Thermal Imaging to Identify Western Canadian Wheat Classes
Notice bibliographique
Résumé
Varietal purity is one of the important factors in grain grading. In the laboratory, wheatclasses and varieties are determined by trained professionals. For online classification of wheatclasses and varieties, several approaches have been made with image processing technology, butthe classification efficiency was poor and inconsistent. The capability of thermal imaging system forthe identification of wheat classes was investigated. In this study, eight classes of western Canadianwheat were subjected to heating and cooling treatments. During treatment, the sample was heatedor cooled one kernel at a time and then surface temperatures were imaged with the thermal camera.In both treatments, the temperature profiles were dissimilar for all classes. The rate of heating andcooling of the germ end was slower than that of other parts of the kernel for all classes. The averagetemperature of the kernel was in the range of 37.1 (CPSW) to 45.6oC (CWRS) during heating and18.9 (CWRW) to 22.3oC (CWAD) during cooling treatments. The temperature difference betweenkernel average and germ average was 1.7 to 4.1oC in heating and 0.8 to 1.6oC in cooling treatments.The performance of this system must be studied for bulk grain to evaluate the suitability for onlineapplication in grain handling facilities.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».