Temat: Image - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Three-level neural network for data clusterization on images of infected crop field
Autorzy:: Doudkin, A. A.
Inyutin, A. V.
Petrovsky, A. I.
Vatkin, M. E.
Sobkowiak, B.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/336433.pdf
Data publikacji:: 2007
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: neural network
crop field
plant protection
image
Opis:: The objective of this research was to use neural network approach for segmentation problem of agricultural landed-fields in remote sensing data. A neural network clusterization algorithm for segmentation of the color images of crop field infected by diseases that change usual color of agricultural plants is proposed. It can be applied for cartography of fields infected by plant diseases to reduce the use of plant protection products.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2007, 52, 1; 5-7
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Zastosowanie komputerowej analizy obrazu w badaniach tribologicznych
The use of computer image analysis in tribological research
Autorzy:: Koszela, K.
Weres, J.
Jakubowski, G.
Kolasa-Więcek, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/335199.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: komputerowa analiza obrazów
tribologia
computer image analysis
tribology
Opis:: Rozwój otaczającego nas świata staje się coraz szybszy. Aby zapewnić bezpieczeństwo nowych technologii, wprowadzać usprawnienia już istniejących i eliminować zjawiska niepożądane przy konstruowaniu i eksploatacji maszyn wspomagających naszą ewolucję musimy dostarczać nowych, szybszych metod przeprowadzania badań za to odpowiedzialnych. Połączenie komputerowej analizy obrazu z doświadczeniami stosunkowo młodej dziedziny nauki, jednak bardzo potrzebnej, takiej jak tribologia, ma swoje uzasadnienie. Obecnie skomputeryzowane systemy wizyjne już zastępują i wspomagają ludzi w wielu procesach analizy i rozpoznawania klas obrazów w takich dziedzinach nauki jak krystalografia, metalografia, medycyna, inżynieria rolnicza i inne. Dzięki wykorzystaniu tej metody rozszerza się zakres percepcji naszego wzroku poprzez dostrzeganie różnić niewykrywalnych podczas bezpośredniej obserwacji, po wtóre umożliwia ona automatyczną a zarazem masową analizę i klasyfikację setek tysięcy obrazów w oparciu o różne kryteria bez ograniczeń, które posiada człowiek, takich jak emocje czy też zmęczenie. W artykule zaprezentowana została metoda wykorzystania komputerowej analizy obrazów do oceny ilościowej i jakościowej zużycia rolek napinaczy.
The development of the world around us accelerates. To ensure security of new technologies, to introduce improvements of those already in existence and to eliminate undesirable events during construction phase and operation of new machines that aid our evolution, we have to devise new and faster methods of researching the processes. The combination of computer image analysis with experiences of a relatively new branch of science, yet much needed one, such as tribology, is justified. Current computerized vision systems, replace and support people in multiple processes of analysis and object class recognition in such branches of science as: crystallography, metallography, medicine, agricultural engineering and others. By using this method, the range of perception of our sight is expanded to notice differences that cannot be detected during direct observation, moreover, it also enables automatic and mass analysis, with classification of hundreds of thousands of images based on various criteria, without limitations that a human being is prone to, such as emotions or fatigue. The article presents a method of using computer image analysis to assess quantitative and qualitative wear of belt tensioner rollers.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2013, 58, 2; 79-81
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Use of methods of image processing and analysis to determine the distribution class of cortical granules in bovine oocytes
Wykorzystanie metod przetwarzania i analizy obrazu do określenia klasy rozmieszczenia ziaren korowych w oocytach pochodzenia bydlęcego
Autorzy:: Górna, K.
Balcerzak, K.
Idziaszek, P.
Nowakowski, K.
Boniecki, P.
Przybył, K.
Zaborowicz, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/334711.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: image processing
image analysis
cortical granules
oocyte
bovine oocytes
COC
przetwarzanie obrazu
analiza obrazu
ziarno korowe
oocyt
oocyt bydlęcy
KOK
Opis:: Image processing and analysis are one of the tools to achieve data coded in digital images. Development of these methods enables to gain more data coded in digital images, even those which are not visible to the human eyes. Therefore it is justified to create new computer systems appointed in functions and filters that support process of gaining new information coded in digital image. In this study system for classification of oocytes has been described. The cells are classified taking into account distribution of cortical granulae according to three-class scale. In addition, knowing the diameter of the follicle from which the oocyte was aspired and class of oocyte-cumulus complex, it is possible to determine developmental competence of oocyte.
Przetwarzanie i analiza obrazu stanowią narzędzia do uzyskania danych zawartych w obrazach cyfrowych. Dzięki rozwojowi tych metod można uzyskać więcej informacji na temat danych zakodowanych w obrazach cyfrowych, nawet tych które nie są widoczne dla ludzkiego oka. Dlatego też uzasadnione jest tworzenie nowych systemów informatycznych wyposażonych w funkcje i filtry, które wspierają proces pozyskiwania informacji zakodowanych w obrazach cyfrowych . W pracy opisano system do klasyfikacji oocytów. Komórki są klasyfikowane pod względem rozmieszczenia ziaren korowych zgodnie z trójstopniowa skala. Ponadto, przy znajomości średnicy pęcherzyka, z którego został wyaspirowany oocyt i klasę kompleksu oocyt-kumulus, możliwe jest ustalenie w systemie kompetencji rozwojowej komórki jajowej.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2015, 60, 1; 14-18
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Use of Harris detector for determination of orientation of acorns in the process of automated scarification
Zastosowanie detektora Harrisa do określania orientacji żołędzi w procesie zautomatyzowanej skaryfikacji
Autorzy:: Pawlik, P.
Jabłoński, M.
Bubliński, Z.
Tadeusiewicz, R.
Walczyk, J.
Tylek, P.
Juliszewski, T.
Adamczyk, F.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/337417.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: image analysis
image recognition
characteristic points
corner detector
acorn
scarification
analiza obrazów
rozpoznawanie obrazów
punkty charakterystyczne
detekcja narożników
skaryfikacja
żołędzie
Opis:: The article proposes an algorithm for detection of orientation of acorns during scarification process. This task is necessary for proper cut off of a part of acorn. Described algorithm uses Harris corner detector for location of acorn's remain of style. The performed tests have shown that proposed method is characterized by a sufficient sensitivity value as a unit of efficiency. Its specificity and precision are also high.
W artykule przedstawiono propozycję algorytmu detekcji orientacji żołędzi w procesie automatycznej skaryfikacji żołędzi. Określenie orientacji jest konieczne w celu właściwego wykonania odcięcia części nasiona. Opisany algorytm wykorzystuje detektor Harrisa do wykrywania korzenia zarodkowego. Przeprowadzone testy pokazały, że metoda cechuje się wystarczającą wartością czułości jako miary wydajności. Specyficzność oraz precyzja również są wysokie.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2017, 62, 1; 163-165
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Comparison of selected classification methods in automated oak seed sorting
Porównanie wybranych metod klasyfikacji w automatycznym sortowaniu nasion dębu
Autorzy:: Grabska-Chrząstowska, J.
Kwiecień, J.
Drożdż, M.
Bubliński, Z.
Tadeusiewicz, R.
Szczepaniak, J.
Walczyk, J.
Tylek, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/336489.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: acorn classification
automatic sorting
acorn
image analysis
image processing
kNN
ANN
SVM
klasyfikacja żołędzi
automatyczne sortowanie
żołędzie
przetwarzanie obrazu
analiza obrazu
Opis:: In this paper the results of automated, vision based classification of oak seeds viability i.e. their ability to germinate are presented. In the first stage, using a photo of the seed cross-section, a set of feature vectors were determined. Then three classification methods were examined: k-nearest neighbours (k-NNs), artificial neural networks (ANNs) and support vector machines (SVMs). Finally, a 73.1% precision was obtained for kNN and a 64 bin histogram, 78.5% for ANN and a 4 bin histogram and 78.8% for SVM with a 64 bin histogram.
W artykule zaprezentowano wyniki badań automatycznej, wizyjnej klasyfikacji nasion dębu pod względem ich żywotności, tj. zdolności do kiełkowania. W pierwszym etapie prac, na podstawie zdjęcia przekroju nasiona, wyznaczono zbiór cech, który w sposób niezależny od kształtu i rozmiaru poszczególnych obiektów pozwala na opisanie ich budowy anatomicznej. Następnie zbadano, dla wyselekcjonowanych wektorów cech, trzy metody klasyfikacji: k-najbliższych sąsiadów (k-NN), artificial neural networks (ANN) oraz maszynę wektorów nośnych (SVM). Uzyskano 73,1% precyzji rozpoznawania dla histogramu o długości 64 metodą kNN, 78,5% dla histogramu o długości 4 dla ANN i 78,8% dla histogramu o długości 64 metodą SVM.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2017, 62, 1; 31-33
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Measurement of the development degree of the selected crop root system based on the computer image analysis
Pomiar stopnia rozwoju systemu korzeniowego wybranych roślin uprawnych w oparciu o komputerową analizę obrazu
Autorzy:: Nowakowski, K.
Kujawa, S.
Piechota, T.
Matz, R.
Tomczak, R. J.
Tyksiński, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/336383.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: measurement
roots
computer image analysis
pomiar
korzeń
komputerowa analiza obrazu
Opis:: Our paper describes a method of computer classification of roots of selected cereals using the digital images. The roots classification based on the digital images requires various processing algorithms and analysis to obtain the necessary data. The paper describes preparation methods of biological material and research samples as well as computer image processing and analysis, which was used in the practical part of the work. The discussed issues are the basis for the design and implementing an application for classification of selected cereal roots. The second part of the work concerns a description of the produced software that explains the basic functions that enable you to understand the program.
Praca dotyczy metody komputerowej klasyfikacji korzeni wybranych zbóż z wykorzystaniem obrazów cyfrowych. Klasyfikacja korzeni na podstawie obrazów cyfrowych wymaga zastosowania różnych algorytmów przetwarzania i analizy w taki sposób, aby uzyskać niezbędne do dane. W pracy opisane zostały metody przygotowania materiału biologicznego i próbek badawczych oraz zagadnienia z dziedziny komputerowego przetwarzania i analizy obrazu, która wykorzystana została w praktycznej części pracy. Omówione zagadnienia były podstawą do zaprojektowania i wytworzenia aplikacji klasyfikującej korzenie wybranych zbóż. Druga część pracy to opis wytworzonego oprogramowania zawierający wyjaśnienie podstawowych funkcji programu, które umożliwiają zrozumienie działania programu.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2016, 61, 4; 77-83
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Neural image analysis in process of compost quality identification
Neuronowa analiza obrazu w procesie identyfikacji jakości kompostu
Autorzy:: Boniecki, P.
Dach, J.
Jakubek, A.
Dejewska, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/334309.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: neuronowa analiza obrazu
identyfikacja
kompost
neural image analysis
compost
identification
Opis:: The paper presents the experiments of compost images analysis carried out with two types of digital cameras working in daylight and ultraviolet light. The data collected with two cameras were analysed with the usage of neural network model (using part of application Statistica v. 8.0). The results of images analysis were combined also with the results of chemical and physical analysis of composted material.
W pracy zaproponowano oryginalną metodę oceny jakości kompostu, z wykorzystaniem nowoczesnych technik analizy obrazu, dokonaną w oparciu o zdjęcia pozyskane z dwóch typów aparatów cyfrowych, pracujących w świetle dziennym oraz świetle ultrafioletowym. Zebrane dane poddane zostały analizie za pomocą sztucznych sieci neuronowych z wykorzystaniem numerycznego symulatora SNN zaimplementowanego w postaci modułu w komercyjnym pakiecie Statistica v. 8.0. Otrzymane wyniki zostały następnie skojarzone z danymi uzyskanymi w oparciu o przeprowadzoną analizę chemiczną oraz fizyczną wybranych materiałów organicznych, poddanych procesowi kompostowania w warunkach laboratoryjnych.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2009, 54, 1; 9-11
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Multi-agent parallel implementation of VLSI CAD procedures
Autorzy:: Doudkin, A. A.
Petrovsky, A. I.
Otvagin, A V.
Sadyhov, R. Kh.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/335739.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: manufacturing
software
parallel application models
graph models
optical inspection
image analysis
Opis:: The integrated framework for parallel processing of data describing integrated circuits layouts that based on a graphoriented parallel algorithm representation is represented. A parallel program is developed from single computational units (grains) in specialized visual editor. This visual schema is translated into XML form that is interpreted by multi agent runtime system, based on a MPI library. The runtime system realizes a dynamic optimization of parallel computations with the algorithm of virtual associative network. The proposed tools are well suited for rapid development, analysis and execution of parallel algorithms with adaptation to specific cluster architecture.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2013, 58, 1; 35-38
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Identyfikacja uszkodzeń ziarniaków kukurydzy i jęczmienia browarnego z wykorzystaniem neuronowej analizy obrazu
Identification process of corn and barley kernels damages using neural image analysis
Autorzy:: Nowakowski, K.
Boniecki, P.
Tomczak, R. J.
Raba, B.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/334088.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: ziarniak
kukurydza
jęczmień
uszkodzenie
analiza obrazu
corn
barley
damage
image analysis
Opis:: Celem projektu badawczego było opracowanie modelu neuronowego do identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarniaków na podstawie ich cyfrowych fotografii. Wybrany został zestaw cech charakterystycznych na podstawie, których możliwa jest klasyfikacja ziarniaków na zdrowe i uszkodzone. W wyniku badań otrzymano sztuczną sieć neuronową typu perceptron wie-lowarstwowy charakteryzującą się zdolnościami identyfikacyjnymi zbliżonymi do umiejętności człowieka.
The subject of the study was to develop a neural model for identification of mechanical damage to grain caryopses based on digital photographs. The authors has selected a set of universal features that distinguish damaged and healthy caryopses. As a result of this study it has been performed an artificial neural network of a multilayer perceptron type whose identification capacity is near of the human' s one.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2011, 56, 1; 103-105
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Use of information technology in the evaluation of contamination in flour
Zastosowanie technik informatycznych w ocenie zanieczyszczeń w mące
Autorzy:: Szwedziak, K,
Krótkiewicz, M.
Królczyk, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/337477.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: image analysis
artificial neural network
quality assessment
pollution
grain mill product
image recognition
analiza obrazu
sztuczna sieć neuronowa
ocena
jakość
zanieczyszczenie
produkt
przemiał zbóż
rozpoznawanie obrazu
Opis:: During the flour manufacturing process flour may be contaminated resulting in lower quality. Before placing a product in the commercial circulation flours are subjected to laboratory analysis, including in terms of product purity. This analysis is based on organoleptic determination (through visual inspection) of the amount of impurities in the flour and in the cereal products. This paper presents innovative techniques to assess quality in terms of pollution of flour using image analysis and artificial neural networks (ANN).
W czasie procesu technologicznego produkcji mąki, może ona ulec zanieczyszczeniu, co powoduje obniżenie jej jakości. Przed wprowadzeniem produktu do obiegu konsumpcyjnego, mąki poddawane są analizie laboratoryjnej, między innymi pod względem czystości produktu. Analiza ta polega na organoleptycznym określeniu za pomocą zmysłu wzroku ilości zanieczyszczeń w mące i przetworach zbożowych. W artykule przedstawiono innowacyjne techniki oceny jakości pod względem zanieczyszczeń mąki wykorzystujące analizę obrazu oraz sztuczne sieci neuronowe (SSN).
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2014, 59, 1; 121-125
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:: Neuronowa identyfikacja wybranych owadów z wykorzystaniem komputerowych technik analizy obrazu
Neural identification of selected kinds of insects based on computer technology for the images analysis
Autorzy:: Boniecki, P.
Piekarska-Boniecka, H.
Nowakowski, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/335273.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: owad
technika komputerowa
identyfikacja
analiza obrazu
insect
computer technology
identification
image analysis
Opis:: Celem zrealizowanych badań była analiza możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych jako instrumentu przeznaczonego do identyfikacji motyli. Rozpoznawane owady reprezentowały gatunki, które są objęte ochroną prawną na terenie Polski. Neuronowej identyfikacji dokonano na podstawie (uprzednio pozyskanych) dwuwymiarowych obrazów, przedstawiających owady z rodziny Papilionidae.
There has been noticed growing explorers' interest in drawing conclusions based on information of data coded in a graphic form. The neuronal identification of pictorial data, with special emphasis on both quantitative and qualitative analysis, is more frequently utilized to gain and deepen the empirical data knowledge. Extraction and then classification of selected picture features, such as color or surface structure, enables one to create computer tools in order to identify these objects presented as, for example, digital pictures. The work presents original computer system designed to digitalize pictures on the basis of color criterion. The system has been applied to generate a reference "learning" file for the neural system to identify selected kinds of insects.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2009, 54, 2; 24-27
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Verification of multifunctional sterilizer operation based on qualitative examination of finished product appearance using computer image analysis
Weryfikacja pracy wielofunkcyjnego sterylizatora w oparciu o jakościowe badania wyglądu produktu gotowego z wykorzystaniem komputerowej analizy obrazu
Autorzy:: Bieńczak, A.
Dembicki, D.
Woźniak, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/335425.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: sterilizer
food products
computer image analysis
sterylizator
produkty spożywcze
komputerowa analiza obrazu
Opis:: During the operation of equipment for sterilization many technical factors occur which affect manufacturing process directly influencing finished product quality. Product evaluation of the finished product will enable to verify indirectly operation of a prototype construction of multifunctional sterilizer. The article is presented in a photographic documentation that allows to determine qualitatively the impact of the technological process on the appearance of final product, by observing adverse phenomena such as scorching or excessive accumulation of fat on the canned surface. Tests were conducted for tinned meat that were exposed to heat treatments in a multifunctional sterilizer at 131°C (K2) and tins whose recipes were identical but sterilized under industrial conditions at 121°C (K1). The results showed that for the tested tinned meat the change in the parameters of the fixation process did not influence the sensory acceptability factor of the product which is appearance.
W trakcie eksploatacji urządzeń do sterylizacji występuje wiele czynników technicznych wpływających na proces technologiczny, który bezpośrednio wpływa na jakość gotowego produktu. Ocena wyrobu gotowego produktu pozwoli w pośredni sposób zweryfikować działanie prototypowej konstrukcji wielofunkcyjnego sterylizatora. W artykule przedstawiono w formie dokumentacji fotograficznej, która pozwoliła w sposób jakościowy określić wpływ procesu technologicznego na wygląd produktu końcowego, poprzez obserwacje niekorzystnych zjawisk, takich jak np. przypalenie, czy też nadmierne gromadzenie się tłuszczu na powierzchni konserw. Ponadto przedstawiono wyniki komputerowej analizy obrazu konserw mięsnych w postaci histogramów przedstawiających wielkość pęcherzyków powietrza w konserwach. Badania przeprowadzono dla konserw, które zostały podane procesom cieplnym w wielofunkcyjnym sterylizatorze w temperaturze 131°C (K2) oraz konserw recepturowo identycznych, ale poddanych procesom sterylizacji w warunkach przemysłowych w temperaturze 121°C (K1). Wyniki badań wykazały, że dla badanych konserw mięsnych zmiana parametrów procesu utrwalania cieplnego nie miała wpływu na sensoryczny czynnik akceptowalności produktu, jakim jest wygląd.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2017, 62, 1; 6-9
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:: Binaryzacja obrazów mikrofotograficznych oocytów świni domowej w procesie neuronowej analizy obrazu
Binarization of the microphotography images of porcine oocytes in the process of neural image analysis
Autorzy:: Dejewska, T.
Boniecki, P.
Jaśkowski, J. M.
Jakubek, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/336286.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: binaryzacja
obraz mikrofotograficzny
świnia domowa
analiza obrazu
binarization
microphotography
neural image analysis
Opis:: Celem pracy było zbadanie możliwości pozyskiwania informacji z obrazów przedstawiających oocyty świni domowej z wykorzystaniem procesu binaryzacji, w celu tworzenia zbiorów uczących, niezbędnych do generowania modeli neuronowych. Zwrócono uwagę na główny problem związany z stosowaniem tego przetwarzania, jakim jest dobór odpowiedniego progu. W niniejszym opracowaniu zestawiono efekty zastosowania binaryzacji dla analizowanych zdjęć z wykorzystaniem różnych metod doboru progów. Zweryfikowano celowość używania tej metody w badanych obrazach, jak również przesłanki do stosowania odpowiednich parametrów binaryzacji.
The aim of this study was to analyze the possibilities of the acquisition of information from images of porcine oocytes using binarization. Also attention was paid to the main problem of this processing, which is the selection of an adequate threshold. In this study summarizes the effects of binarization for the analyzed images using different methods of selecting thresholds. Purposefulness of using this method in the test images was verified, as well as the conditions for application of the adequate parameters of binarization.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2011, 56, 2; 37-39
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: Visual quality evaluation of malting barley with use of neural image analysis
Wizualna ocena jakości jęczmienia browarnego z wykorzystaniem neuronowej analizy obrazu
Autorzy:: Raba, B.
Nowakowski, K.
Boniecki, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/337065.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: malting barley
image processing
artificial intelligence
jęczmień browarny
przetwarzanie obrazu
sztuczna inteligencja
Opis:: The quality evaluation is one of the most important stages of the production processes. The same as regards the beer production and its components: hop, yeast, malting barley and other ingredients. Presented project deals with the complex quality evaluation of malting barley used for malt production. Its main goal is to elaborate complete methodology for the identification of varieties, the level of contamination and other visual features of malting barley with the use of computer science technologies, such as neural image analysis.
Jednym z najważniejszych etapów w procesie produkcyjnym jest ocena jakości. Podobnie jest w produkcji piwa i jego składników: chmielu, drożdży, jęczmienia browarnego i innych. Przedstawiony projekt dotyczy kompleksowej oceny jakości jęcz-mienia browarnego używanego do produkcji słodu. Jego głównym celem jest opracowanie kompletnej metodyki identyfikacji odmian, poziom zanieczyszczenia i innych wizualnych cech jęczmienia browarnego z wykorzystaniem technologii informatycznych opartych na neuronowej analizy obrazu.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2015, 60, 1; 80-83
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:: Neuronowa analiza obrazu w procesie identyfikacji mechanicznych uszkodzeń wybranych ziarniaków kukurydzy
Image analysis and neural networks in the process of identifying selected mechanical damage to maize caryopses
Autorzy:: Nowakowski, K.
Boniecki, P.
Raba, B.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/334094.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: analiza obrazu
uszkodzenie mechaniczne
kukurydza
identyfikacja
image analysis
maize
mechanical damage
identification
Opis:: Celem projektu badawczego było opracowanie modelu neuronowego do identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarna kukurydzy na podstawie ich cyfrowych fotografii. Wybrany został zestaw cech charakterystycznych na podstawie, których możliwa jest klasyfikacja ziarniaków na zdrowe i uszkodzone. W wyniku badań otrzymano sztuczną sieć neuronową typu perceptron wielowarstwowy charakteryzującą się zdolnościami identyfikacyjnymi zbliżonymi do umiejętności człowieka.
The subject of the project was to develop a neural model for the identification of selected mechanical damage to maize caryopses on the basis of digital photographs. The author has selected a set of features that distinguish damaged t healthy caryopses. As a result of this study it has been obtained an artificial neural network of a multilayer perceptron type whose identification capacity is near of the human 's one.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2011, 56, 1; 100-102
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Image" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język