Machine vision based grain handling system
Notice bibliographique
Résumé
A line scan and an area scan cameras were used to acquire images offive grain types namelybarley, Canada Westem AmberDurum (CWAD) wheat, Canada Westem Red Spring (CWRS) wheat, oats, and rye from across the various growing regions in the Westem Canadian prairies.Images rvere acquired by placing individual kemels in a non-touching manner in the camera's field of view and by packing them as a bulk sample in a petri dish.Software was developed using C++ on the windows platform to analyze images and extract 51 morphological, 123 color, and 56 textural features.Grain identif,rcation was tried using images of individual and bulk kemels.Classification of individual kemels was done using morphological, color, textural, and all the features combined together, whereas, for bulk samples, classification was tried using color, textural, and both the features combined.The top 20 features from each of morphological, color, and textural sets were selected and classification was carried outusing the combined 60.Using the top 10 features ofeach set, classification was carried out using the combined 30 features.Three types ofclassifiers, namely back propagation network, non- parametric, and specialist probabilistic neural network, were used for classification purposes.An mean classification accuracy of 96,9,94.3,95,and95.5%owereobtained for individual kemel images when the top 20 morphological, color, and texfural features were used fo grain classification using the back propagation network @PN), non-parametric, specialist probabilistic neural network (SPNN), and modified SPNN ciassifiers, respectively; For bulk sample images, classification accuracies close to 100% were obtained using top 20 color and top 20 textural features.A dual conveyorbelt system was designed and fabricated to present the grain samples to the line scan camera in a non-touching maruler on a continuous basis.A vibratory hopper was used to feed the grain to the primary conveyor belt.Use ofthe vibratory hopper and differential belt speed resulted in over 93%o instances of single kemels.A comparison of seven size features extracted from images ofsingle gtain kemels obtained from area and line scan cameras revealed that there was no variability-in size features.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».