This paper focuses on two varieties

This paper focuses on two varieties of date fruits in the tamr stage. Bomaan and Lolo are
among the most common date fruits in the Gulf area. Ten date fruits of each variety were
picked from the El-Sad factory randomly. The image of each fruit was captured using the
Mavica digital camera under fluorescent illumination. Matlab of Mathworks was used to find
out the R, G, and B intensity of each pixel of each fruit’s image and then to calculate the mean
value for each fruit. The fructose and glucose content of each fruit were determined using the
HPLC technique. Since sucrose decomposes into mono sugars under storage conditions, it
was neglected in this study. Furthermore, HPLC results showed that sucrose content is less
than 0.2% in the whole sample. SPSS regression tools were used to relate each fruit fructose
and glucose content to its associate R and G intensity mean value. As a result, prediction
equations of fructose and glucose content according to R or G intensity were developed for
each variety. For validation, additional samples of 43 fruits of the two varieties were
collected from two different sources. 31 of them were gathered from the El-Sad factory and
the rest were collected from the local market were nobody could trace their producer. The
fruits in the additional samples were handled in the same way the first sample’s fruits were
handled. The one exception was that the values of color intensity were applied in the
associated prediction equation and the predicted values of sugar content were compared to the
resulting values from the HPLC system. SPSS was used to find out the prediction error for
each variety.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เอกสารนี้มุ่งเน้นเกี่ยวกับพันธุ์ผลไม้วันสองในระยะ tamr Bomaan และโลโลระหว่างผลไม้วันทั่วบริเวณอ่าว ผลไม้วันสิบของแต่ละรับจากโรงงานเอเศร้าแบบสุ่ม ภาพของผลไม้แต่ละถูกบันทึกโดยใช้การกล้องดิจิตอล Mavica ภายใต้แสงสว่างเรืองแสง ใช้ Matlab Mathworks หาออก R, G และ B ความเข้มของแต่ละพิกเซลของผลไม้แต่ละรูปแล้วคำนวณค่าเฉลี่ยค่าสำหรับผลไม้แต่ละ เนื้อหาฟรักโทสและกลูโคสของผลไม้แต่ละถูกกำหนดโดยใช้การเทคนิค HPLC เนื่องจาก decomposes ซูโครสเป็นน้ำตาลโมโนภายใต้สภาพการจัดเก็บ มันเป็นที่ที่ไม่มีกิจกรรมในการศึกษานี้ นอกจากนี้ HPLC ผลพบว่า ซูโครสเนื้อหามีน้อยกว่า 0.2% จากตัวอย่างทั้งหมด โปรแกรมถดถอยเครื่องมือใช้ในการเชื่อมโยงแต่ละผลไม้ฟรักโทสและน้ำตาลในเนื้อหาของรศ R และ G ความเข้มหมายถึง ค่า เป็นผล ทำนายสมการของเนื้อหาฟรักโทสและกลูโคสตามความเข้มของ R หรือ G ได้รับการพัฒนาสำหรับความหลากหลายแต่ละ สำหรับการตรวจสอบ ตัวอย่างเพิ่มเติมของผลไม้ 43 ของสองสายพันธุ์ดีรวบรวมจากแหล่งต่าง ๆ 2 แหล่ง 31 ของพวกเขาได้รวบรวมจากโรงงานเอเศร้า และส่วนเหลือถูกรวบรวมจากตลาดท้องถิ่นไม่มีใครสามารถติดตามโปรดิวเซอร์ของพวกเขา ที่ผลไม้ตัวอย่างเพิ่มเติมถูกจัดการแบบเดียวกับที่มีผลไม้เป็นอย่างแรกจัดการ ข้อยกเว้นหนึ่งว่า ค่าของความเข้มของสีถูกนำไปใช้ในการสมการพยากรณ์ที่เกี่ยวข้องและค่าคาดการณ์ของเนื้อหาน้ำตาลถูกเปรียบเทียบกับการค่าผลลัพธ์จากระบบ HPLC โปรแกรมใช้ในการค้นหาข้อผิดพลาดการคาดเดาสำหรับความหลากหลายแต่ละ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กระดาษนี้จะเน้นพันธุ์ผลไม้ ในวันที่ tamr เวที bomaan และโลโลเป็น
ในหมู่ที่พบมากที่สุดวันที่ผลไม้ในพื้นที่อ่าว สิบวันผลไม้หลากหลายแต่ละถูก
เลือกจาก El เศร้าโรงงานแบบสุ่ม รูปภาพของผลไม้แต่ละถ่ายใช้
mavica กล้องดิจิตอลภายใต้แสงจากหลอดไฟ แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของแมธเวิร์คส์ที่ใช้ในการค้นหา
ออก R , G ,และ B ความเข้มของแต่ละพิกเซลของภาพแต่ละภาพแล้วผลการคํานวณค่าหมายถึง
สำหรับแต่ละผล และกลูโคสและฟรุคโตสปริมาณของผลไม้แต่ละถูกกำหนดโดยใช้
วิธี HPLC ตั้งแต่ซูโครสสลายตัวเป็น Mono น้ำตาลภายใต้สภาพกระเป๋ามัน
ถูกทอดทิ้งในการศึกษานี้ นอกจากนี้ ผลการวิจัยพบว่า เนื้อหาและซูโครสน้อยลง
กว่า 0.2% ในตัวอย่างทั้งหมดการใช้ SPSS เป็นเครื่องมือที่เกี่ยวข้องกับผลไม้แต่ละฟรักโทสและกลูโคสเพื่อเชื่อมโยงเนื้อหา
R และ G เข้มหมายถึงค่า ผลการทำนาย
สมการของกลูโคสและฟรุคโตสเนื้อหาตาม R หรือ G เข้มถูกพัฒนาสำหรับ
หลากหลายแต่ละ สำหรับการตรวจสอบตัวอย่างเพิ่มเติมของ 43 ผลไม้ของทั้งสองพันธุ์
เก็บจากแหล่งที่แตกต่างกัน31 ของพวกเขาได้มาจากโรงงาน เอล เศร้า
ที่เหลือเก็บจากตลาดท้องถิ่นไม่มีใครติดตามผู้ผลิตของพวกเขา
ผลไม้ในตัวอย่างเพิ่มเติมที่ถูกจัดการในลักษณะเดียวกับผลไม้แรกของตัวอย่าง
จัดการ ข้อยกเว้นหนึ่งคือว่า ค่าความเข้มสีถูกนำไปใช้ใน
สมการที่เกี่ยวข้องและคาดการณ์ค่าของปริมาณน้ำตาลถูกนำไปเปรียบเทียบกับค่า
ที่เกิดจากระบบ HPLC . การใช้ SPSS เพื่อหาข้อผิดพลาด สำหรับการทำนาย
หลากหลายแต่ละ