Structural Modelling of Fish as Applied to Portion Control in Automated Canning
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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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».