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 "Image Quality Assessment" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Niedestrukcyjna ocena jakości mięsa i jego przetworów przy zastosowaniu komputerowej analizy obrazu
    Non-destructive quality assessment for food product s using computer image analysis
    Autorzy:
    Guzek, D.
    Głąbska, D.
    Wierzbicka, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/228776.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Wyższa Szkoła Menedżerska w Warszawie
    Tematy:
    komputerowa analiza obrazu
    wizualne cechy jakościowe
    ocena jakości
    computer image analysis
    visual qualitative features
    quality assessment
    Opis:
    Celem prezentowanego artykułu jest przegląd informacji dotyczących możliwości zastosowania komputerowej analizy obrazu do oceny jakości mięsa i jego przetworów. Komputerowa analiza obrazu staje się narzędziem coraz częściej stosowanym w przemyśle rolno-spożywczym do oceny wybranych wizualnych parametrów jakości. Pozwala ona na uzyskanie powtarzalnego, szybkiego wyniku ilościowego i/ lub jakościowego. Ponieważ próba nie ulega zniszczeniu, każdy produkt w partii może podlegać tej ocenie. Przy wykorzystaniu komputerowej analizy obrazu, wybrane, krytyczne dla jakości atrybuty produktów spożywczych mogą być badane w systemie on-line, tak by uzyskana informacja mogła posłużyć zagwarantowaniu standardowej i powtarzalnej jakości końcowej produktu.
    Computer image analysis is as non-destructive technology to assess and control the quality of food products. The implication of the presented analysis is, that the computer image analysis is becoming more commonly used in the food industry to assess chosen visual qualitative features. Computer image analysis is a method that enables repeatable and rapid, quantitative and/ or qualitative measurement and, taking into account, that measurement is non-destructive, each element of the batch may be controlled. Using computer image analysis, chosen, critical to quality, features of food products may be analyzed on-line, to guarantee standardized and repeatable quality of the final product.
    Źródło:
    Postępy Techniki Przetwórstwa Spożywczego; 2012, 2; 116-120
    0867-793X
    2719-3691
    Pojawia się w:
    Postępy Techniki Przetwórstwa Spożywczego
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Management of innovative evaluation techniques selected quality parameters in industry food®
    Zarządzanie innowacyjnymi technikami oceny wybranych parametrów jakości w przemyśle spożywczym®
    Autorzy:
    Szwedziak, Katarzyna
    Polańczyk, Ewa
    Chełpa, Aleksandra
    Doleżal, Petr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1534334.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Wyższa Szkoła Menedżerska w Warszawie
    Tematy:
    computer image analysis
    innovation management
    quality assessment methods
    poultry production
    komputerowa analiza obrazu
    zarządzanie innowacjami
    metody oceny jakości
    produkcja drobiu
    Opis:
    The meat industry is looking for quick evaluation methods due to the fact that meat has a relatively short shelf life and is subject to rapid technological changes, e.g. under the influence of storage conditions. The reference methods, despite the relatively short time of analysis, do not determine the accuracy of measurements. In order to ensure the repeatable quality of meat, it is necessary to search for new evaluation methods that will eliminate, among others, subjectivity resulting from the human factor and will allow for quick results. In the case of using computer-based evaluation methods, it is important to obtain a good-quality, distortion-free image of the test sample as well as proper classification and recognition of the recorded images. The article analyzes the content of fat visible in poultry meat using the traditional method – organoleptic, and using visual techniques – computer analysis image. A computer application based on the RGB model to recognize individual colors was used for the tests.
    Przemysł mięsny poszukuje szybkich metod ocen ze względu na to, iż mięso ma stosunkowo krótki termin przydatności do spożycia oraz szybko ulega zmianom technologicznym, np. pod wpływem warunków przechowywania. Metody referencyj-ne, mimo stosunkowo krótkiego czasu analiz, nie odznaczają się dokładnością pomiarów. W celu zapewnienia powtarzalnej jakości mięsa niezbędne jest poszukiwanie nowych metod oceny, które wyeliminują m.in. subiektywność wynikającą z czynnika ludzkiego oraz pozwolą na szybkie uzyskanie wyników. W przypadku wykorzystania metod oceny opartych na analizie komputerowej istotne jest pozyskanie dobrej jakości, wolnego od zniekształceń obrazu badanej próbki oraz właściwej klasyfikacji i rozpoznawania rejestrowanych obrazów. W artykule dokonano analizy zawartości tłuszczu widocznego w mięsie drobiowym metodą tradycyjną – organoleptyczną oraz za po-mocą technik wizyjnych – komputerowa analiza obrazu. Do badań wykorzystano aplikację komputerową opartą na mode-lu RGB do rozpoznawania poszczególnych barw.
    Źródło:
    Postępy Techniki Przetwórstwa Spożywczego; 2020, 2; 27-32
    0867-793X
    2719-3691
    Pojawia się w:
    Postępy Techniki Przetwórstwa Spożywczego
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    IT Techniques for The Assessment of Pollutants in Loose Food Raw Materials®
    Techniki informatyczne w ocenie zanieczyszczeń w surowcach spożywczych®
    Autorzy:
    Szwedziak, Katarzyna
    Doleżal, Petr
    Podsędek, Sebastian
    Kotysz, Dominika
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1522505.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Wyższa Szkoła Menedżerska w Warszawie
    Tematy:
    image analysis
    artificial neural networks
    quality assessment
    contamination in grain mill products
    image recognition
    analiza obrazu
    sztuczne sieci neuronowe
    ocena jakości
    zanieczyszczenia w produktach przemiału zbóż
    rozpoznawanie obrazu
    Opis:
    The grain and milling industry deals with the grinding of grain into flour and groats. These processes take place in mills. During the technological process of producing flour and groats, contamination may occur, which reduces the quality of end products. Before the product is introduced into the consumption cycle, the flours and groats are subjected to laboratory analysis, including in terms of product purity. This analysis is based on the organoleptic determination of the amount of contamination in flour and grain products using the sense of sight. The article presents innovative techniques for assessing the quality of the pollution level using image analysis and artificial neural networks (ANNs). Wheat flour was used for laboratory tests.
    Przemysł zbożowo-młynarski zajmuje się przemiałem zboża na mąkę i kasze. Procesy te odbywają się w młynach. W czasie procesu technologicznego produkcji mąki oraz kasz, może dojść do zanieczyszczeń, co powoduje obniżenie jakości produktów końcowych. Przed wprowadzeniem produktu do obiegu konsumpcyjnego, mąki i kasze 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 poziomu zanieczyszczeń wykorzystujące analizę obrazu oraz sztuczne sieci neuronowe (SSN). Do badań laboratoryjnych wykorzystano mąkę pszenną.
    Źródło:
    Postępy Techniki Przetwórstwa Spożywczego; 2021, 1; 5-10
    0867-793X
    2719-3691
    Pojawia się w:
    Postępy Techniki Przetwórstwa Spożywczego
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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