A Comprehensive Review of Portable Microwave Sensors for Grains and Mineral Materials Moisture Content Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a comprehensive review of portable microwave sensors for monitoring moisture content (MC) is presented. MC monitoring is crucial in different industries, particularly food and farming. Microwave-based approaches for measuring the MC of the grains and mineral materials are studied. These approaches are categorized into three groups: S-parameters, dielectric constant, and impedance measurements. While these methods are interrelated, they have differences. The investigated methods use different microwave antenna sensors for MC monitoring, such as coaxial probes, horn antennas, loop antennas, microstrip patch antennas, and frequency selective surface (FSS) antenna. State-of-the-art microwave sensors were investigated thoroughly to clarify the current challenges and possible solutions of MC monitoring. A comparison between the investigated sensors was made to determine their advantages and disadvantages. According to the comparison, sensors operating above 10 GHz suffer from cross-interference. Moreover, microstrip patches can monitor a wide MC range as extensive as 60%. At the same time, the FSS sensor has the highest sensitivity with an error as low as 0.023% at X-band. Microstrip patch and FSS antennas can be printed directly on a flexible, low-loss, and lightweight material to monitor the grain MC. The flexibility, compactness, portability, ease of environment-friendly fabrication, and high sensitivity are among the criteria determining the most suitable microwave sensors for industrial and consumer MC monitoring applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».