A Two-pass deep learning system for monitoring visual attributes of food in real-time during fluidized bed drying
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
Consumers rely on visual attributes when purchasing dried foods. If the product is unattractive, they walk away, leading to increase in global food waste. Attempts have been made to develop computer vision (CV) systems to monitor visual attributes of foods during the drying process. Unfortunately, figure-ground separation challenges, such as overlapping, clustering, and variation in color and texture prevented the development of effective solutions for monitoring visual attributes of food during fluidized bed drying. To resolve this problem, we investigated the use of “Unet-Xception”, a novel real-time deep learning solution for monitoring the color, texture, and size of green peas, during fluidized bed drying. “Unet-Xception” combined modified U-Net and Xception architectures. U-Net segmented images of the peas, while Xception predicted visual attributes using the segmented output. Unet-Xception achieved a Mean Intersection-Over-Union (MioU) of 0.9464 for segmentation quality, surpassing a classical CV solution. The AI-solution also detected additional objects of interest and outperformed the classical CV model in predicting visual attributes. It was found that a* and b* indices were the best predictors of color during drying. Homogeneity was the best parameter for monitoring texture. As expected, with improved segmentation and the detection of additional objects of interest, Unet-Xception produced far smoother trends than the classical model during deployment. This adaptable and novel solution is therefore able to monitor real-time changes in visual attributes of food, during fluidized bed drying. Incorporating this solution into current food dryers could lead to consistent product quality and significant reduction in global food waste.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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