Material and MethodsA CVS was built

Material and Methods
A CVS was built for the purpose of this study. Several models of webcams as well as a standard digital camera were used to capture images of the mango fruits. Standard illumination (D65, 6500 K) was installed in the chamber of the system. A conveyor belt was used to feed the fruits through the system and photos were automatically captured and labeled for later comparison with corresponding reference analysis. A simple CVS for capturing images under UV-A illumination was built separately for the defects detection. The structure of the system was made of a white foam box with UV-A illuminants fixed to the ceiling. The camera and webcams captured images through a hole on the ceiling of the foam box. While capturing images the lid of the box was closed to create a darkened environment.
1
2
Two important export varieties of Thai mango, namely ‘Nam Dokmai’ and ‘Maha Chanok’ were used for experiments. Fruits were allowed to ripen for up to 8 days. Color was evaluated using the CVS by obtaining RGB values. Reference color data was acquired based on the CIE L*a*b* color space, which is the most commonly used system in the measuring of color in food due to the uniform distribution of colors, and because it is very close to human perception of color (LEÓN ET AL., 2006). Ten fruits were randomly selected per sampling date. Point measurements were taken using a colorimeter (MiniScan XE PLUS, Hunter, Inc., U.S.A.) at six positions per fruit; from the upper and lower halves (head end, middle and tip end, respectively) of both sides of the fruit.
Fruits from each lot were inoculated with the anthracnose disease using the method published by CORKIDI ET AL. (2006). Suspensions (5 mL) of C. gloeosporioides were applied to 10 fruits with an aerosol spray bottle. Ten fruits were left untreated as a control. Bruising was simulated by applying varying degrees of force using a TA.XT Plus Texture Analyzer (Stable Micro Systems, Ltd., U.S.A.) equipped with a spherical probe. Latex staining was simulated by inducing latex exudation from freshly harvested fruits and allowing the seeping of latex onto the skin of mango fruits in a controlled fashion. The latex stains were induced to three positions per fruit; from the upper and lower halves (head end, middle and tip end, respectively) on one side of the fruit.
The image data in RGB color space acquired by using webcams was transformed into L*a*b* color space by using the conversion models published by KANG ET AL. (2008). Image data (JPEG format) was analyzed using ImageJ software (National Institutes of Health, U.S.A.) to obtain the RGB values. Then, the RGB image data was transformed into L*a*b* color space by using the established conversion method. Image data was analyzed using SAS (SAS Institute Inc., U.S.A.) to evaluate the correlation between the image parameters (L*, a* and b*) from RGB digital images and colorimeter. For the defects detection, the images acquired by the computer vision system were segmented using different techniques. The best segmentation technique for each defect was identified. The lighting effect of the standard and UV-light was compared to determine optimal conditions for detection of each defect.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัสดุและวิธีการCVS ถูกสร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการศึกษานี้ หลายรูปแบบต่าง ๆ เช่นกล้องดิจิทัลมาตรฐานถูกใช้ในการจับภาพของผลไม้มะม่วง ไฟส่องสว่างมาตรฐาน (D65, 6500 K) ถูกติดตั้งในห้องของระบบ ใช้เลี้ยงผลไม้ผ่านระบบสายพานลำเลียง และภาพถ่ายโดยอัตโนมัติจับภาพ และชื่อสำหรับการเปรียบเทียบในภายหลังด้วยการวิเคราะห์การอ้างอิงที่เกี่ยวข้อง เรียบง่าย CVS สำหรับจับภาพภายใต้แสงสว่าง UV-A สร้างแยกต่างหากสำหรับการตรวจหาข้อบกพร่อง โครงสร้างของระบบถูกทำกล่องโฟมสีขาว ด้วยคงจะเพดาน illuminants UV-A กล้องและแคมจับภาพผ่านรูบนเพดานของกล่องโฟม ในขณะที่จับภาพ มีปิดฝาของกล่องเพื่อสร้างสภาพแวดล้อมเป็นภาพที่มืดลง12สองสายพันธุ์ส่งออกที่สำคัญของมะม่วงไทย ได้แก่ 'น้ำดอกไม้' และ 'มหา Chanok' ถูกใช้สำหรับการทดลอง ผลไม้ได้รับอนุญาตให้สุกงอมถึง 8 วัน สีถูกประเมินโดยใช้ CVS ที่ โดยได้รับค่า RGB ข้อมูลอ้างอิงสีมาตาม CIE L * เป็น * b * พื้นที่สี ซึ่งมักจะใช้ระบบในการวัดสีในอาหารเนื่องจากการกระจายที่สม่ำเสมอของสี และเนื่องจากเป็นมาก ใกล้กับมนุษย์การรับรู้ของสี (แคว้นและ AL., 2006) ผลไม้ 10 ถูกสุ่มเลือกต่อวันการสุ่มตัวอย่าง จุดวัดถูกนำมาใช้ในเครื่อง (MiniScan XE PLUS ฮันเตอร์ อิงค์ สหรัฐอเมริกา) ที่ตำแหน่งหกต่อผลไม้ จากด้านบน และล่างครึ่งหนึ่ง (หัวท้าย กลาง และคำแนะนำท้าย ตามลำดับ) ทั้งสองข้างของผลไม้ผลไม้จากแต่ละล็อตมี inoculated กับโรค anthracnose โดยใช้วิธีการเผยแพร่โดย CORKIDI ET AL. (2006) บริการ (5 มล.) ของ C. gloeosporioides ได้กับผลไม้ 10 ขวดสเปรย์เป็นสเปรย์ ผลไม้ 10 ถูกซ้ายไม่ถูกรักษาเป็นตัวควบคุม ช้ำถูกจำลอง โดยใช้ภาของแรงที่ใช้กับตา XT บวกเนื้อวิเคราะห์ (สหรัฐอเมริการะบบไมโครมีเสถียรภาพ Ltd. ) พร้อมโพรบทรงกลม ย้อมสียางถูกจำลอง โดย inducing exudation ยางจากผลไม้สดที่เก็บเกี่ยว และทำให้ seeping ของยางลงบนผิวของมะม่วงผลไม้ในการควบคุม คราบยางนำกับตำแหน่งสามต่อผลไม้ จากด้านบน และล่างครึ่งหนึ่ง (หัวท้าย กลาง และคำแนะนำท้าย ตามลำดับ) ด้านหนึ่งของผลไม้ข้อมูลภาพในพื้นที่สี RGB มาใช้ต่าง ๆ ถูกเปลี่ยนเป็น L * เป็น * b * พื้นที่สี โดยใช้แบบจำลองแปลงเผยแพร่โดย KANG ET AL. (2008) ข้อมูลภาพ (รูป) ได้วิเคราะห์โดยใช้ซอฟต์แวร์ ImageJ (ชาติสถาบันสุขภาพ สหรัฐอเมริกา) เพื่อให้ได้ค่า RGB แล้ว ข้อมูลภาพ RGB ถูกเปลี่ยนเป็น L * เป็น * b * สีพื้นที่ โดยใช้วิธีการแปลงขึ้น มีวิเคราะห์ข้อมูลภาพใช้ SAS (SAS สถาบัน อิงค์ สหรัฐอเมริกา) เพื่อประเมินที่ความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์ภาพ (L * การ * และ b *) จาก RGB ภาพดิจิตอลและเครื่อง สำหรับการตรวจหาข้อบกพร่อง ภาพที่มาจากวิสัยทัศน์ระบบได้ถูกแบ่งเป็นช่วงโดยใช้เทคนิคต่าง ๆ เทคนิคแบ่งสุดสำหรับแต่ละข้อบกพร่องมีการระบุไว้ ผลแสงสว่างมาตรฐาน และแสง UV ได้เปรียบเทียบเพื่อกำหนดเงื่อนไขที่เหมาะสมสำหรับตรวจจับความบกพร่องแต่ละ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัสดุและวิธีการ
CVS ถูกสร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการศึกษาครั้งนี้ หลายรูปแบบของเว็บแคมเช่นเดียวกับกล้องดิจิตอลมาตรฐานถูกนำมาใช้ในการจับภาพของผลไม้มะม่วง ไฟส่องสว่างมาตรฐาน (D65, 6500 K) ถูกติดตั้งในห้องของระบบ สายพานลำเลียงถูกใช้ในการกินผลไม้ผ่านระบบและรูปถ่ายที่ถูกจับโดยอัตโนมัติและติดป้ายเพื่อเปรียบเทียบภายหลังที่มีการวิเคราะห์การอ้างอิงที่สอดคล้องกัน CVS ง่ายสำหรับการถ่ายภาพภายใต้แสงยูวีส่องสว่าง-A ถูกสร้างขึ้นแยกต่างหากสำหรับการตรวจสอบข้อบกพร่อง โครงสร้างของระบบที่ถูกสร้างขึ้นมาจากกล่องโฟมสีขาวที่มีโคมไฟเทียนไข UV-A จับจ้องไปที่เพดาน กล้องเว็บแคมและจับภาพผ่านรูบนเพดานของกล่องโฟม ในขณะที่จับภาพฝาของกล่องถูกปิดเพื่อสร้างสภาพแวดล้อมที่มืด.
1
2
สองสายพันธุ์ที่ส่งออกที่สำคัญของมะม่วงไทยคือ 'น้ำดอกไม้' และ 'พระชนก' ถูกนำมาใช้สำหรับการทดลอง ผลไม้ที่ได้รับอนุญาตให้สุกนานถึง 8 วัน สีได้รับการประเมินโดยใช้ CVS โดยได้รับค่า RGB ข้อมูลที่มีสีอ้างอิงได้มาขึ้นอยู่กับ CIE เปิด L * a * b * พื้นที่สีซึ่งเป็นระบบที่ใช้กันมากที่สุดในการวัดของสีในอาหารเนื่องจากการกระจายสม่ำเสมอของสีและเพราะมันเป็นมากใกล้เคียงกับการรับรู้ของมนุษย์ สี (Leon et al., 2006) สิบผลไม้ที่ได้รับการคัดเลือกโดยการสุ่มเก็บตัวอย่างต่อวัน วัดจุดที่ถูกนำมาใช้ colorimeter (MiniScan XE PLUS, ฮันเตอร์, Inc สหรัฐอเมริกา) หกตำแหน่งต่อผล; จากส่วนบนและล่าง (หัวท้ายปลายกลางและปลายตามลำดับ) ของทั้งสองฝ่ายของผลไม้.
ผลไม้จำนวนมากจากแต่ละเชื้อด้วยโรคแอนแทรกโนโดยใช้วิธีการตีพิมพ์โดย CORKIDI et al, (2006) แขวนลอย (5 มิลลิลิตร) gloeosporioides ซีถูกนำไปใช้กับ 10 ผลไม้ที่มีละอองขวดสเปรย์ สิบผลไม้ที่ได้รับการรักษาที่ถูกทิ้งเป็นตัวควบคุม ช้ำจำลองโดยใช้องศาที่แตกต่างของแรงใช้ TA.XT พลัสเนื้อวิเคราะห์ (Stable ระบบไมโคร จำกัด , USA) พร้อมกับหัววัดทรงกลม การย้อมสีน้ำยางถูกจำลองโดยการกระตุ้นให้เกิด exudation น้ำยางจากผลไม้สดและเก็บเกี่ยวให้ seeping น้ำยางลงบนผิวของผลไม้มะม่วงในแฟชั่นควบคุม คราบน้ำยางถูกชักนำให้สามตำแหน่งต่อผล; จากส่วนบนและล่าง (หัวท้ายปลายกลางและปลายตามลำดับ) ในด้านหนึ่งของผลไม้.
ข้อมูลภาพในพื้นที่สี RGB ที่ได้มาโดยใช้เว็บแคมก็กลายเป็น L * a * b * พื้นที่สีโดยใช้การแปลง รูปแบบการตีพิมพ์โดยคัง ET AL (2008) ข้อมูลภาพ (รูปแบบ JPEG) ได้รับการวิเคราะห์โดยใช้ซอฟแวร์ ImageJ (สถาบันสุขภาพแห่งชาติสหรัฐอเมริกา) ที่จะได้รับค่า RGB จากนั้นข้อมูลภาพ RGB ก็กลายเป็น L * a * b * พื้นที่สีโดยใช้วิธีการแปลงจัดตั้งขึ้น ข้อมูลภาพที่ได้รับการวิเคราะห์โดยใช้ SAS (SAS Institute Inc. , USA) เพื่อประเมินความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์ภาพ (L *, a * ​​และ b *) จาก RGB ภาพดิจิตอลและ colorimeter สำหรับการตรวจหาข้อบกพร่องของภาพที่ได้มาโดยระบบคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์ที่ถูกแบ่งโดยใช้เทคนิคที่แตกต่างกัน เทคนิคการแบ่งส่วนที่ดีที่สุดสำหรับแต่ละข้อบกพร่องที่ถูกระบุ ผลกระทบของแสงมาตรฐานและแสงยูวีได้รับการตรวจสอบเทียบกับสภาวะที่เหมาะสมสำหรับการตรวจสอบของแต่ละข้อบกพร่อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วัสดุและวิธีการ : CVS ถูกสร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการศึกษานี้ หลายรุ่นของเว็บแคมเป็นกล้องดิจิตอลมาตรฐานถูกใช้เพื่อจับภาพของมะม่วงผลไม้ ความสว่างมาตรฐาน ( D65 6500 , K ) ที่ติดตั้งในห้องของระบบสายพานลำเลียงที่ใช้ป้อนผลไม้ผ่านระบบ และภาพถ่ายที่ถูกบันทึกโดยอัตโนมัติและป้ายหลังเปรียบเทียบกับการวิเคราะห์การอ้างอิงที่เกี่ยวข้อง เป็นย่ออย่างง่ายสำหรับการจับภาพภายใต้แสงรังสียูวี เอถูกสร้างแยกต่างหากสำหรับการตรวจจับข้อบกพร่อง . โครงสร้างของระบบเป็นกล่องโฟมสีขาวกับรังสียูวี เอ illuminants การแก้ไขเพดานกล้องเว็บแคม และภาพที่ถ่ายผ่านช่องบนเพดานของโฟมกล่อง ในขณะที่การจับภาพฝาของกล่องที่ถูกปิดเพื่อสร้างสภาพแวดล้อมที่มืด .
1
2
2 พันธุ์มะม่วงส่งออกที่สำคัญของไทย ได้แก่ น้ำดอกไม้ และมหาชนก ' ' ใช้สำหรับการทดลอง ผลไม้ให้สุกได้ถึง 8 วัน สีถูกประเมินโดยใช้ CVS โดยได้รับค่า RGB .ข้อมูลสีอ้างอิงได้มาตาม CIE L * a * b * พื้นที่สี ซึ่งเป็นระบบที่ใช้กันมากที่สุดในวัดสีในอาหารเนื่องจากการกระจายของชุดสี เพราะมันอยู่ใกล้กับการรับรู้ของมนุษย์สี ( เลอ Ó n et al . , 2006 ) ผลไม้ 10 สุ่มต่อ 1 วัน การวัดจุดถ่ายโดยใช้ระบบดิจิตอล ( miniscan แซ บวกกับ ฮันเตอร์อิงค์ สหรัฐอเมริกา ) ในหกตำแหน่งต่อผล จากซีกบนและล่าง ( หัวท้าย กลาง และปลาย ปลาย ตามลำดับ ) ทั้งสองด้านของผลไม้ ผลไม้กันเยอะ
จากปลูกเชื้อด้วยโรคแอนแทรคโนสใช้วิธีเผยแพร่โดย corkidi et al . ( 2006 ) สารแขวนลอย ( 5 มล. ) ของ C . gloeosporioides ประยุกต์ 10 ผลไม้ที่มีละอองสเปรย์ขวดผลไม้ สิบคนซ้าย untreated เป็นตัวควบคุม รอยช้ำ ) โดยใช้องศาที่แตกต่างของการบังคับใช้ ta.xt บวกวิเคราะห์พื้นผิว ( มั่นคง Micro ระบบ จำกัด ประเทศสหรัฐอเมริกา พร้อมกับหัวทรงกลม น้ำยาง staining ) โดยกระตุ้น exudation น้ำยางจากการเก็บเกี่ยวผลไม้สด ๆและอนุญาตให้ซึมยางลงบนผิวของผลมะม่วงในแฟชั่นควบคุม .คราบยางที่มีต่อผล 3 ตำแหน่ง จากซีกบนและล่าง ( หัวท้าย กลาง และปลาย ปลาย ตามลำดับ ) ด้านหนึ่งของผลไม้ .
ข้อมูลภาพในพื้นที่สี RGB ที่ได้มาโดยการใช้เว็บแคมเป็นเปลี่ยนเป็น L * a * b * สีพื้นที่โดยใช้การแปลงแบบเผยแพร่ โดยคัง et al . ( 2008 )ข้อมูลภาพ ( รูปแบบ JPEG ) วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้โปรแกรม ImageJ ( สถาบันสุขภาพแห่งชาติสหรัฐอเมริกา ) เพื่อให้ได้ค่า RGB . งั้น , RGB ภาพข้อมูลกลายเป็น L * a * b * สีพื้นที่ใช้สร้างวิธีการแปลง . ข้อมูลภาพเป็นแบบ SAS ( SAS Institute Inc . , USA ) เพื่อประเมินความสัมพันธ์ระหว่างรูปพารามิเตอร์ ( L *a * และ b * ) จาก RGB ภาพดิจิตอลและ colorimeter . สำหรับการตรวจจับข้อบกพร่อง ภาพที่ได้จากระบบการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ถูกแบ่งโดยใช้เทคนิคที่แตกต่างกัน ที่ดีที่สุดแบ่งเทคนิคในการระบุข้อบกพร่องคือ . แสงผลของแสง UV เป็นมาตรฐานและเปรียบเทียบเพื่อศึกษาสภาวะที่เหมาะสมสำหรับการตรวจสอบของแต่ละข้อบกพร่อง