Jasmine Flower Color Degradation User-Coded Computer Vision Image Analysis Tool and Kinetics Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Jasmine (Jasminum sambac (L.) Ait.) flowers, valued for their fragrance and essential oils, are extensively used in the flavor, cosmetics, and pharmaceutical industries. However, their useful life is short due to rapid color degradation and browning caused by photo-oxidative stress induced by environmental factors like light, temperature, and humidity. Therefore, the significant reduction in the visual appeal, quality, and economic value necessitates the measurement of temporal color degradation to evaluate the shelf life for jasmine flowers. A developed open-source ImageJ plugin program quantified the color degradation of jasmine petals and pedicles over 25 h. Petal area (>19 mm2) cutoff separated the pedicles. Color degradation kinetics models, including zeroth-order, first-order, exponential decay, Page, and Peleg, using several color indices, were developed, and their performances were evaluated. VEG, hue, chroma, COM, and CIVE color indices were found suitable for kinetics modeling. Peleg and Page models (R2≥0.99) are suitable for petals and pedicles, respectively. Jasmine petals retained their color integrity for longer periods than pedicles. This study underscores the potential of computer vision analysis and kinetic modeling for evaluating flower quality after harvest. The color degradation dynamics were accurately characterized by the kinetic models, which provide actionable insights for optimizing storage and handling practices.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».