ConclusionsA system for identifying

Conclusions
A system for identifying surface defects on potatoes was designed, based on analyzing images acquired while potatoes
were rotating in front of the camera. When multiple images were combined and adjustments made for rotation, dark areas
caused by defects would appear with almost the same shape and at the same place in three or more frames. The proposed
algorithm was able to detect defects. To increase the standard mode for the system, in parallel with defect detection, a simple
size sorting is also applied. The best algorithm method in classification has an accuracy of about 95% and the size grading
section has an accuracy of about 96.86% for the samples in these experiments

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทสรุประบบสำหรับการระบุข้อบกพร่องผิวบนมันถูกออกแบบมา ขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ภาพที่ได้มาในขณะที่มันฝรั่งมีการหมุนกล้อง เมื่อมีรวมหลายรูปและการปรับปรุงสำหรับหมุน พื้นที่มืดสาเหตุข้อบกพร่องจะปรากฏรูปทรงที่เหมือนกัน และ ที่ตำแหน่งเดียวกันในเฟรมสาม หรือมากกว่านั้น การนำเสนออัลกอริทึมได้ตรวจพบข้อบกพร่อง เพิ่มโหมดมาตรฐานสำหรับระบบ ควบคู่กับการตรวจหาข้อบกพร่อง เรียบง่ายนอกจากนี้ยังใช้การเรียงลำดับขนาด อัลกอริทึมวิธีดีที่สุดในประเภทมีความถูกต้องของประมาณ 95% และการจัดเกรดขนาดส่วนมีความเที่ยงประมาณ 96.86% สำหรับตัวอย่างในการทดลองเหล่านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สรุปผลการวิจัยระบบการระบุข้อบกพร่องบนพื้นผิวมันฝรั่งได้รับการออกแบบบนพื้นฐานของการวิเคราะห์ภาพที่ได้มาในขณะที่มันฝรั่งถูกหมุนในด้านหน้าของกล้อง เมื่อหลายภาพมารวมกันและการปรับทำสำหรับการหมุนบริเวณที่มืดที่เกิดจากข้อบกพร่องที่จะปรากฏเกือบรูปร่างเหมือนกันและในสถานที่เดียวกันในสามหรือมากกว่าเฟรม ที่นำเสนอขั้นตอนวิธีการก็สามารถที่จะตรวจสอบข้อบกพร่อง เพื่อเพิ่มโหมดมาตรฐานสำหรับระบบที่ควบคู่ไปกับการตรวจสอบข้อบกพร่องที่เรียบง่ายการเรียงลำดับขนาดนี้ยังใช้ วิธีการขั้นตอนวิธีการที่ดีที่สุดในการจัดหมวดหมู่มีความแม่นยำประมาณ 95% และขนาดของการจัดลำดับส่วนมีความแม่นยำประมาณ96.86% สำหรับกลุ่มตัวอย่างในการทดลองเหล่านี้ได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สรุป
ระบบระบุข้อบกพร่องที่ผิวบนมันฝรั่งถูกออกแบบบนพื้นฐานของการวิเคราะห์ภาพที่ได้มาในขณะที่มันฝรั่ง
ยังหมุนอยู่ในด้านหน้าของกล้อง เมื่อหลายภาพถูกรวมและปรับให้หมุนพื้นที่มืด
เกิดจากข้อบกพร่องจะปรากฏรูปร่างเกือบเดียวกันในสถานที่เดียวกันในสามหรือมากกว่าเฟรม เสนอ
วิธีการตรวจหาข้อบกพร่อง เพิ่มโหมดมาตรฐานสำหรับระบบในแบบคู่ขนานกับการตรวจหาข้อบกพร่องวิ
ขนาดแยกยังใช้ วิธีที่ดีที่สุดในการสอนมีความถูกต้องประมาณ 95% และคัดขนาด
ส่วนมีความถูกต้องของเกี่ยวกับ 96.86 ) กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการทดลองเหล่านี้