In food handling industry, grading

In food handling industry, grading of granular food materials is necessary because samples of material are subjected to adulteration. In the past, food products in the form of particles or granules were passed through sieves or other mechanical means for grading purposes. In this paper, analysis is performed on basmati rice granules; to evaluate the performance using image processing and Neural Network is implemented based on the features extracted from rice granules for classification grades of granules. Digital imaging is recognized as an efficient technique, to extract the features from rice granules in a non-contact manner. Images are acquired for rice using camera. Conversion to gray scale, Median smoothing, Adaptive thresholding, Canny edge detection, Sobel edge Detection, morphological operations, extraction of quantitative information are the checks that are performed on the acquired image using image processing technique through Open source Computer Vision (Open CV) which is a library of functions that aids image processing in real time. The morphological features acquired from the image are given to Neural Network. This work has been done to identify the relevant quality category for a given rice sample based on its parameters. The performance of image processing reduced the time of operation and improved the crop recognition greatly. Grading results obtained from Neural Network system shows greater accuracy when compared with the outputs from human experts.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในการจัดการอุตสาหกรรมอาหาร การจัดเกรดของวัสดุอาหาร granular จำเป็นเนื่องจากตัวอย่างของวัสดุที่ต้องการ adulteration ในอดีต ผลิตภัณฑ์อาหารในรูปของอนุภาคหรือเม็ดถูกส่งผ่านผ่าน sieves หรืออื่น ๆ หมายถึงเครื่องจักรกลสำหรับวัตถุประสงค์การจัดเกรด ในเอกสารนี้ ดำเนินการวิเคราะห์บนเม็ดข้าวบาสมาติก เพื่อประเมินประสิทธิภาพการทำงานที่ใช้การประมวลผลภาพและโครงข่ายประสาทถูกนำมาใช้ตามลักษณะการทำงานที่แยกจากเม็ดข้าวในประเภทเกรดของเม็ด ภาพดิจิทัลถูกรู้จักว่าเป็นเทคนิคมีประสิทธิภาพ การแยกคุณลักษณะจากเม็ดข้าวในลักษณะที่ไม่ติดต่อ ภาพได้มาสำหรับข้าวโดยใช้กล้อง แปลงสีเทาขนาด ราบเรียบ มัธยฐาน Thresholding แบบอะแดปทีฟ ตรวจพบขอบแหลม Sobel ขอบตรวจ การดำเนินการของ สกัดข้อมูลเชิงปริมาณจะตรวจสอบที่ดำเนินการในภาพได้รับการใช้เทคนิคการประมวลผลภาพผ่านมาเปิดคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (เปิด CV) ซึ่งเป็นไลบรารีของฟังก์ชันที่ช่วยประมวลผลภาพในเวลาจริง ลักษณะการทำงานของที่มาจากรูปที่ให้โครงข่ายประสาท งานนี้มีการดำเนินการระบุประเภทมีคุณภาพสำหรับตัวอย่างข้าวกำหนดตามพารามิเตอร์ ประสิทธิภาพของการประมวลผลภาพลดเวลาของการดำเนินงาน และปรับปรุงการเพาะปลูกอย่างมาก ผลที่ได้รับจากระบบเครือข่ายประสาทจัดเกรดแสดงความถูกต้องมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับ outputs จากมนุษย์ผู้เชี่ยวชาญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในอุตสาหกรรมการจัดการอาหาร, การจัดลำดับของวัสดุอาหารเม็ดเป็นสิ่งจำเป็นเพราะตัวอย่างของวัสดุที่อาจจะเจือปน ในอดีตที่ผ่านมาผลิตภัณฑ์อาหารในรูปแบบของอนุภาคหรือเม็ดได้ผ่าน sieves หรือวิธีกลอื่น ๆ เพื่อวัตถุประสงค์ในการจัดลำดับ ในบทความนี้การวิเคราะห์จะดำเนินการในเม็ดข้าวบาสมาติก; การประเมินผลการปฏิบัติงานโดยใช้การประมวลผลภาพและโครงข่ายประสาทเทียมจะดำเนินการตามลักษณะที่สกัดจากเม็ดข้าวสำหรับการจัดหมวดเกรดของเม็ด การถ่ายภาพดิจิตอลได้รับการยอมรับในฐานะที่เป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพที่จะดึงคุณสมบัติจากเม็ดข้าวในลักษณะที่ไม่ติดต่อ ภาพที่จะได้รับสำหรับกล้องข้าวโดยใช้ แปลงสีเทาขนาดกลางเรียบ, ปรับ thresholding, การตรวจหาขอบแสนรู้, การตรวจหาขอบโชเบล, การดำเนินงานของก้านสกัดจากข้อมูลเชิงปริมาณที่มีการตรวจสอบที่จะมีขึ้นในภาพที่ได้มาโดยใช้เทคนิคการประมวลผลภาพผ่านมาเปิดคอมพิวเตอร์วิชั่น (เปิด CV) ซึ่ง เป็นห้องสมุดของฟังก์ชั่นที่ช่วยประมวลผลภาพในเวลาจริง คุณสมบัติทางสัณฐานวิทยาที่ได้มาจากภาพที่มีการมอบให้กับโครงข่ายประสาทเทียม งานนี้ได้รับการดำเนินการในการระบุประเภทที่มีคุณภาพที่เกี่ยวข้องสำหรับตัวอย่างข้าวที่กำหนดบนพื้นฐานของพารามิเตอร์ ประสิทธิภาพการทำงานของการประมวลผลภาพลดเวลาของการดำเนินการและปรับปรุงการรับรู้การเพาะปลูกมาก ผลการจัดลำดับที่ได้รับจากระบบโครงข่ายประสาทเทียมแสดงให้เห็นถึงความถูกต้องมากขึ้นเมื่อเทียบกับผลจากผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในอาหาร การจัดการอุตสาหกรรม , เกรดของวัสดุอาหารเม็ดเป็นสิ่งที่จำเป็น เพราะตัวอย่างของวัสดุอาจมีการปลอมปน . ในอดีตที่ผ่านมาผลิตภัณฑ์อาหารในรูปแบบของอนุภาคหรือเม็ดได้ผ่านตะแกรง หรือหมายถึงเครื่องจักรกลอื่น ๆสำหรับคะแนนวัตถุประสงค์ ในกระดาษนี้ , การวิเคราะห์แสดงบนเม็ดข้าวบาสมาติก ;เพื่อประเมินผลการปฏิบัติงานโดยใช้การประมวลผลภาพและโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้ตามลักษณะที่สกัดจากเม็ดข้าวจัดเกรดของเม็ด การถ่ายภาพดิจิตอลได้รับการยอมรับเป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพ สกัดจากข้าวมีเม็ดในแบบต่างๆ ภาพที่ได้มาเพื่อข้าวโดยใช้กล้อง การแปลงไปยังระดับสีเทา , มัธยฐานเรียบการปรับ , การตรวจหาขอบแหลม ลิงค์การตรวจหาขอบปฏิบัติการสัณฐานวิทยา , การสกัดข้อมูลเชิงปริมาณ คือ การตรวจสอบว่า มีการซื้อภาพใช้เทคนิคการประมวลผลผ่านแหล่งคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์เปิดภาพ ( เปิด CV ) ซึ่งเป็นห้องสมุดของฟังก์ชันที่ช่วยประมวลผลภาพในเวลาจริงการศึกษาลักษณะสัณฐานวิทยาที่คุณสมบัติที่ได้มาจากภาพที่ให้กับโครงข่ายประสาทเทียม . งานนี้ได้รับการทำเพื่อระบุประเภทคุณภาพที่เกี่ยวข้องสำหรับตัวอย่างข้าวตามพารามิเตอร์ ประสิทธิภาพของการประมวลภาพ ลดเวลาในการดำเนินการและการปรับปรุงพืชได้รับการยอมรับอย่างมากผลลัพธ์ที่ได้จากระบบโครงข่ายการแสดงความถูกต้องมากขึ้นเมื่อเทียบกับผลผลิตจากมนุษย์ผู้เชี่ยวชาญ