In this paper, digital image analys

In this paper, digital image analysis is applied for
non-destructive classification of rice and sticky rice seeds that are
mixed together. It is a difficult task because of the similar surface
color of the seeds. This paper presents an automatic classification
method based on RGB color features. Hardware of image
capturing is designed using back light source in order to
maximize the contrast between the rice seeds and their
background. RGB histogram is then calculated. The rule of
classification between rice seed and sticky rice seed are created.
Almost 97% of rice seeds are identified correctly. The correct
classification rates for two rice varieties are: rice seeds ‘Jasmine’
96.34% and sticky rice seeds 100%.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในเอกสารนี้ ใช้วิเคราะห์ภาพดิจิตอลสำหรับ
ประเภทไม่ทำลายข้าวและเมล็ดข้าวเหนียวที่
ผสมกัน มันเป็นงานยากเนื่องจากพื้นผิวคล้าย
สีของเมล็ด เอกสารนี้แสดงการจัดประเภทอัตโนมัติ
วิธีตามคุณลักษณะของสี RGB ฮาร์ดแวร์ของรูป
จับออกแบบมาใช้กลับแสงเพื่อ
ขยายความแตกต่างระหว่างเมล็ดข้าว และความ
พื้นหลัง จากนั้นมีคำนวณระบบ RGB ฮิสโตแกรม กฎของ
สร้างประเภทระหว่างเมล็ดข้าวและเมล็ดข้าวเหนียว.
เกือบ 97% ของเมล็ดข้าวที่ระบุอย่างถูกต้อง ถูกต้อง
ประเภทราคาสำหรับสองพันธุ์ข้าวที่มี: ข้าวเมล็ด ' Jasmine'
96.34% และข้าวเหนียวเมล็ด 100%

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้วิเคราะห์ภาพดิจิตอลถูกนำไปใช้สำหรับ
การจัดหมวดหมู่ไม่ทำลายข้าวและเมล็ดข้าวที่มีการ
ผสมกัน มันเป็นงานที่ยากเพราะของพื้นผิวคล้าย
สีของเมล็ด บทความนี้นำเสนอการจัดหมวดหมู่โดยอัตโนมัติ
วิธีการขึ้นอยู่กับคุณสมบัติของสี RGB ฮาร์ดแวร์ของภาพที่
จับได้ถูกออกแบบโดยใช้แหล่งกำเนิดแสงด้านหลังเพื่อ
เพิ่มความแตกต่างระหว่างเมล็ดข้าวและของพวกเขา
พื้นหลัง RGB histogram คำนวณแล้ว กฎของ
การจำแนกระหว่างเมล็ดพันธุ์ข้าวและเมล็ดพันธุ์ข้าวเหนียวที่ถูกสร้างขึ้น
เกือบ 97% ของเมล็ดข้าวจะถูกระบุได้อย่างถูกต้อง ที่ถูกต้อง
ในการจัดหมวดหมู่สำหรับสองพันธุ์ข้าวที่มีเมล็ดข้าวจัสมิน '
96.34% และเมล็ดข้าวเหนียว 100%

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกระดาษนี้ , การวิเคราะห์ภาพแบบดิจิตอลใช้
การจำแนกข้าวและเมล็ดพันธุ์ข้าวเหนียวที่
ผสมกันแบบไม่ทำลาย . มันเป็นงานที่ยากเพราะของที่คล้ายกัน
สีพื้นผิวของเมล็ด บทความนี้นำเสนอวิธีการจำแนกอัตโนมัติ
ตามลักษณะสี RGB ฮาร์ดแวร์รูปภาพ
จับถูกออกแบบโดยใช้แหล่งกำเนิดแสงเพื่อ
กลับเพิ่มความคมชัดระหว่างพันธุ์ข้าวและพื้นหลังของตนเอง

RGB Histogram จะคํานวณ กฎของเมล็ดพันธุ์และเมล็ดพันธุ์
การจำแนกระหว่างข้าวเหนียวจะสร้าง
เกือบ 97% ของเมล็ดพันธุ์ข้าวจะระบุได้อย่างถูกต้อง ถูกต้อง
การจำแนกอัตราสองข้าวพันธุ์ข้าวเมล็ด ' มะลิ '
96.34 % และข้าวเหนียวเมล็ด 100%