A cane quality evaluation system us

A cane quality evaluation system using near infrared (NIR) spectroscopy for determining payments to growers was developed and intro- duced to raw sugar mills in southern Japan. The evaluation system consists of a cutter grinder for sample preparation, an NIR instru- ment and a networking system. We investigated a calibration model for the determination of sugar index [Pol in cane, (PIC)] for shredded cane samples using a modi ed partial least squares regression with and without a repeatability le. The accuracy of the model devel- oped using the repeatability le was adequate [root-mean square error of prediction, (RMSEP)=0.30%] and the pooled standard error (P-SE) between master and eight slave instruments was 0.14%. In contrast, calibration models without a repeatability le incurred large P-SE and pooled bias (P-bias) values, although the RMSEP values were very similar to the repeatability le model in cases using the rst derivative and standard normal variate (SNV) spectral pre-treatment. The evaluation system was installed in 17 raw sugar mills on 13 islands involved in sugarcane cultivation in southern Japan. The system is presently used to measure the PIC value of cane samples that are supplied by farmers to mills. All data obtained are collected and compiled into a central facility via the Internet. The NIR networking system for sugarcane has been implemented in all raw sugar factories in Japan as an of cial method for determining cane prices.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การประเมินคุณภาพอ้อยใช้ระบบใกล้อินฟราเรด (NIR) สเปกโทรสโกสำหรับการกำหนดการชำระเงินให้เกษตรกรได้รับการพัฒนาและ duced การดิบแนะนำ-น้ำตาลโรงงานในญี่ปุ่น ระบบการประเมินผลประกอบด้วยเครื่องบดเครื่องตัดสำหรับการเตรียมตัวอย่าง เครื่อง-ment NIR และระบบเครือข่าย เราตรวจสอบแบบจำลองการปรับเทียบสำหรับการวัดค่าของดัชนีน้ำตาล [Pol ในอ้อย, (PIC)] สำหรับตัวอย่างอ้อยหั่นเป็นการถดถอยบางส่วนกำลังสองน้อยสุด ed มี และไม่ มี le ทำซ้ำ ความถูกต้องของแบบจำลอง devel oped ใช้ le ทำซ้ำเป็นพอ [รากหมายถึงตารางข้อผิดพลาดของการคาดเดา, (RMSEP)=0.30%] และ pooled มาตรฐาน (P-SE) ระหว่างหลักและเครื่องมือทาสแปดผิด 0.14% ตรงกันข้าม สอบเทียบรุ่น le ทำซ้ำโดยไม่เกิดใหญ่ P-SE และ pooled bias ค่า (P-อคติ) แม้ว่าจะคล้ายกับรุ่น le ทำซ้ำในกรณีใช้ rst อนุพันธ์ และมาตรฐานปกติ variate (เข็ม) สเปกตรัมก่อนรักษาค่า RMSEP ระบบประเมินผลที่ถูกติดตั้งในโรงงานน้ำตาลทรายดิบ 17 13 เกาะเกี่ยวข้องกับการเพาะปลูกอ้อยในญี่ปุ่น ปัจจุบันมีใช้ระบบการวัดค่าตัวอย่างอ้อยที่มา โดยเกษตรกรโรงงาน PIC ข้อมูลทั้งหมดที่ได้รวบรวม และคอมไพล์ในสิ่งอำนวยความสะดวกส่วนกลางผ่านทางอินเทอร์เน็ต NIR ระบบเครือข่ายระบบสำหรับโรงงานน้ำตาลทรายดิบทั้งหมดเป็นของญี่ปุ่นได้นำอ้อยเป็นของวิธีการของการกำหนดราคาอ้อย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นระบบประเมินคุณภาพอ้อยใช้ อินฟราเรดใกล้ ( NIR ) สเปกโทรสโกปีเพื่อกำหนดจ่ายเงินให้เกษตรกรได้รับการพัฒนาและการแนะนำ - duced จะดิบ น้ำตาลในภาคใต้ของญี่ปุ่น ระบบประเมินผลประกอบด้วยเครื่องบดเครื่องตัดสำหรับการเตรียมสารตัวอย่าง เป็นค่าชุด อุปกรณ์ - ment และระบบเครือข่าย เราตรวจสอบการสอบเทียบแบบจำลองสำหรับการวิเคราะห์ปริมาณดัชนีน้ำตาลอ้อย [ พล ( PIC ) ] สำหรับตัวอย่างอ้อยโดยใช้โมดิฝอยเอ็ดถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วนที่มีและไม่มีการเล . ความถูกต้องของแบบจำลอง devel oped โดยใช้การเลอคือ - รากเพียงพอ [ หมายถึงตารางข้อผิดพลาดของการพยากรณ์ ( rmsep ) = 0.30 % ] และรวมค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐาน ( p-se ) ระหว่างเจ้านายและแปดเครื่องมือทาสเป็น 0.14 % ในทางตรงกันข้าม , การปรับรุ่นไม่มีการรวมขนาดใหญ่และ p-se เลอเกิดอคติ ( p-bias ) ค่า แม้ว่า rmsep มีค่ามากคล้ายกับการเลอแบบในกรณีใช้ RST อนุพันธ์ และ variate ปกติมาตรฐาน ( snv ) สเปกตรัมและ . ระบบการประเมินที่ถูกติดตั้งใน 17 ดิบน้ำตาล 13 เกาะเกี่ยวข้องในอ้อยในภาคใต้ของญี่ปุ่น ระบบปัจจุบันที่ใช้วัดค่าของอ้อยรูปตัวอย่างที่จัดโดยเกษตรกร โรงสี ข้อมูลทั้งหมดที่ได้ถูกรวบรวมและเรียบเรียงสิ่งอำนวยความสะดวกส่วนกลางผ่านทางอินเทอร์เน็ต ทั่วไปเครือข่ายระบบอ้อยที่มีการใช้งานในโรงงานน้ำตาลดิบในญี่ปุ่นเป็นวิธี่เพื่อกำหนดราคาอ้อย