A hyperspectral NIR imaging system

A hyperspectral NIR imaging system was developed to identify bitter pit lesions on apples. A discriminant PLS calibration model was
constructed to discriminate between pixels of unaffected apple skin and bitter pit lesions. The calibration model was successfully validated
on a different apple. The system was able to identify bitter pit lesions, even when not visible to the naked eye such as just after harvest, but
could not discriminate between bitter pit lesions and corky tissue. The reduced luminosity at the boundary of the image caused in one image
some misclassification errors

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระบบภาพ NIR hyperspectral ถูกพัฒนาเพื่อระบุแผลหลุมขมในแอปเปิ้ล มีรูปแบบการสอบเทียบ PLS discriminantโครงสร้างการแยกแยะระหว่างพิกเซลผิวแอปเปิ้ลผลกระทบและแผลหลุมขม เรียบร้อยแล้วมีการตรวจสอบแบบสอบเทียบบนแอปเปิ้ลแตกต่างกัน ระบบไม่สามารถระบุแผลหลุมขม แม้ไม่เห็นได้ด้วยตาเปล่าเช่นหลังเก็บเกี่ยว แต่สามารถแยกแยะระหว่างขมหลุมแผลและเนื้อเยื่อ corky ความสว่างลดลงที่ขอบของภาพที่เกิดในภาพเดียวข้อผิดพลาด misclassification

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระบบถ่ายภาพ NIR Hyperspectral ได้รับการพัฒนาเพื่อแจ้งแผลหลุมขมแอปเปิ้ล รูปแบบการสอบเทียบจำแนก PLS ถูก
สร้างขึ้นมาเพื่อแยกแยะระหว่างพิกเซลของผิวแอปเปิ้ลได้รับผลกระทบและแผลหลุมขม รูปแบบการสอบเทียบการตรวจสอบได้รับการประสบความสำเร็จ
ในแอปเปิ้ลที่แตกต่างกัน ระบบก็สามารถที่จะระบุแผลหลุมขมแม้ในขณะที่ไม่สามารถมองเห็นได้ด้วยตาเปล่าเช่นหลังการเก็บเกี่ยวเพียง แต่
ไม่สามารถแยกแยะระหว่างแผลหลุมขมและเนื้อเยื่อคอร์กี้ ลดความสว่างที่ขอบเขตของภาพที่เกิดในภาพหนึ่งภาพ
บางข้อผิดพลาดไอออนบวก misclassi Fi

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นภาพ hyperspectral nir ได้พัฒนาระบบเพื่อระบุขมหลุมแผลในแอปเปิ้ล รูปแบบการสอบ กรุณา คือสร้างขึ้นเพื่อแยกแยะระหว่างพิกเซลผิวแอปเปิ้ลได้รับผลกระทบและขมหลุมรอยโรค ปรับแต่งรูปแบบได้ตรวจสอบในแอปเปิ้ลที่แตกต่างกัน ระบบยังสามารถระบุขมหลุมแผล ทั้งๆที่ไม่สามารถมองเห็นได้ด้วยตาเปล่า เช่น หลังจากการเก็บเกี่ยว แต่ไม่สามารถแยกแยะระหว่างแผลหลุมขมก่อนและเนื้อเยื่อ ลดความสว่างที่ขอบเขตของภาพที่เกิดขึ้นในหนึ่งภาพบาง misclassi จึงการข้อผิดพลาด