t y   f r o m   3 - d i m en s io n al  p i x el  in to   2 - d i m en s io n al   p ix el.   T h e  g r ay s ca le  i m ag e  is   th en   tr a n s f o r m ed   in to   s ta n d ar d   d ev iatio n   i m a g e  as  s h o w n   in   Fig u r e  7 ( c) .   I n   th i s   p r o ce s s ,   s tan d ar d   d ev iatio n   al g o r ith m   is   ap p lied   to   s eg m en t   th e  s h ap e  o f   th e  b o ttle  b y   s e p ar atin g   t h e  b o ttle  an d   th e  b ac k g r o u n d   i m a g e.      T h e  b ac k g r o u n d   n o is e  at  t h e   ed g e  o f   t h e  b o ttle  ca n   b e  r e m o v ed   b y   i n cr ea s i n g   t h e  v al u e  o f   L S D   r esu lti n g   th e  r ed u ctio n   o f   co n tr ast  g ai n   o f   th e  i m a g e.   T h er ef o r e,   th e  s h ap e  o f   t h e  b o ttle  is   o u tlin ed   u s i n g   t h e   w h ite  li n e  to   s ep ar ate  b etw ee n   th e  s h ap e  o f   th e  b o ttle  an d   th e  b ac k g r o u n d   i m a g e.   T h e  s tan d ar d   d ev iatio n   i m a g e  is   co n v er ted   in to   a  b in ar y   i m ag e  as  r ep r esen ted   in   Fig u r e  7 ( d ) ,   in   w h ic h   th e  s h ap e  o f   th e  b o ttle  is   p r esen ted   in   w h ite  p ix el  ( 1 )   w h ile  t h e  b ac k g r o u n d   i m ag e  i n   t h e  b lack   p ix el  ( 0 ) .      Fin all y ,   t h e   p ar a m eter s   ex tr ac ted   f r o m   Fi g u r e  7 ( d )   ar e  u s ed   as  an   in p u t  f o r   th e  cla s s i f icati o n   p r o ce s s .   Fo u r   p ar am eter s   n a m el y   h ei g h t,  w id th ,   ar ea ,   an d   ex te n t  ar e  ex tr ac ted   f r o m   th e  g o o d   an d   d e f ec t  s h ap e  i m a g es.   T h e  ex ten t  p ar a m eter   i s   ca lcu l ated   b ased   o n   th e  r atio   o f   th e  b o ttle  ar ea   an d   th e  b o u n d i n g   b o x   ar ea   th at  s tated   in   t h e  eq u atio n   ( 4 ) .   Fo r   th e  ar ea   o f   b o u n d in g   b o x ,   eq u atio n   ( 5 )   is   u s ed   b y   m u ltip l y i n g   th e  h ei g h t  a n d   w id t h   v alu e.   As  e x p ec ted ,   b o th   s a m p le  i m ag e s   h av e  s i m ilar   ar ea   o f   b o u n d i n g   b o x   b u t  d if f er e n t   v alu e  o f   t h e  b o ttle   ar ea .   T h e  ar ea   v alu e  f o r   g o o d   b o ttle  w as  h ig h er   co m p ar ed   t o   d ef ec t  b o ttle  w h ic h   th e n   in f lu en ce d   th e  ex ten t   v alu e.                           ( a)                                                                       ( b )                                                                     ( c)                                                                       ( d )     Fig u r e  7 .   Sh ap e  d etec tio n   p r o ce s s : ( a)   I n p u t s tag e,   ( b )   p r e - p r o ce s s in g   s ta g e,   ( c)   L S Dst a g e,   ( d )   f ea tu r e  ex tr ac tio n   s tag e       T h e  i m p le m e n tatio n   o f   Ho u g h   tr a n s f o r m   m a k es  t h e  m a x i m u m   a n d   m i n i m u m   o f   w a ter   lev el  is   esti m ated   u s i n g   v o tin g   p r o ce s s .   T h e  lev el  d ef ec t  d etec tio n   p r o ce s s   is   in d icate d   in   Fig u r e  8( a)   to   Fig u r e  8 ( d ) .   T h e  s a m p le  o f   r ef er e n ce   i m a g e  i n   F ig u r e  8 ( a)   is   co n v er te d   i n to   g r a y   s ca le  i m a g e.   T h en ,   L SD   tech n iq u e   i s   ap p lied   to   s eg m en t   t h e  le v el  o f   t h e  w a ter   th a t  is   s h o w n   in   Fi g u r e  8 ( b ) .   Fi g u r e  8 ( c)   ill u s tr at es  t h e  s e v er al  li n e s   cr ea ted   u s in g   Ho u g h   tr an s f o r m   tech n iq u e  to   f in d   t h e  m a x i m u m   a n d   m i n i m u m   le v el  v a lu e  b ased   o n   th e  w h it e   p ix el  o f   th e  i m a g e.   T h e  lin e  d etec tio n   im a g e  is   s h o w n   i n   Fig u r e  8 ( d ) ,   in   w h ic h   th e   b lu e  lin e  p r esen ts   m i n i m u m   le v el  a n d   t h e  r ed   lin e  i n d icate s   m a x i m u m   le v el.   T h e  p r o ce s s   is   r ep ea ted   f o r   o v er f i lled   an d   u n d er f illed   co n d itio n   a s   g r a p h icall y   s h o w s   i n   Fi g u r e  9 ( a)   an d   Fig u r e  9 ( b ) .         ( a)                                                               ( b )                                                                 ( c)                                                                     ( d )     Fig u r e  8 .   Go o d   lev el  i m ag e:  ( a )   Sa m p le  i m a g e,   ( b )   s eg m en te d   im a g e,   ( c)   Ho u g h   tr an s f o r m   i m a g e,   ( d )   lin e  d etec tio n   i m a g e     Def ec t   Def ec t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 8   :   5 0 3 2   -   50 4 0   5038     ( a)                                                              ( b )     Fig u r e  9 .   L ev el  i m a g e:  ( a)   Un d er f illed ,   ( b )   o v er f illed       I n   o b tain i n g   t h e  t h r es h o ld   v a lu e  o f   t h e  w ater   le v el,   t h e  d is tan ce   o f   th e  w ater   lev el  is   ca lcu lated   b et w ee n   t h e  m a x i m u m   an d   m in i m u m   lin e s   u s i n g   th e  eq u ati o n   ( 6 ) .   Fig u r e  1 0   s h o w s   t h r ee   m is c lass if ied   o f   x   n o d e  ( r ed   co l o r )   th at  p lo tted   in   s ca tter   d iag r a m .   I n   d ef e ct  co n d itio n ,   th er e  i s   ca s e   w h er e  d ec is io n   tr ee   m is c lass if ied   t h e  s h ap e  o f   t h e   b o ttle  as  g o o d   co n d itio n .   T h is   ca s e  w ill  lead   to   in ac cu r ac y   th at  i n ap p r o p r iate   f o r   r ea l  ti m e  ap p licatio n .   Fig u r e  1 1   illu s tr ates  t h e  s ca tter   p l o t  d iag r a m s   th a t  class i f y   th e  s a m p le  i m a g e  b ased   o n   lev el  co n d itio n ,   w h ic h   ar e  g o o d ,   o v er f illed   an d   u n d er f illed .   B ased   o n   Fig u r e  1 1 ,   th e  d ec is io n   tr ee   is   m is c lass i f ied   o f x   n o d e  ( b lu e  co lo r )   as  g o o d   co n d itio n .   T h e  ac tu al  class   o f   th e  m i s class i f ied   n o d e  is   u n d er f illed   an d   o v er f illed   co n d itio n .           Fig u r e  1 0 .   Scatter   p lo t d iag r a m   o f   s h ap e  d ef ec t c las s i f icatio n   u s in g   L SD te c h n iq u e           Fig u r e  1 1 .   Scatter   p lo t d iag r a m   o f   le v el  d ef ec t   cla s s i f icatio n   u s i n g   Ho u g h   tr a n s f o r m       T h e  co m p ar is o n   in   ter m   o f   ac cu r ac y   f o r   s h ap e  an d   lev el  d e tectio n   tech n iq u e s   ar e   s h o w n   in   Fi g u r e  12 .  Fro m   th e  f i n d in g s ,   L SD  te ch n iq u e  s h o w s   t h e  h ig h es t  p er ce n tag e  w it h   ac cu r ac y   9 7 %  f o llo w ed   b y   S HF C M  w it h   9 1 %  an d   m o r p h o lo g ical  o p er atio n   w ith   8 0 %.  I n   th i s   ca s e,   th e  o u tco m e  u s i n g   m o r p h o lo g ical  o p er atio n   is   er r o r   p r o n e ,   n o t  to   m e n tio n   a  lar g e  d if f er e n t  o f   1 7 %  co m p ar ed   to   L SD .  T h e  ai m   f o r   lev el  d etec tio n   is   G o o d   O v e r f i l l ed   M i s c l a ssi f i e d   U n d e r f i l l e d   D e f e c t   G o o d   M i s c l a ssi f i e d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec&   C o m p   E n g   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     S h a p e  a n d   Leve l B o ttles   Dete ctio n   u s in g   Lo ca l  S ta n d a r d   Dev ia tio n   a n d   Ho u g h   …   ( N o r h a s h ima h   M . S . )   5039   fi n d in g an   ap p r o p r iate  an al y s i s   w h ic h   ca n   d etec t  le v el  o f   liq u id   b o ttle  ac cu r atel y . He n ce ,   Ho u g h   tr a n s f o r m   h a s   p r o v en   th at  it  ca n   p er f o r m   ab s o lu tel y   w e ll  in   d etec ti n g   l iq u i d   lev el  b y   ac h ie v i n g   9 3 %  ac cu r ac y   u s i n g   d ec is io n   tr ee   class i f ier .           Fig u r e  1 2 .   P er f o r m an ce   a n al y s is   f o r   s h ap e  an d   lev el  d ef ec t d etec tio n         4.   CO NCLU SI O N   I n   th is   p ap er ,   th e  an al y s i s   o f   s h ap e  an d   lev el  o f   b o ttle  is   p r es en ted   u s i n g   lo ca l  s tan d ar d   d ev iatio n   an d   Ho u g h   tr an s f o r m .   T h e  an al y s i s   in v o lv ed   p r e - p r o ce s s i n g ,   s e g m e n tat io n ,   f ea tu r e  ex tr ac tio n   an d   class i f icatio n .   T h e  s a m p le  i m a g e  i s   p r e - p r o ce s s ed   to   eli m i n ate  t h e  n o is e  t h at  o cc u r s   o n   th e  i m a g e  w h ic h   g iv e s   co m p le x it y   d u r in g   s e g m e n tat io n   p r o ce s s .   I n   s eg m e n ti n g   th e  i m a g e,   L S D  tech n iq u e  i s   ap p lied   b y e n h an cin g   t h e  co n tr as t   g ain   o f   t h e  i m ag e  f r o m   lo w   to   h ig h .   Fo r   s h ap e  f ea t u r es,  e x te n t  p ar a m eter   i s   ca lcu la ted   to   d eter m i n e  th e  r atio   o f   th e  b o ttle  ar ea .   Me an w h il e,   Ho u g h   tr a n s f o r m   is   u s ed   t o   ex tr ac t  th e  f ea t u r es  o f   t h e  w ater   le v el  s u ch   a s   m ax i m u m   a n d   m i n i m u m   lev e l.  T h e  d ec is io n   tr ee   class i f ier   is   ap p lied   to   class i f y   t h e  s h a p e  an d   lev el  eit h er   g o o d   o r   d ef ec t.   T h e  p er f o r m an ce   o f   t h e  p r o p o s ed   tech n iq u es  is   v er if ied   in   ter m s   o f   ac cu r ac y .   T h e  ex p er i m e n tal  r es u lt   s h o w s   9 7 %  an d   9 3 %  ac c u r ac y   i s   ac h iev ed   b y   s h ap e  a n d   lev e l  d etec tio n .   T h u s ,   th e   p r o p o s ed   tech n iq u e s   d e m o n s tr ate  th e  p o ten tial to   d etec t th e  s h ap e  an d   lev el  f o r   b ev er ag es p r o d u ct .       ACK NO WL E D G E M E NT S   T h e  au th o r s   w o u l d   li k e  to   th an k   t h e  Un i v er s iti  T ek n i k al  Ma la y s ia  Me la k a  ( UT eM ) ,   U T e M   Z a m ala h   Sch e m e,   R e h ab ilit atio n   E n g i n ee r in g   &   Ass i s ti v e  T ec h n o lo g y   ( R E A T )   r esear ch   g r o u p   u n d er   C en ter   o f   R o b o tics   &   I n d u s tr ial  A u to m atio n   ( C e R I A ) ,   A d v a n ce d   Dig ital  Sig n al  P r o ce s s in g   ( A DSP )   R esear ch   L ab o r ato r y   a n d   Mi n is tr y   o f   Hig h er   E d u ca tio n   ( MO HE ) ,   Ma la y s ia   f o r   s p o n s o r in g   th is   w o r k   u n d er   p r o j ec t   GL u ar /ST E VI A /2 0 1 6 /FKE - C eRI A /l0 0009  an d   th e  u s e  o f   t h e  ex is ti n g   f ac i liti es to   co m p let e  th is   p r o j ec t.       RE F E R E NC E S   [1 ]   K.B.   Kim ,   H.J .   P a rk   a n d   D . H.  S o n g .   V isio n - b a se d   Cra c k   Id e n ti f i c a ti o n   o n   t h e   Co n c re te  S lab   S u rf a c e   u sin g   F u z z y   Re a so n in g   Ru les   a n d   S e lf - Org a n izin g .   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  El e c trica l  a n d   Co m p u ter   En g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,  6 ( 4 ),   p p . 1 5 7 7 - 1 5 8 6 ,   2 0 1 6 .   [2 ]   N.N.S . A .   Ra h m a n ,   S a a d ,   N.M .   S a a d ,   A . R.   A b d u ll a h ,   M . R. M .   Ha ss a n ,   M . S . S . M .   Ba sir  a n d   N.S . M .   N o o r.   A u to m a ted   Re a l - T i m e   V isio n   Qu a li ty   In sp e c ti o n   M o n i to ri n g   S y st e m .   In d o n e sia n   J o u r n a l  o f  El e c trica l  En g in e e rin g   a n d   Co m p u ter   S c ie n c e ,   11 ( 2 ),   p p . 7 7 5 - 7 8 3 ,   2 0 1 8   [3 ]   G .   M o ra d i,   M .   S h a m si,  M .   H.   S e d a a g h i,   a n d   S .   M o ra d i,   “ A p p le  d e fe c t  d e tec ti o n   u si n g   sta ti stica l  h isto g ra m   b a se d   F u z z y   C - m e a n s a lg o rit h m ” ,   In st.  El e c tr.  El e c tro n .   En g . ,   p p .   1 1 – 1 5 ,   2 0 1 1 .   [4 ]   M .   P a rk ,   J.S .   Jin ,   S . L .   A u ,   S .   Lu o ,   a n d   Y.  Cu i,   “ A u to m a ted   De fe c t  In sp e c ti o n   S y ste m   b y   P a tt e rn   Re c o g n it io n ” ,   Pro c .   5 t h   I n t.   C o n f .   Ima g e   Gr a p h .   ICIG 2 0 0 9 ,   v o l.   2 ,   n o .   2 ,   p p .   7 6 8 – 7 7 3 ,   2 0 0 9 .   [5 ]   M . A . M .   F u a d ,   M . R.   A b   G h a n i. ,   R.   G h a z a li ,   M . F .   S u laim a ,   M . H.  Ja li ,   T .   S u t ik n o ,   T . A .   Iz z u d d in   a n d   Z.   Ja n o .   “ A  Re v ie w   o n   M e th o d s   o f   Id e n ti fy in g   a n d   C o u n ti n g   A e d e s  A e g y p ti   L a r v a e   u sin g   Im a g e   S e g m e n tatio n   T e c h n iq u e ” .   T EL KOM NIKA  ( T e lec o mm u n ica ti o n   Co mp u ti n g   El e c tro n ics   a n d   C o n tro l) ,   15 (3 ),   p p . 1 1 9 9 - 1 2 0 6 ,   2 0 1 7 .   [6 ]   S .   Ra m li ,   M . M .   M u sta f a ,   A .   Hu ss a in ,   a n d   D.A .   W a h a b ,   “ P las ti c   B o tt le  S h a p e   C las sif ica ti o n   Us in g   P a rti a l   Ero si o n - b a se d   A p p ro a c h ” ,   M o d .   A p p l .   S c i. ,   v o l.   6 ,   n o .   4 ,   p p .   7 7 – 8 3 ,   2 0 1 2 .   [7 ]   K.J.  P it h a d iy a ,   C. K.  M o d i,   a n d   J. D.  Ch a u h a n ,   “ M a c h in e   V isi o n   B a se d   L iq u id   L e v e l  In sp e c ti o n   S y ste m   u sin g   IS EF   Ed g e   d e tec ti o n   T e c h n i q u e ” ,   I n t.   Co n f.   W o rk .   Eme rg .   T re n d s T e c h n o l.   ( ICW ET ) ,  n o .   Ic w e t,   p p .   6 0 1 – 6 0 5 ,   2 0 1 0 .   [8 ]   L .   Ya z d i,   A . S .   P ra b u w o n o ,   a n d   E .   G o lk a r,   “ F e a tu re   e x trac ti o n   a lg o rit h m   f o r  f il l  lev e l  a n d   c a p   i n sp e c ti o n   i n   b o t tl in g   m a c h in e ” ,   Pro c .   2 0 1 1   I n t.   C o n f .   Pa tt e rn   A n a l.   I n tell.   R o b o t.   ICPA IR  2 0 1 1 ,   v o l.   1 ,   n o .   Ju n e ,   p p .   4 7 – 5 2 ,   2 0 1 1 .   80 91 97 93 0 20 40 60 80 1 0 0 M o r p h o l o g i c a l   O p e r a t i o n … S H F C M   [ 3 ] LSD H o u g h   Tr a n sf o r m P e r c e n t a g e   ( %) A c c u ra c y   o f   S h a p e   a n d   L e v e l  De tec ti o n   T e c h n iq u e s S h a p e Le v e l Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 8   :   5 0 3 2   -   50 4 0   5040   [9 ]   Y.  Ya n g   a n d   Z.   Zh o u ,   “ Re se a rc h   a n d   Im p lem e n tatio n   o f   Im a g e   En h a n c e m e n t  A lg o rit h m   Ba se d   o n   L o c a l  M e a n   a n d   S tan d a rd   De v iatio n ” ,   IEE E  S y mp .   El e c tr.  El e c tro n .   En g . ,   p p .   3 7 5 – 3 7 8 ,   2 0 1 2 .   [1 0 ]   O.  Ba rin o v a ,   V .   L e m p it sk y ,   a n d   P .   Ko h li ,   “ On   d e tec ti o n   o f   m u lt ip le o b jec t  in sta n c e s u si n g   Ho u g h   tr a n sf o r m ” ,   IEE E   T ra n s.  Pa tt e rn   An a l.   M a c h .   I n tell. ,   v o l.   3 4 ,   n o .   9 ,   p p .   1 7 7 3 – 1 7 8 4 ,   2 0 1 0 .   [1 1 ]   R.   P e re ra   a n d   S .   P re m a siri,   “ Ha rd w a r e   I m p le m e n tatio n   o f   Esse n ti a l   P re - P ro c e ss in g   &   M o r p h o lo g ica l  Op e ra ti o n s  i n   Im a g e   P ro c e ss in g ” ,   Na tl .   C o n f .   T e c h n o l.   M a n a g . ,   p p .   3 – 7 ,   2 0 1 7 .   [1 2 ]   J.  X ie,  Y.   Zh o u   a n d   L .   Di n g .   L o c a l  sta n d a rd   d e v iatio n   s p e c tral  c lu ste rin g .   In   Bi g   D a ta   a n d   S ma rt  Co mp u ti n g   ( Bi g Co mp ),   2 0 1 8   I EE E  I n ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   ( p p .   2 4 2 - 2 5 0 ).   IEE E.   2 0 1 8 ,   Ja n u a ry .   [1 3 ]   B. S .   P ra k o so ,   I. K .   T im o ti u s,  a n d   I.   S e ty a w a n ,   “ P a lm p rin t  Id e n t if ica ti o n   f o r  Us e r  V e rif i c a ti o n   b a se d   o n   L in e   De tec ti o n   a n d   L o c a l  S tan d a rd   De v iatio n ” ,   2 0 1 4   1 st   In t.   Co n f.   In f .   T e c h n o l .   C o mp u t.   E lec tr.  En g .   Gr e e n   T e c h n o l.   I ts   Ap p l .   a   Better   Fu t u r.  ICI T ACE E  2 0 1 4   -   Pro c . ,   p p .   1 5 5 – 1 5 9 ,   2 0 1 4 .   [1 4 ]   A .   Ka u r  a n d   C.   S i n g h .   C o n tras t   e n h a n c e m e n t  f o r  c e p h a lo m e tri c   im a g e s  u sin g   w a v e let - b a se d   m o d if ied   a d a p ti v e   h isto g ra m   e q u a li z a ti o n .   A p p li e d   S o ft   C o mp u ti n g ,   51 ,   p p . 1 8 0 - 1 9 1 ,   2 0 1 7 .   [1 5 ]   V . S .   T a ll a p ra g a d a ,   D.M .   Re d d y ,   P . S .   Kira n   a n d   D. V .   Re d d y .   A   No v e l  M e d ica l  I m a g e   S e g m e n tatio n   a n d   Clas sif ic a ti o n   u sin g   Co m b in e d   F e a tu re   S e t  a n d   De c isio n   T re e   Clas sif ier.   In ter n a ti o n a l   J o u r n a l   o f  Res e a rc h   in   En g i n e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y ,   4 ( 9 ),   p p . 8 3 - 8 6 ,   2 0 1 6 .   [1 6 ]   S . A .   L u d w ig ,   S .   P ice k   a n d   D.  Ja k o b o v ic.  Clas sif ica ti o n   o f   Ca n c e r  Da ta:  A n a l y z in g   G e n e   Ex p re ss io n   Da ta  Us in g   a   F u z z y   De c isio n   T re e   A lg o rit h m .   In   Op e ra ti o n s  Res e a rc h   A p p li c a ti o n s  in   He a l th   C a re   M a n a g e me n t   (p p .   3 2 7 - 3 4 7 ).   S p rin g e r,   C h a m ,   2 0 1 8 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       No r  Na b il a h   S y a z a n a   b in ti   A b d u l  Ra h m a n   h a s   re c e iv e d   h e r  B.   E n g .   f ro m   Un iv e rsiti   T e k n ik a l  M a la y sia   in   2 0 1 6 .   S h e   is  c u rre n t ly   p u rsu in g   h e r  M a ste r  E n g .   in   Un iv e rsiti   T e k n ik a l  M a la y sia .   He r  re se a rc h   a re a s  a re   in   im a g e   p ro c e ss in g   a n d   c o m p u ter   v isio n   f o r  p ro d u c t   q u a li ty   in sp e c ti o n   s y ste m .         Dr.  No rh a sh im a h   b i n ti   M o h d   S a a d   is  c u rre n tl y   w o rk in g   a s  a   s e n io r  lec tu re r  i n   De p a rtm e n t   Co m p u ter,  F KEKK ,   UT e M .   S h e   f in ish e d   h e r  stu d y   in   Ba c h e lo r  o f   En g in e e rin g ,   M a ste r  o f   En g in e e rin g   a n d   P h D  in   M e d ica l  Im a g e   P ro c e ss in g   f ro m   UT M ,   M a la y sia .           A s so c iate   P r o f .   Dr.   A b d u l   Ra h i m   b in   A b d u ll a h   h a s  re c e iv e d   h i s  B.   En g . ,   M a ste r  E n g . ,   P h D   De g re e   f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay si a   in   2 0 0 1 ,   2 0 0 4   a n d   2 0 1 1   i n   El e c tri c a l  E n g in e e rin g   a n d   Dig it a l  S ig n a l  P r o c e ss in g   re sp e c ti v e l y .   He   is  c u rre n tl y   a n   A s so c iate   P r o f e ss o r  w it h   th e  De p a rtme n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g   f o r  Un iv e rsiti   T e k n ik a l  M a la y sia   M e lak a   (U T e M ).     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.