Volume represents an important para

Volume represents an important parameter in the evaluation of fruit growth and quality, and can be used as a ripeness index to forecast optimum harvest time. The first prototype towards a fruit volume detector on trees was developed by rotating a charge coupled device (CCD) camera around the produce. The prototype helped to implement new algorithms for predicting the volume of non-regular shaped fruits easier than by conventional methods. It was tested with carrots, due to their non-circular shape and a 0·98 regression coefficient between real and predicted volume was achieved with two different algorithms.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระดับเสียงแสดงพารามิเตอร์สำคัญในการประเมินคุณภาพและผลไม้เติบโต และสามารถใช้เป็นดัชนี ripeness เพื่อคาดการณ์เวลาเก็บเกี่ยวที่เหมาะสม ต้นแบบแรกต่อเครื่องตรวจจับปริมาณผลไม้บนต้นไม้ได้รับการพัฒนา ด้วยการหมุนกล้องควบคู่อุปกรณ์ (CCD) ค่าธรรมเนียมสถานผลิต ต้นแบบช่วยให้การใช้อัลกอริทึมใหม่สำหรับการคาดการณ์ปริมาณไม่ประจำรูปง่ายกว่าผลไม้ โดยวิธีปกติ ทดสอบกับแครอท เนื่องจากรูปร่างของพวกเขาไม่ใช่วง และสัมประสิทธิ์การถดถอย 0·98 ระหว่างจริง และคาดการณ์ปริมาณสำเร็จ ด้วยอัลกอริทึมต่าง ๆ สอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปริมาณหมายถึงตัวแปรที่สำคัญในการประเมินผลของการเจริญเติบโตและผลไม้ที่มีคุณภาพและสามารถใช้เป็นดัชนีความสุกที่จะคาดการณ์ที่ดีที่สุดเวลาเก็บเกี่ยว ต้นแบบแรกของการตรวจจับปริมาณผลไม้บนต้นไม้ได้รับการพัฒนาโดยการหมุนค่าใช้จ่ายคู่อุปกรณ์ (CCD) กล้องรอบการผลิต ต้นแบบช่วยในการดำเนินการตามขั้นตอนวิธีการใหม่ในการทำนายปริมาณของผลไม้ที่มีรูปร่างที่ไม่ปกติได้ง่ายขึ้นกว่าวิธีการเดิม มันได้รับการทดสอบกับแครอทเนื่องจากรูปร่างไม่กลมของพวกเขาและ 0 ·ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย 98 ระหว่างปริมาณที่แท้จริงและที่คาดการณ์ไว้ก็ประสบความสำเร็จกับขั้นตอนวิธีการที่แตกต่างกันสอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปริมาณเป็นพารามิเตอร์ที่สำคัญในการประเมินผลการเจริญเติบโตของผลและคุณภาพ และสามารถใช้เป็นดัชนีคาดการณ์ 3 เวลาเก็บเกี่ยวที่เหมาะสม ต้นแบบแรกต่อปริมาณผลไม้เครื่องตรวจจับบนต้นไม้ที่ถูกพัฒนาขึ้นโดยหมุนอุปกรณ์ชาร์จคู่ ( CCD ) กล้องรอบการผลิตต้นแบบช่วยให้วิธีการใหม่ใช้สำหรับการพยากรณ์ปริมาณไม่ปกติรูปผลไม้ง่ายกว่าด้วยวิธีปกติ มันถูกทดสอบกับแครอท เนื่องจากรูปร่างแบบไม่เป็นส่วนโค้งวงกลม และ 0 ด้วย 98 ถดถอยค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างจริงและคาดการณ์ปริมาณความสองขั้นตอนวิธีที่แตกต่างกัน