X‐ray Image Analysis to Detect Infestations Caused by Insects in Grain
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Insect infestations in stored wheat affect the chemical characteristics and baking qualities of wheat flour, and insect‐infested flours are unacceptable in the baking industry. The efficiency of the soft X‐ray method to detect infestations caused by Cryptolestes ferrugineus (Stephens), Tribolium castaneum (Herbst), Plodia interpunctella (Hübner), Sitophilus oryzae (L.), and Rhyzopertha dominica (F.) in wheat kernels was determined in this study. Wheat kernels infested by different insects were prepared by artificial implantation of insect eggs or by introducing adult insects in wheat samples. Kernels infested by different stages of the insects were X‐rayed until the adults emerged from the kernels. A total of 57 features using histogram groups, histogram and shape moments, and textural features were extracted from the X‐ray images and a linear‐function parametric classifier was used to identify the insect‐infested kernels. The parametric classifier identified more than 84% of infestations due to C. ferrugineus and T. castaneum larvae. The infestations by C. ferrugineus pupae‐adults and P. interpunctella larvae were identified with >96% accuracy. Kernels infested by different stages of S. oryzae and R. dominica larvae were identified with >98% accuracy. Using the Berlese funnel method, 67, 51, and 81% of first, second, and third instars of C. ferrugineus, respectively, were extracted in 6 hr. The same infested kernels were all categorized as infested by the parametric classifier. When kernels infested by different insects were pooled together, the parametric classifier correctly identified 74% of uninfested and 94% of infested kernels by the internal and external grain feeders. The 26% false positives identified from the independent test was caused by one sample infested by T. castaneum. When that sample was removed from the training set, the false positives were reduced to 16%, and 92.7% of infested kernels by different insects were correctly identified.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».