Structural Modelling of Fish as Applied to Portion Control in Automated Canning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Accurate and high-speed generation of a product portion for packaging or canning is of great industrial significance. Optimal portion control refers to making the portion as close as possible to a desired net weight, according to some cost function. A technique of optimal portion control has been developed for can-filling of fish. This approach requires fast on-line measurement of the weight distribution function of each incoming fish in the process line. Direct measurement of this function, which is known to be complex, is not feasible by conventional means, particularly in view of the cost considerations and the necessary production speeds. An indirect approach has been developed that is suitable for on-line measurement of the weight distribution of fish. The approach depends on off-line experimentation and model development, and use of these models on-line in conjunction with fast on-line measurements of simple geometric attributes of each incoming fish. A comprehensive structural model for fish body is developed in the present article, based on real data and practical information on fish body shapes. The model is used to provide reasonable and extensive data on fish, in a quick and cost-effective manner. This approach of model-based data generation is particularly useful when large-scale gathering of mechanical data on fish is not feasible. Procedures and steps of model development are presented in the article. Accuracy of the model is evaluated using real data on a batch of salmon. The related issue of the performance of the on-line sensor for measuring weight distribution function of fish is addressed.
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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 découle