En este documento, se propone un novedoso Patrón Direccional Sobel Monogénico (MSDP) utilizando máscaras de orden fraccionario para la extracción de características. El MSDP utiliza máscaras de Sobel de orden fraccionario para identificar bordes delgados junto con información basada en color y textura, aumentando así el rendimiento. Otros métodos de detección de bordes solo pueden identificar bordes gruesos. Hay tres módulos, a saber, extracción de características, reducción de dimensiones a través de un novedoso método de análisis discriminante y clasificación utilizando una Red Neuronal Convolucional (CNN). El MSDP propuesto es insensible a los cambios de rotación y escala existentes en las imágenes. Se utiliza el Algoritmo de Optimización basado en Murciélagos (BAO) para la selección de los mejores parámetros de MSDP. El mejor valor se modifica mediante el operador de Mutación de Pearson (PM) en un esfuerzo por ayudar al algoritmo a evitar óptimos locales y lograr un equilibrio entre búsquedas globales y locales. El trabajo propuesto utiliza CNN para la clasificación y logra una mayor precisión de clasificación para seis conjuntos de datos.