Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "komputerowa analiza obrazu" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Electrotechnical tools and computer image analysis in assessing the quality of maize grain during storage
    Narzędzia elektrotechniczne i komputerowa analiza obrazu w ocenie jakości ziarna kukurydzy podczas przechowywania
    Autorzy:
    Szwedziak, Katarzyna
    Dolezal, Petr
    Tabor, Sylwester
    Ogrodniczek, Jacek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/11541883.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    quality analysis
    grain warehouse
    computer image analysis
    electrical engineering
    analiza jakości
    magazyn zboża
    komputerowa analiza obrazu
    elektrotechnika
    Opis:
    The study of qualitative characteristics is becoming increasingly important due to determination of the purchase price and further use of seeds. An important problem of the modern sustainable agriculture is the production of seeds and products with appropriate quality parameters. The research carried out so far proves that the technology of harvesting, transport, and drying conditions as well as storage have an impact on the quality of seeds, determining their usefulness for the industry. The smallest irregularities can cause irreversible changes and significantly reduce the technological value of seeds and their processing products. The use of tools in the field of supporting electrical engineering enables detection and highlighting of image elements so that it becomes readable to the human eye. The aim of the research was to develop technology for evaluating grain in storage using electrotechnical tools and computer techniques.
    Badanie cech jakościowych nabiera coraz większego znaczenia ze względu na ustalanie ceny skupu oraz ze względu na dalsze wykorzystanie nasion. Ważnym problemem współczesnego rolnictwa zrównoważonego jest produkcja nasion i produktów o odpowiednich parametrach jakościowych. Z dotychczasowych badań wynika, że technologia zbioru, warunki transportu i suszenia oraz przechowywania mają wpływ na jakość nasion, decydując o ich przydatności dla przemysłu. Najmniejsze nieprawidłowości mogą spowodować nieodwracalne zmiany i znacznie obniżyć wartość technologiczną nasion i produktów ich przetworzenia. Wykorzystanie narzędzi z zakresu wspomagania elektrotechniki pozwala na wykrywanie i podkreślanie elementów obrazu tak, aby stał się on czytelny dla ludzkiego oka. Celem badań było opracowanie technologii oceny ziarna w magazynie z wykorzystaniem narzędzi elektrotechnicznych i technik komputerowych.
    Źródło:
    Agricultural Engineering; 2023, 27, 1; 213--227
    2083-1587
    Pojawia się w:
    Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Assessment of plant germination intensity with the use of automated system with computer vision method
    Ocena intensywności wschodów roślin z zastosowaniem zautomatyzowanego układu wykorzystującego metody wizji komputerowej
    Autorzy:
    Szparaga, A.
    Czerwińska, E.
    Tomkiewicz, D.
    Wilk, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/93961.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    computer image analysis
    plant extracts
    seeds
    germination
    cauliflower
    komputerowa analiza obrazu
    wyciąg roślinny
    nasiona
    wschody
    kalafior
    Opis:
    The objective of the paper was to show various options of using by author an automated stand with computer image analysis for control of plant germination on the example of cauliflower Brassica oleracea L. 'Pionier" variety. The developed system consisted of a mobile platform equipped with the acquisition and image processing system based on Raspberry PL processor. Germination of cauliflower seeds was the object of observation, which in one case were sown to soil after dressing them with plant extracts (sweet flag Acorus calamus L., great burdock roots Arctium lappa L.). In the other case, undressed seeds were sown in the place of previous application of the abovementioned extracts. The use of a robot for monitoring plant germination enabled the automated analysis of the investigated material with higher frequency than it has been possible so far. Simultaneously, higher germination was reported when seeds were treated with macerates and extracts from great burdock roots.
    Celem pracy było wykazanie możliwości zastosowania opracowanego przez autorów zautomatyzowanego stanowiska wykorzystującego metody komputerowej analizy obrazu do monitorowana procesu wschodów roślin na przykładzie kalafiora Brassica oleracea L. odmiany ‘Pionier'. Opracowany układ składał się z mobilnej platformy wyposażonej system akwizycji i przetwarzania obrazu oparty na procesorze Raspberry PI. Obiektem obserwowanym były wschody nasion kalafiora, które w jednym przypadku wysiano do gleby po zaprawieniu ich wyciągami z roślin (korzeni tataraku zwyczajnego Acorus calamus L., korzeni łopianu większego Arctium lappa L.), natomiast w drugim wysiewano nasiona niezaprawiane w miejscu wcześniejszej aplikacji w/w ekstraktów. Zastosowanie robota do monitorowania wschodów roślin pozwoliło na zautomatyzowaną analizę badanego materia- łu z dużo większą częstotliwością niż było to możliwe do tej pory. Jednocześnie stwierdzono wyższe wschody, gdy nasiona traktowano maceratami i naparami z korzeni łopianu większego.
    Źródło:
    Agricultural Engineering; 2017, 21, 4; 83-91
    2083-1587
    Pojawia się w:
    Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Computer image analysis and artificial neuron networks in the qualitative assessment of agricultural products
    Komputerowa analiza obrazu i sztuczne sieci neuronowe w ocenie jakościowej produktów rolniczych
    Autorzy:
    Koszela, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/956515.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    computer image analysis
    vegetable
    carrot
    quality
    artificial neural networks
    komputerowa analiza obrazu
    warzywa
    marchew
    jakość
    sztuczne sieci neuronowe
    Opis:
    The increasing use of modern information technology in agriculture involves an ever wider range of production, planning, monitoring and marketing processes. Information technologies are being applied in animal and plant production, and recent decades have witnessed a dynamic growth in research into artificial intelligence and thus into advisory (expert) systems such as artificial neuron networks. Obviously this is not the result of a coincidence or a temporary trend, this dynamic development has been made possible thanks to the rapid advancement of computer technology, allowing ever increasing speeds and volumes of data collection and processing. A large number of research-scientific work with the use of computer image analysis, computer-aided decision making and state of the art modelling tools, including artificial neuron networks, is carried out within the scope of agricultural engineering. The computer-aided decision making process in the area of the qualitative assessment of agri-food products is one of those areas using computer image analysis and neuron modelling. The objective of this research project was to develop and describe a computer image analysis method based on the example of carrots and lyophilisation dehydrates for the purpose of the qualitative assessment and classification of individual categories in the analysed sample in terms of quality.
    Zastosowanie coraz bardziej nowoczesnych technologii informatycznych w rolnictwie obejmuje coraz szerszy zakres procesów produkcji, planowania, monitorowania i marketingu. Stosowane techniki informatyczne wykorzystuje się w technologii produkcji zwierzęcej oraz roślinnej. W ciągu ostatnich dekad można zaobserwować dynamiczny rozwój badań nad sztuczną inteligencją, a tym samym nad badaniami w zakresie systemów doradczych (ekspertowych), jak również nad sztucznymi sieciami neuronowymi. Oczywiście nie jest to wynik zbiegu okoliczności czy rezultat chwilowej mody. Ten burzliwy rozwój jest możliwy dzięki szybkiemu postępowi techniki komputerowej, która umożliwia zapamiętywanie coraz większej liczby danych oraz coraz szybsze jej przetwarzanie. Duża liczba prac badawczo-naukowych z wykorzystaniem komputerowej analizy obrazów, komputerowego wspomagania decyzji i nowoczesnych narzędzi modelowania, jakimi są sztuczne sieci neuronowe, realizowana jest w ramach inżynierii rolniczej. Jednym z obszarów wykorzystywania komputerowej analizy obrazów i modelowania neuronowego jest wspomaganie podejmowania decyzji w zakresie oceny jakościowej produktów rolno-spożywczych. Celem projektu badawczego było opracowanie i charakterystyka metody komputerowej analizy obrazów na przykładzie korzeni marchwi oraz suszu liofilizacyjnego do oceny jakościowej i klasyfikacji poszczególnych klas w badanej próbie pod względem jakości.
    Źródło:
    Agricultural Engineering; 2015, 19, 3; 15-24
    2083-1587
    Pojawia się w:
    Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The use of morphological analysis in the wheat quality feature extraction
    Zastosowanie analizy morfologicznej w badaniu cech jakościowych ziarna
    Autorzy:
    Szwedziak, K.
    Wojtkiewicz, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/956472.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    APR software
    morphological analysis
    consumption grain
    physical grain features
    grain purity
    computer image analysis
    komputerowa analiza obrazu
    aplikacja komputerowa APR
    analiza morfologiczna
    ziarno konsumpcyjne
    cechy fizyczne
    Opis:
    In the paper, an attempt towards morphological analysis implementation into grain physical features extraction, with the use of APR software, has been presented. The main objective of the research is to determine the physical characteristics of wheat grains in order to assess the automatic grain quality review. Photographic macro images of wheat grains were taken for the purpose of this study, and then they were processed using the APR application. Properly prepared graphic material has been subjected to segmentation and morphological analysis. Parameters derived from morphological analysis are presented synthetically and form the basis for further research focused on statistical analysis.
    W artykule opisano próbę zastosowania metody analizy morfologicznej do określenia cech fizycznych ziarniaka pszenicy przy wykorzystaniu aplikacji komputerowej APR. Głównym celem badań jest określenie cech fizycznych ziarniaków pszenicy pozwalających na ocenę jakościową ziarna w procedurze automatycznej. W ramach badań wykonano zdjęcia fotograficzne makro ziarniaków pszenicy, które następnie poddano przetwarzaniu przy użyciu aplikacji APR. Odpowiednio przygotowany materiał graficzny poddany został segmentacji i analizie morfologicznej. Parametry uzyskane z analizy morfologicznej zostały przedstawione w ujęciu syntetycznym i stanowią podstawę dalszych badań na gruncie analizy statystycznej.
    Źródło:
    Agricultural Engineering; 2015, 19, 2; 109-118
    2083-1587
    Pojawia się w:
    Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies