the black spots on persimmon fruits

the black spots on persimmon fruits were removed to dilute the effect of them on the features to be extracted
and used for classification. Among the features, there were significant differences between maturity
stages for mean values of R, G, b*, gray scale and S channels. Two classifiers based on linear (LDA) and
quadratic discriminant analysis (QDA) were used to assess the applicability of vision system. The results
showed that QDA classifier could be valuable in categorizing the fruits with better overall accuracy rate
of 90.24%.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จุดดำบนผลไม้พลับออกการ dilute ผลของลักษณะการทำงานไปและใช้สำหรับการจัดประเภท ในลักษณะการทำงาน มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างวันครบกำหนดขั้นตอนสำหรับค่าเฉลี่ย R, G, b * โทนสีเทา และช่อง S คำนามภาษาสองตามเส้น (LDA) และการวิเคราะห์ discriminant กำลังสอง (QDA) ถูกใช้ในการประเมินความเกี่ยวข้องของระบบวิชั่น ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่า QDA classifier อาจจะมีประโยชน์ในการจัดประเภทผลไม้ มีอัตราความแม่นยำโดยรวมดีขึ้น90.24%

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จุดด่างดำบนผลไม้ลูกพลับถูกถอดออกเพื่อเจือจางผลกระทบของพวกเขาเกี่ยวกับคุณสมบัติที่จะสกัด
และใช้สำหรับการจัดหมวดหมู่ ในลักษณะที่มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างครบกําหนด
ขั้นตอนสำหรับค่าเฉลี่ยของ R, G, b *, ระดับสีเทาและช่อง S สองแยกแยะบนพื้นฐานของความเป็นเชิงเส้น (LDA) และ
การวิเคราะห์จำแนกกำลังสอง (QDA) ถูกนำมาใช้ในการประเมินการบังคับใช้ของระบบการมองเห็น ผล
การศึกษาพบว่าลักษณนาม QDA อาจจะมีคุณค่าในการจัดหมวดหมู่ผลไม้ที่มีอัตราความถูกต้องโดยรวมดีขึ้น
จาก 90.24%

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จุดดำบนผลไม้ลูกพลับออกเพื่อเจือจางผลกระทบของพวกเขาในลักษณะที่จะสกัด
และใช้ในการจำแนก ในบรรดาคุณสมบัติพบว่ามีความแตกต่างระหว่างความบริบูรณ์
ค่าหมายถึง R , G , B * , ระดับสีเทาและเป็นช่องทาง สอง คือ ตามเส้น ( lda
) และการวิเคราะห์จำแนกประเภทแบบกำลังสอง ( qda ) ใช้เพื่อประเมินการใช้ระบบการมองเห็น ผลการวิจัยพบว่า 1 qda
อาจมีคุณค่าในการแยกแยะผลไม้กับโดยรวมดีกว่าอัตราความถูกต้องของ 90.24
%