| ชื่อบทความ |
ระบบค้นหาผลิตภัณฑ์ฮาลาลด้วยวิธีการประมวลผลภาพ
|
|
|
|
| ชื่อผู้แต่ง |
อรรถพล อดุลยศาสน์ อับดุลเลาะ บากา และจีรวุธ มุนินทร์นพมาศ (Attapol Adulyasas, Abdulloh Baka and Jeerawoot Muninnoppamas)
|
| หน่วยงาน |
คณะวิทยาศาสตร์เทคโนโลยีและการเกษตร มหาวิทยาลัยราชภัฏยะลา (Faculty of Science Technology and Agriculture, Yala Rajabhat University, Yala)
|
| ชื่อวารสาร |
วารสารแม่โจ้เทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรม ปีที่ 9 ฉบับที่ 2 กรกฎาคม – ธันวาคม 2566
|
| บทคัดย่อ |
ในปัจจุบันมีผลิตภัณฑ์อาหารฮาลาลวางจำหน่ายอยู่ในท้องตลาดพบว่ามีการใช้ตราฮาลาลอย่างไม่ถูกต้องอยู่บ่อยครั้งและสร้างความเข้าใจผิดให้กับผู้บริโภค ดังนั้นระบบตรวจสอบสถานะฮาลาล จึงมีความจำเป็นต่อผู้บริโภคที่จะสามารถตรวจสอบข้อมูลที่มีความถูกต้องผ่านช่องทางออนไลน์ได้ ระบบตรวจสอบสถานะฮาลาลได้ถูกพัฒนาขึ้นให้รองรับการสืบค้นด้วยการประมวลผลภาพของผลิตภัณฑ์ การสืบค้นด้วยบาร์โค้ด และการสืบค้นด้วยคำค้น ประสิทธิภาพในการสืบค้นของระบบถูกประเมินในสองกรณีคือ ความเร็ว และความถูกต้องของผลการสืบค้น โดยผลการประเมินด้านความเร็วการสืบค้นข้อมูลจากฐานข้อมูลที่มีจำนวนข้อมูล 1,000 ระเบียน พบว่าวิธีสืบค้นด้วยวิธีสแกนบาร์โค้ดมีความเร็วสูงสุด ตามด้วยการสืบค้นด้วยคำค้น และการสืบค้นด้วยภาพ ซึ่งมีความเร็ว 3.37 มิลลิวินาที 67 มิลลิวินาที และ 3,576 มิลลิวินาที ตามลำดับ นอกจากนี้ความถูกต้องของข้อมูลพบว่าวิธีการสืบค้นด้วยการประมวลผลภาพมีความถูกต้องมากที่สุดร้อยละ 98.5 ตามด้วยการสืบค้นด้วยคำค้นมีความถูกต้องร้อยละ 97.8 และสืบค้นด้วยบาร์โค้ดมีความถูกต้องร้อยละ 95.3
|
| คำสำคัญ |
มาตรฐานฮาลาล, ฐานข้อมูลผลิตภัณฑ์, บาร์โค้ด, ประมวลผลภาพ, ค้นหาภาพ
|
| ปี พ.ศ. |
2566
|
| ปีที่ (Vol.) |
9
|
| ฉบับที่ (No.) |
2
|
| เดือนที่พิมพ์ |
กรกฎาคม - ธันวาคม
|
| เลขที่หน้า (Page) |
34-46
|
| ISSN |
ISSN 3027-7280 (Online)
|
| DOI |
10.14456/mitij.2023.8
|
| ORCID iD |
0000-0003-1455-7857
|
| ไฟล์บทความ |
https://mitij.mju.ac.th/ARTICLE/R66012.pdf
|
| | |
| เอกสารอ้างอิง | |
| |
A.Jakubovic, & J.Velagic. (2018). Image Feature Matching and Object Detection Using Brute-Force Matchers. International Symposium ELMAR. Croatia: IEEE.
|
| |
A.R.Chayapathi, G.S.Gumar, M.S.Be, J.Thriveni, & K.R.Venugopal. (2021). Survey and Comparison of String Matching Algorithms. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 12(12), 1471-1491.
|
| |
BillionBees. (2020). Halal E-Codes. France, Paris.
|
| |
Dynamsoft. (2021, 8 23). Barcode Scanning Accuracy Benchmark and Comparison. Tips and Tricks. Retrieved 1 2022, from https://www.dynamsoft.com/blog/insights/barcode-scanning-accuracy-benchmark-and-comparison/
|
| |
Insanyya Apps. (2021). My Halal Scanner. USA, California.
|
| |
J.Cheng, C.Leng, J.Wu, H.Cui, & H.Lu. (2014). Fast and Accurate Image Matching with Cascade Hashing for 3D Reconstruction. USA: IEEE.
|
| |
Statista. (2022). Forecast market revenue of halal food worldwide from 2018 to 2027. Retrieved 2022, from statista: www.statista.com
|
| |
The Central Islamic of Thailand. (2022, 8). Committee Central News. Retrieved 8 2022, from The Central Islamic of Thailand: www.cicot.or.th/en/news/lists/1/3/Committee-Central-News
|
| |
Ummah Labs & Co. (2020). Scan Halal. Retrieved October 2021, from https://apps.apple.com/us/developer/ummah-labs-co/id589534188
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|