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:

ในอาหารการจัดการอุตสาหกรรม การจัดเกรดของ วัสดุอาหาร granular จำเป็นเนื่องจากตัวอย่าง วัสดุที่อยู่ภายใต้การ adulteration ในอดีต อาหาร ผลิตภัณฑ์ในรูปของอนุภาคหรือเม็ดถูกส่งผ่าน sieves หรืออื่น ๆ หมายถึงเครื่องจักรกลสำหรับการจัดเกรด วัตถุประสงค์ ในเอกสารนี้ ดำเนินการวิเคราะห์บนบาสมาติก เม็ดข้าว การประเมินประสิทธิภาพการใช้ ประมวลผลและโครงข่ายประสาทจะดำเนินตาม ลักษณะการทำงานที่แยกจากเม็ดข้าวการจัด เกรดของเม็ด ภาพดิจิทัลเป็นที่รู้จักเป็น เทคนิคที่มีประสิทธิภาพ การแยกคุณลักษณะจากข้าว เม็ดในลักษณะที่ไม่ติดต่อ ภาพได้มาสำหรับ ข้าวที่ใช้กล้อง แปลงสีเทาขนาด มัธยฐาน thresholding ผืน เหมาะสม ตรวจหาขอบแหลม ขอบ Sobel ตรวจ การดำเนินการของ สกัด ข้อมูลเชิงปริมาณเป็นการตรวจสอบที่ ดำเนินการในรูปซื้อมาใช้ประมวลผลภาพ เทคนิคผ่านมาเปิดคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (เปิด CV) ซึ่งเป็นไลบรารีของฟังก์ชันที่ช่วยภาพ การประมวลผลในเวลาจริง ลักษณะการทำงานของ มาจากรูปกำหนดให้เครือข่ายประสาท งานนี้มีการดำเนินการระบุคุณภาพที่เกี่ยวข้อง ประเภทสำหรับตัวอย่างข้าวกำหนดตามพารามิเตอร์ เวลาลดลงประสิทธิภาพของการประมวลผลภาพ การดำเนินงาน และปรับปรุงการเพาะปลูกมากขึ้น การจัดเกรดผลลัพธ์ที่ได้จากระบบเครือข่ายประสาท แสดงความถูกต้องมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับการแสดงผล จากผู้เชี่ยวชาญมนุษย์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในอุตสาหกรรมการจัดการอาหาร, การจัดลำดับของ
วัสดุอาหารเม็ดเป็นสิ่งจำเป็นเพราะตัวอย่างของ
วัสดุที่อาจจะปลอมปน ในอดีตที่ผ่านมาอาหาร
ผลิตภัณฑ์ในรูปแบบของอนุภาคหรือเม็ดถูกส่ง
ผ่านตะแกรงหรือวิธีกลอื่น ๆ สำหรับการจัดลำดับ
วัตถุประสงค์ ในบทความนี้วิเคราะห์จะดำเนินการในบาสมาติก
เม็ดข้าว ในการประเมินผลการปฏิบัติงานโดยใช้ภาพ
และการประมวลผลเครือข่ายประสาทจะดำเนินการขึ้นอยู่กับ
คุณสมบัติที่สกัดจากเม็ดข้าวสำหรับการจำแนก
เกรดของเม็ด การถ่ายภาพดิจิตอลได้รับการยอมรับในฐานะที่เป็น
เทคนิคที่มีประสิทธิภาพที่จะดึงคุณสมบัติจากข้าว
เม็ดในลักษณะที่ไม่ติดต่อ ภาพที่ได้มาสำหรับ
ข้าวใช้กล้อง การแปลงสีเทาขนาดกลาง
เรียบ, Adaptive thresholding, การตรวจหาขอบแสนรู้,
โชเบลตรวจจับขอบการดำเนินงานทางสัณฐานวิทยาสกัด
ข้อมูลเชิงปริมาณที่มีการตรวจสอบว่ามีการ
ดำเนินการในภาพที่ได้มาโดยใช้การประมวลผลภาพ
เทคนิคผ่านมาเปิดวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ (เปิด
CV) ซึ่ง เป็นห้องสมุดของฟังก์ชั่นที่ช่วยภาพ
การประมวลผลในเวลาจริง ลักษณะทางสัณฐานของ
ที่ได้มาจากภาพที่มีให้กับเครือข่ายประสาท.
งานนี้ได้รับการดำเนินการระบุคุณภาพที่เกี่ยวข้อง
หมวดหมู่สำหรับตัวอย่างข้าวที่ได้รับขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์.
ประสิทธิภาพของการประมวลผลภาพที่ลดลงช่วงเวลาของ
การดำเนินงานและการรับรู้ที่ดีขึ้นอย่างมากในการเพาะปลูก .
ผลการวัดผลการศึกษาที่ได้รับจากระบบเครือข่ายประสาทเทียม
แสดงให้เห็นถึงความถูกต้องมากขึ้นเมื่อเทียบกับผล
จากผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในอาหาร การจัดการอุตสาหกรรม , เกรดของวัสดุอาหารเม็ดเป็นสิ่งที่จำเป็นเพราะ

ตัวอย่างของวัสดุอาจมีการปลอมปน . ในอดีตที่ผ่านมาผลิตภัณฑ์อาหาร
ในรูปของอนุภาคหรือเม็ดถูกส่งผ่าน
ผ่านตะแกรง หรืออื่น ๆ หมายถึงเครื่องจักรกลสำหรับเกรด
วัตถุประสงค์ ในกระดาษนี้ , การวิเคราะห์แสดงบนเม็ดข้าวบาสมาติก
; เพื่อประเมินประสิทธิภาพการใช้รูปภาพ
การประมวลผลและโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้ขึ้นอยู่กับคุณสมบัติสกัดจากเม็ดข้าว

จัดเกรดของเม็ด การถ่ายภาพดิจิตอลได้รับการยอมรับในฐานะ
เทคนิคที่มีประสิทธิภาพเพื่อสกัดคุณสมบัติจากข้าว
เม็ดในแบบต่างๆ ภาพที่ได้มาเพื่อ
ข้าวโดยใช้กล้อง การแปลงไปยังระดับสีเทา , มัธยฐาน
เรียบ ปรับการตรวจหาขอบแหลม
แบบปรับตัวลิงค์การตรวจหาขอบ การดำเนินการลักษณะของข้อมูลเชิงปริมาณ คือ การสกัด

ตรวจสอบที่แสดงในรูปที่ได้มาโดยใช้การประมวลผล
เทคนิคภาพผ่านแหล่งคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์เปิด ( เปิด
CV ) ซึ่งเป็นห้องสมุดของฟังก์ชันที่ช่วยประมวลผลภาพ
ในเวลาจริง คุณลักษณะทางสัณฐานวิทยา
ได้มาจากภาพที่ให้กับโครงข่ายประสาทเทียม .
งานนี้ได้รับการทำเพื่อระบุประเภทคุณภาพ
ที่เกี่ยวข้องสำหรับตัวอย่างข้าวตามพารามิเตอร์
ประสิทธิภาพการประมวลผลภาพลดเวลาของการดำเนินงานและพัฒนาพืช
การยอมรับอย่างมาก

เกรด ผลลัพธ์ที่ได้จากระบบโครงข่ายประสาทเทียมแสดงความถูกต้องมากขึ้นเมื่อเทียบกับผลผลิต
จากมนุษย์ผู้เชี่ยวชาญ