Informacja

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

Wyszukujesz frazę "seeds storage" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Badanie wpływu mikroorganizmów na odporność nasion rzepaku na uderzenia
Changes in impact strength of rape seeds as a result of being affected by microorganisms
Autorzy:
Szwed, A.
Szwed, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/290577.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
rzepak
nasiona
warunki przechowywania
grzyby
uszkodzenie
uderzenie
rape
seeds
storage
fungi
damage
impact
Opis:
W pracy przedstawiono wyniki badań, które miały na celu poznanie wpływu grzybów rozwijających się na przechowywanych nasionach rzepaku na obniżenie właściwości mechanicznych nasion. Badania przeprowadzono wykorzystując nasiona rzepaku jarego Star o dwóch poziomach wilgotności 6 i 11%. Przechowywano je przez okres 50 dni w komorze ciśnieniowej w temperaturze 20°C i ciśnieniu wewnątrz komory - 300 kPa. Przeprowadzone testy udarowe wskazywały na wpływ mikroflory (powstałej w czasie przechowywania) na wytrzymałość mechaniczną nasion. Do badań dynamicznych użyto nasiona bezpośrednio po zbiorze oraz po 50 dniach ich przechowywania w określonych warunkach. Niniejsze badania wykazały, że rozwój grzybów pleśniowych na nasionach rzepaku uzależniony był od warunków przechowywania nasion w komorze zbiornika. Zaobserwowano ponadto, że mikroorganizmy różnicują podatność nasion na uszkodzenia.
In the work, the research results are presented that aimed at finding out the effect of fungi developing on the rapeseeds being stored on deterioration of mechanical properties of the seeds. The tests were done by using spring rapeseeds Star with two humidity levels: 6 and 11%. They were stored for 50 days in a pressure chamber at a temperature of 20 oC and the pressure inside the chamber of 300 kPa. The performed impact tests showed the effect of micro flora (developped during the storage) on mechanical strength of the seeds. For the dynamic test, the seed directly after the harvest and those after 50 days of storage in determined conditions were used. The present studies have shown that the development of mould fungi on rapeseed depends on the storage conditions in the chamber. It was also found that microorganisms cause differentiation in susceptibility of seeds to damage.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2006, R. 10, nr 6(81), 6(81); 303-310
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wpływ metody suszenia oraz przechowywania na wybrane wyróżniki jakościowe nasion rzepaku
The influence of drying and storage method on selected qualitative discriminants of rape seeds
Autorzy:
Gawrysiak-Witulska, M.
Rudzińska, M.
Ryniecki, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287884.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
rzepak
nasiona
suszenie niskotemperaturowe
suszenie wysokotemperaturowe
konserwacja pożniwna
przechowywanie
rape
seeds
low-temperature drying
high-temperature drying
post-harvest maintenance
storage
Opis:
Celem niniejszej pracy było określenie wpływu zastosowanej metody suszenia na jakość technologiczną nasion rzepaku bezpośrednio po zbiorze oraz po rocznym przechowywaniu. Rzepak zebrany z pola suszono 2 metodami: nisko i wysokotemperaturową w zakresie temperatur od 60°C do 120°C. Próby nasion po wysuszeniu do około 6% przechowywano przez rok w temperaturze 20š1°C. Uzyskane wyniki wskazują na istotny wpływ zarówno warunków suszenia, jak i dalszego przechowywania na jakość technologiczną nasion rzepaku.
The purpose of this work was determining the effect of the applied drying method on the technological quality of rape seeds directly after the crop and after storing for one year. The harvested rape was dried using two methods: low and high-temperature ranging from 60°C to 120°C. Seed samples after drying to approx. 6% were stored for one year at a temperature of 20š1°C. The obtained results prove a significant effect of both drying conditions, and further storage on the technological quality of rape seeds.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2007, R. 11, nr 5 (93), 5 (93); 153-159
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Innowacyjna metoda rozpoznawania wybranych cech jakościowych nasion z wykorzystaniem analizy obrazu i sztucznych sieci neuronowych (SSN)
Innovative method for identifying selected qualitative characteristics of seeds using image analysis and artificial neural networks (ANN)
Autorzy:
Szwedziak, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/288227.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
analiza obrazu
RGB
Leaf
sztuczna sieć neuronowa
SSN
cechy jakościowe
nasiona
ocena sensoryczna
magazynowanie
image analysis
artificial neural network
qualitative characteristics
seeds
sensory assessment
storage
Opis:
Badanie cech jakościowych ma coraz większe znaczenie ze względu na ustalenie ceny skupu oraz ze względu na dalsze przeznaczenie nasion. Po wejściu Polski do Unii Europejskiej surowce i produkty końcowe muszą sprostać wymogom stawianym przez pozostałe kraje członkowskie. Ważnym problemem współczesnego rolnictwa zrównoważonego jest produkcja nasion oraz produktów o odpowiednich parametrach jakościowych. Dotychczasowe badania dowodzą, że zarówno technologia zbioru, warunki transportu i suszenia a także przechowywanie wywierają wpływ na jakość nasion, warunkując ich przydatność dla przemysłu. Zadaniem przemysłu zbożowego jest, oprócz przetwórstwa, także odpowiednie zabezpieczenie w czasie magazynowania, aby zachować odpowiednie właściwości i walory smakowe nasion. W związku z tym istnieje konieczność ciągłej kontroli produktów jak również surowców magazynowanych. Przemysł rolno - spożywczy dysponuje jedynie metodami opartymi na ocenie sensorycznej, wykorzystującej narządy zmysłu. Metoda ta jest bardzo czasochłonna i pracochłonna. Poszukiwanie innowacyjnych metod pozwala na wdrożenie do przemysłu rolno - spożywczego technik opartych na komputerowej analizie obrazu i sztucznych sieci neuronowych. Założono zatem, że korzystając z komputerowej analizy obrazu oraz przygotowanej w tym celu aplikacji do przetwarzania i analizowania pozyskanych obrazów cyfrowych, wykorzystując model rozpoznawania barw RGB, pozwoli na szybkie uzyskiwanie wyników. Ma to znaczenie w czasie skupu zbóż do magazynów, w celu określenia wstępnej jakości przyjmowanych nasion pod względem zanieczyszczeń, co w konsekwencji prowadzi do ustalenia ceny skupowanego materiału. Drugim aspektem wykorzystania tej metody jest kontrola jakości przechowywanego ziarna w magazynach. Opracowanie takiej metody pozwoli na szybkie uzyskanie wyników z pominięciem czasochłonnych prac laboratoryjnych. Dodatkowym elementem pracy jest porównanie metody tradycyjnej z metodą komputerowej analizy obrazu. Do porównania wykorzystano sztuczne sieci neuronowe.
Examination of qualitative characteristics becomes more and more important for fixing purchase price and due to further use of seeds. Following Poland accession to the European Union, raw materials and final products must meet requirements set by other member states. An important issue in modern sustainable agriculture is the production of seeds and products possessing suitable qualitative parameters. Studies completed to date prove that harvesting technology, transport and drying conditions, and storage affect seeds quality, thus conditioning their usability for industry. Besides processing, grain industry is expected to provide adequate protection during storage so as to ensure suitable properties and taste quality of seeds. As a result of this, it is necessary to provide continuous control of products and stored materials. Agricultural and food industry has at its disposal methods based on sensory assessment only, using sense organs. This method is highly timeconsuming and labour absorbing. Search for innovative methods allows to introduce techniques based on computerised image analysis and artificial neural networks in agricultural and food industry. It has been assumed then that using computerised image analysis and specially prepared for this purpose application for processing and analysis of obtained digital images with help of the RGB colour identification model will allow to obtain results quickly. This is important when purchasing grain for stores in order to determine initial quality of accepted seeds as regards impurities, which consequently leads to determining purchased material price. Another aspect of using this method is quality control for grain kept in stores. Development of such method will allow to obtain results quickly, omitting time-consuming laboratory works. An additional element in this paper is comparing conventional method to computerised image analysis method. Artificial neural networks have been used for comparison.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 4, 4; 7-52
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
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