Classification and Pixel-Based Segmentation to Evaluate Soybean Seeds Submitted to Tetrazolium Test
Notice bibliographique
Résumé
Production and use of high quality seeds are essential for the soybean crop. Thus, the quality control system in seeds industry must be reliable, precise, and fast. Tetrazolium test evaluates not only seeds viability but also their vigor, as well as provides information concerning agents that cause their quality reduction. Although this test does not use expensive devices and reagents, it requires a well-trained analyst. Its precision depends on knowledge of all techniques and required procedures. Besides, also necessary is the observer’s subjectivity. So, this trial aimed at developing a computational tool that could minimize the implicit subjectivity in carrying out this test. It also contributes to generate a greater credibility of information and to guarantee precise answers. Algorithms of supervised classification were applied based on extraction of digital images characterization of tetrazolium test. This procedure aimed at producing pixel-based segmentation of those images, to produce a digital segmented image of tetrazolium test according to damage classes. This tool allows, based on image of tetrazolium test, to identify damage on soybean embryos, as well as its site and extension on tissues, so that the interpretation is less subjective. The applied method allowed identifying damage on images of tetrazolium tests in a straightforward way, as well as extracting safer information about those damages and carrying out management control of tetrazolium test according to a seed data file.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».