INTELLIGENT COMPUTER VISION SYSTEM (SAIF) FOR AUTOMATED INSPECTION OF GINSENG ROOTS QUALITY
Notice bibliographique
Résumé
Intelligent computer-vision system for automated inspection of food safety and quality (SAIF) developed on the basis of compact CCD camera with IEEE-1396 interface and configurable software (IMAQ TM 6.1, Lab VIEW 7.0) is presented. It offers an extensive set of optimized functions for advanced image acquisition, segmentation, feature extraction, data analysis, spatial measurement and calibration. It also includes the ability to set up complex pass/fail decisions in order to control digital I/O devices such as PLC. The system application for online inspection of ginseng root quality during drying was developed. Area shrinkage was continuously monitored through computer-vision system by extracting morphological features with thresholding and pixels counting. Colour changes were monitored through computer-vision system as surface color intensity. Relationships between image attributes and physical parameters of drying (shrinkage/moisture, color/quality) were used for online estimation of actual moisture content and quality degradation. Testing of system proved accuracy in estimation of ginseng quality and process parameters in multi-stage drying. The feasibility of SAIF as system observer for closed-loop control is discussed.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».