Hardware-Software Complex for Laser Scanning in Color Sorting Machines
Notice bibliographique
Résumé
The paper concerns the problem of grain mixture analysis based on processing images synthesized during line-by-line scanning of each object in color sorting systems. The paper presents a hardware-software complex for sorting objects in the real time. The hardware part of the complex consists of two blocks: light source and device for reception and processing of images. The light source is a laser, passed through optical fiber and linearly expanded across the entire width of the photoseparator’s chute. Linear laser scan produces significant intensity of illumination. It is sufficient for working on the transmission of radiation through objects. The software part of the complex also consists of two blocks: the thresholding algorithm and an automated program for finding the optimal parameters of sorting on the basis of that algorithm. The algorithm calculates the number of connected defective pixels with arbitrary shape. Automated program works on the basis of pre-formed images of the objects of two classes: good and defective. As a result, the program displays in tabular form the most optimal sorting parameters. The program shows the dependence of the loss of good product from the missouts of the defective objects. The customer gets a clear choice of the most suitable sorting results. This complex was tested for sorting of unshelled rice seeds via transmission. It is shown that the complex allows to effectively detect hidden seed defects: red pigmentation, immaturity, fungal diseases, and others.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,006 |
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 ».