The appearances of agricultural pro

The appearances of agricultural products are important indices for evaluating the quality of commodities
and the characteristics of different varieties. In general, the appearances are evaluated by experts based
on visual observations. However, the concern regarding this method is that it lacks objectivity, and it is
not quantifiable because it depends greatly on an empirical knowledge. In addition, agricultural products
have multiple appearance features; therefore, several of them need to be analyzed simultaneously for
correct evaluation of the appearance. In this study, we developed a new image analysis system that
can simultaneously evaluate multiple appearance characteristics such as the color, shape and size, of
agricultural products in detail. To evaluate the effectiveness of this system, we conducted quality evaluations
and cultivar identification on the basis of cluster analysis, multidimensional scaling and discriminant
analysis of the appearance characteristics. The results of the cluster analysis revealed that
strawberries could be classified on the basis of their appearance characteristics. Furthermore, we were
able to visualize the small differences in the appearance of the fruit based on multiple characteristics
on a two-dimensional surface by performing multidimensional scaling. The results demonstrate that
our system is effective for qualitative evaluations of the appearance of strawberries. The results of the
discriminant analysis revealed that the accuracy of strawberry cultivar classification using 14 cultivars
was

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ลักษณะของสินค้าเกษตรเป็นดัชนีสำคัญในการประเมินคุณภาพของสินค้าโภคภัณฑ์และลักษณะของสายพันธุ์ที่แตกต่างกัน ทั่วไป ลักษณ์จะถูกประเมิน โดยใช้ผู้เชี่ยวชาญสังเกตภาพบน อย่างไรก็ตาม ความกังวลเกี่ยวกับวิธีการนี้คือ มันขาดปรวิสัย และเป็นไม่วัดปริมาณได้เนื่องจากขึ้นอยู่มากเป็นความรู้ที่ประจักษ์ นอกจากนี้ เกษตรมีหลายลักษณะลักษณะ ดังนั้น เป็นจำนวนมากจำเป็นต้องวิเคราะห์พร้อมกันสำหรับการประเมินผลที่ถูกต้องของลักษณะที่ปรากฏ ในการศึกษานี้ เราได้พัฒนาระบบวิเคราะห์ภาพแบบใหม่ที่พร้อมสามารถประเมินหลายลักษณะลักษณะเช่นสี รูปร่าง และ ขนาด ของเกษตรในรายละเอียด การประเมินประสิทธิภาพของระบบนี้ เราได้ดำเนินการประเมินคุณภาพและรหัส cultivar โดยแบ่งมาตราส่วนหลายมิติ และ discriminantวิเคราะห์ลักษณะปรากฏ เปิดเผยผลการวิเคราะห์การคลัสเตอร์ที่สตรอเบอร์รี่สามารถจำแนกได้ตามลักษณะรูปลักษณ์ของพวกเขา นอกจากนี้ เราได้สามารถมองเห็นภาพความแตกต่างขนาดเล็กในลักษณะของผลไม้ตามลักษณะของหลายบนพื้นผิวสองมิติโดยทำการกำหนดขนาดมิติ แสดงผลที่ระบบของเราเป็นการประเมินเชิงคุณภาพของลักษณะที่ปรากฏของสตรอเบอร์รี่ ผลของการdiscriminant analysis revealed that the accuracy of strawberry cultivar classification using 14 cultivarswas <42%, when only single feature was used. However, the rate increased to 68% after combining thethree features. These results indicate that our system exploits the advantage of analyzing multipleappearance characteristics.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การปรากฏตัวของผลิตภัณฑ์ทางการเกษตรเป็นดัชนีที่สำคัญสำหรับการประเมินคุณภาพของสินค้า
และลักษณะของสายพันธุ์ที่แตกต่างกัน โดยทั่วไปที่ปรากฏได้รับการประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญตาม
ข้อสังเกตภาพ อย่างไรก็ตามความกังวลเกี่ยวกับวิธีการนี้ก็คือว่ามันขาดความเป็นกลางและเป็น
เชิงปริมาณไม่ได้เพราะมันขึ้นอยู่กับความรู้เชิงประจักษ์ นอกจากนี้สินค้าเกษตร
มีคุณสมบัติลักษณะหลาย ๆ ดังนั้นหลายคนจะต้องมีการวิเคราะห์ไปพร้อม ๆ กันสำหรับ
การประเมินผลที่ถูกต้องของลักษณะที่ปรากฏ ในการศึกษานี้เราได้พัฒนาระบบการวิเคราะห์ภาพใหม่ที่
พร้อมกันสามารถประเมินลักษณะลักษณะหลายอย่างเช่นสีรูปร่างและขนาดของ
สินค้าเกษตรในรายละเอียด เพื่อประเมินประสิทธิผลของระบบนี้เราดำเนินการประเมินผลที่มีคุณภาพ
และการตรวจสอบพันธุ์บนพื้นฐานของการวิเคราะห์กลุ่มปรับหลายมิติและจำแนก
การวิเคราะห์ลักษณะลักษณะที่ปรากฏ ผลที่ได้จากการวิเคราะห์กลุ่มเปิดเผยว่า
สตรอเบอร์รี่สามารถจำแนกบนพื้นฐานของลักษณะการปรากฏตัวของพวกเขา นอกจากนี้เรามีความ
สามารถที่จะมองเห็นความแตกต่างเล็ก ๆ ในลักษณะของผลไม้ที่ขึ้นอยู่กับลักษณะหลาย ๆ
บนพื้นผิวสองมิติโดยการดำเนินการปรับหลายมิติ ผลแสดงให้เห็นว่า
ระบบของเราที่มีประสิทธิภาพสำหรับการประเมินคุณภาพของการปรากฏตัวของสตรอเบอร์รี่ ผลการ
วิเคราะห์จำแนกเปิดเผยว่าความถูกต้องของการจำแนกพันธุ์สตรอเบอร์รี่ 14 โดยใช้สายพันธุ์
ที่ถูก <42% เมื่อคุณลักษณะเดียวเท่านั้นที่ใช้ อย่างไรก็ตามอัตราการเพิ่มขึ้นถึง 68% หลังจากการรวม
สามคุณสมบัติ ผลการศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าระบบของเราใช้ประโยชน์จากความได้เปรียบของการวิเคราะห์หลาย
ลักษณะลักษณะที่ปรากฏ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ลักษณะของผลิตภัณฑ์ทางการเกษตร เป็นดัชนีที่สำคัญสำหรับการประเมินคุณภาพของสินค้า
และลักษณะของสายพันธุ์ที่แตกต่างกัน ทั่วไป ที่ปรากฏจะถูกประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญตาม
การสังเกตภาพ อย่างไรก็ตาม ความกังวลเกี่ยวกับวิธีการนี้คือ ว่า มัน ขาดเป้าหมาย และมันไม่ได้เพราะมันขึ้น
นั้นอย่างมากกับความรู้เชิงประจักษ์นอกจากนี้ ผลิตภัณฑ์การเกษตร
มีคุณลักษณะที่ปรากฏหลาย ดังนั้น หลายของพวกเขาต้องถูกวิเคราะห์พร้อมกันสำหรับ
การประเมินที่ถูกต้องของลักษณะที่ปรากฏ ในการศึกษานี้ได้พัฒนาระบบวิเคราะห์ภาพใหม่ที่
พร้อมกันสามารถประเมินคุณลักษณะลักษณะต่างๆ เช่น สี รูปร่าง และขนาด ของ
สินค้าเกษตรในรายละเอียดเพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบนี้ เราทำการประเมินคุณภาพ
และการจำแนกพันธุ์บนพื้นฐานของการวิเคราะห์กลุ่มพหุมิติ มาตราส่วน และการวิเคราะห์จำแนก
ของลักษณะที่ปรากฏของ ผลจากการวิเคราะห์ พบว่า กลุ่ม
สตรอเบอร์รี่สามารถแบ่งบนพื้นฐานของลักษณะที่ปรากฏของพวกเขา นอกจากนี้เรา
สามารถเห็นภาพความแตกต่างเล็ก ๆ ในลักษณะของผลไม้โดยใช้หลายคุณลักษณะ
บนพื้นผิวสองมิติ โดยแสดงหลายมิติการ ผลลัพธ์ที่แสดงให้เห็นว่าระบบของเรามีประสิทธิภาพสำหรับ
คุณภาพการประเมินผลของลักษณะที่ปรากฏของสตรอเบอร์รี่ ผลของ
การวิเคราะห์พบว่า ความถูกต้องของการจำแนกพันธุ์สตรอเบอรี่โดยใช้ 14 พันธุ์
คือ < 42 เปอร์เซ็นต์ เมื่อมีคุณลักษณะเดียวที่ใช้ แต่อัตราการเพิ่มขึ้นถึง 68 % รวม
3 คุณสมบัติ ผลลัพธ์เหล่านี้บ่งชี้ว่า ระบบของเราใช้ประโยชน์จากประโยชน์ของการวิเคราะห์ลักษณะที่ปรากฏหลาย