Length Distribution and Other Dimensional Parameters of Chopped Forage by Image Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Traditional particle size analysis of chopped forage is done by mechanical sieving, thereby providing mass distribution of one dimension. Recent studies have shown that long and narrow particles can tip during shaking and slide through holes smaller than the longest particle dimension. Meanwhile, well calibrated image analysis is definitely more accurate than screening in measuring true dimensions of chopped particles. An experiment was carried out with chopped alfalfa and corn harvested at three theoretical lengths of cut (TLOC = 4.8, 9.5, and 11.1 mm). Particles were initially sorted by the ASABE standard screening method. Particles within each screen were spread on a flat surface and photographed. Pictures were processed with the Image Analysis Toolbox in MATLAB, providing total pixel area, vector length (greatest distance between two points on the periphery), and an estimate of width for individual particles. All particles per picture were weighed, providing an estimate of volume and the third dimension (thickness). The ASABE standard method underestimated particle length as measured by image analysis by an average of 31%. Width was not significantly different for alfalfa particles at three TLOC, as expected, but it increased for corn as TLOC increased, indicating breakage in two dimensions (length and width) due to the bulky nature of corn. Image analysis and mass measurements provided detailed information on total outer surface area per unit mass, with an average of 218 cm2 g-1 dry matter (DM) for alfalfa particles and 133 cm2 g-1 DM for corn particles. Combining image analysis and mechanical sieving improved the estimation of mass and dimensional parameters.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».