Temat: damage image - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

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: 2.

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

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Wpływ liczby zmiennych na jakość działania neuronowego modelu do identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarniaków kukurydzy
The impact of the number of variables on the operation quality of neuron model for identifying mechanical damage of corn seeds
Autorzy:: Nowakowski, K.
Boniecki, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/290908.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:: kukurydza
uszkodzenie mechaniczne
identyfikacja
reprezentatywne dane uczące
sieć neuronowa
analiza obrazu
maize
mechanical damage
identifying
representative teaching data
neural network
image analysis
Opis:: Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarniaków, prezentowanych w postaci fotografii, wymaga doboru odpowiednich cech charakterystycznych, na podstawie których zostanie przeprowadzony proces rozpoznawania. Wybór danych można zweryfikować wykorzystując narzędzie analizy wrażliwości sieci. Dzięki jego zastosowaniu można ocenić poziom istotności poszczególnych cech charakterystycznych i sprawdzić czy wszystkie wcześniej wybrane zmienne są niezbędne w procesie uczenia.
Using of artificial neuron networks for identifying mechanical damage of seeds presented on photographs requires selection of proper characteristics, which can be the basis for identification process. Data choice can be verified by using the instrument of network sensitivity analysis. Thanks to its use the significance level of particular characteristics can be evaluated, and it may be verified if all selected variables are essential in the learning process.
Źródło:: Inżynieria Rolnicza; 2008, R. 12, nr 6(104), 6(104); 151-157
1429-7264
Pojawia się w:: Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "damage image" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język