Methods based on some image process

Methods based on some image processing techniques are
proposed in this paper for the classification of various
defects on rice kernels. The methods are computationally
simple and extract features representing defects on rice
kernels in an efficient way. This fact is evident from the test
result. The same methods can be used for defect detection
on any class of rice samples. Color image processing can
distinguish between the dead and damaged rice kernels.
Immature kernels can also be detected by estimating the
width to length ratio of the rice seed, which has not been
implemented here. As the computational complexity is less
so the proposed method can also be used in real life for
defect detection in rice samples.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีตามรูปบางเทคนิคการประมวลผล
เสนอในเอกสารนี้สำหรับการจัดประเภทของต่าง ๆ
ข้อบกพร่องบนเมล็ดข้าว วิธีจะ computationally
ง่าย และแยกคุณลักษณะที่แสดงถึงข้อบกพร่องในข้าว
เมล็ดในวิธีที่มีประสิทธิภาพ เห็นได้จากการทดสอบความจริง
ผลการ สามารถใช้วิธีการเดียวสำหรับการตรวจหาข้อบกพร่อง
ในชั้นใด ๆ ของข้าวได้ สามารถประมวลผลภาพสี
แยกระหว่างเมล็ดข้าวเสียหาย และตายได้
Immature เมล็ดพบ โดยประมาณ
ความกว้างต่อความยาวของเมล็ดข้าว ซึ่งไม่ได้
นำมาใช้ที่นี่ได้ เป็นคำนวณซับซ้อนน้อย
ดังนั้นวิธีการนำเสนอที่ใช้ในชีวิตจริงสำหรับ
defect ในข้าวตัวอย่างที่ตรวจสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการขึ้นอยู่กับเทคนิคการประมวลผลภาพที่
เสนอในบทความนี้สำหรับการจัดหมวดหมู่ต่างๆ
ข้อบกพร่องในเมล็ดข้าว วิธีการที่มีคอมพิวเตอร์
คุณสมบัติที่ง่ายและสารสกัดที่เป็นตัวแทนของความบกพร่องในข้าว
เมล็ดในวิธีที่มีประสิทธิภาพ ความจริงเรื่องนี้เห็นได้ชัดจากการทดสอบ
ผล วิธีการเดียวกันสามารถใช้สำหรับการตรวจสอบข้อบกพร่อง
ในชั้นเรียนของตัวอย่างข้าวใด ๆ การประมวลผลภาพสีที่สามารถ
แยกแยะความแตกต่างระหว่างเมล็ดข้าวที่ตายแล้วและได้รับความเสียหาย
เมล็ดอ่อนนอกจากนี้ยังสามารถตรวจพบโดยการประมาณ
ความกว้างต่อความยาวของเมล็ดข้าวที่ยังไม่ได้
นำมาใช้ที่นี่ เป็นคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อนน้อย
ดังนั้นวิธีที่เสนอนี้ยังสามารถใช้ในชีวิตจริงในการ
ตรวจสอบข้อบกพร่องในตัวอย่างข้าว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยวิธีเทคนิคการประมวลผลภาพเป็น
เสนอในกระดาษนี้ในการจำแนกข้อบกพร่องต่างๆ
บนเมล็ดข้าว วิธีการเป็น computationally
ง่ายและแยกคุณลักษณะของข้อบกพร่องในข้าว
เมล็ดในวิธีที่มีประสิทธิภาพ ข้อเท็จจริงนี้เห็นได้จากผลการทดสอบ

วิธีการเดียวกันนี้สามารถใช้สำหรับการตรวจสอบข้อบกพร่องในคลาส
ตัวอย่างข้าวประมวลภาพสีสามารถ
แยกแยะระหว่างคนตายกับเมล็ดข้าวเสียหาย
อ่อนเมล็ดยังสามารถตรวจพบโดยการประเมิน
ความกว้างต่อความยาวของเมล็ดพันธุ์ข้าว ซึ่งได้ดำเนินการ
ที่นี่เลย ตามการคำนวณที่ซับซ้อนน้อย
ดังนั้นวิธีที่เสนอยังสามารถใช้ในชีวิตจริงเพื่อตรวจจับข้อบกพร่อง
ในตัวอย่างข้าว