Zastosowanie metody wektorów nośnych oraz komputerowej analizy obrazu w klasyfikacji korzeni marchwi

• Autorzy: Janaszek M. , Trajer J.

Warianty tytułu

EN

Application of support vector machines and digital image analysis in carrot roots classification

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy poruszono zagadnienie podejmowania decyzji o przydatności przetwórczej marchwi na podstawie uproszczonej informacji o barwie jej korzeni. Sprawdzono w jakim stopniu barwa pozwoli na odwzorowanie skupień korzeni o podobnych cechach chemicznych, decydujących o dalszym przeznaczeniu surowca. Do klasyfikacji korzeni wykorzystano metodę wektorów nośnych (SVM). Barwę marchwi odczytano z cyfrowych obrazów jej korzeni. Trafność klasyfikacji w zbiorze testowym wskazuje, że barwę można wykorzystać do opracowania wielokryterialnej klasyfikacji marchwi pod względem jej przydatności przetwórczej.

EN

The article presents the study concerning the question of deciding on the processing suitability of carrot on the basis of simplified information about the color of roots. A possibility of mapping clusters of carrot roots having a similar chemical composition, which determine the further allocation of raw material, was examined. In classification of the roots support vector machine (SVM) was used. Carrot color was read from a digital image of its roots. Classification accuracy in the test set indicates that the color can be used to develop a multi-classification of carrots in terms of its processing suitability.

Słowa kluczowe

PL

analiza obrazu; klasyfikacja; marchew; SVM

EN

digital image analysis; classification; carrot; SVM

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
• Czasopismo: Inżynieria Rolnicza
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 14, nr 7
• Strony: 75--80
• Opis fizyczny: Bibliog. 13 poz., wykr.

Twórcy

autor

Janaszek M.

autor

Trajer J.

• Katedra Podstaw Inżynierii, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie,

Bibliografia

• Abbott J. A. 1999. Quality measurement of fruits and vegetables. Postharvest Biology and Technology 15. s. 207-225.
• Borowska E. J., Zadernowski R., Szajdek A., Majewska K., Budrewicz G. 2005. Cechy organoleptyczne, fizyczne i chemiczne wybranych odmian marchwi przydatnych do produkcji soku. Polish Journal of Natural Sciences, 18(1). s. 174-186.
• Du C.-J., Sun D.-W. 2004. Recent developments in the applications of image processing techniques for food quality evaluation. Trends in Food Science & Technology 15. s. 230-249.
• Horgan G. W., Talbot M., Davey J. C. 2001. Use of statistical image analysis to discriminate carrot cultivars. Computers and Electronics in Agriculture 31. s. 191-199.
• Rosenfeld H. J., Baardseth P., Skrede G. 1997. Evaluation of carrot varieties for production of deep-fried carrot chips-IV. The influence of growing environment on carrot raw material. Food Research International 30(8). s. 611-618.
• Skrede G., Nilsson A., Baardseth P., Rosenfeld H. J., Enersen G., Slinde E. 1997. Evaluation of carrot varieties for production of deep-fried carrot chips-III. Carotenoids. Food Research International 30(1). s. 73-81.
• Talcott S. T., Howard L. R., Brenes C. H. 2001. Factors contributing to taste and quality of commercially processed strained carrots. Food Research International 34. s. 31-38.
• Vapnik V.N. 1995. The Nature of Statistical Learning Theory. Springer-Verlag, New York, Inc. ISBN 0-387-98780-0.
• Varming C., Jensen K., Møller S., Brockhoff P. B., Christiansen T., Edelenbos M., Bjørn G. K., Poll L. 2004. Eating quality of raw carrots-correlations between flavour compounds, sensory profiling analysis and consumer liking test. Food Quality and Preference 15. s. 531-540.
• Zapotoczny P., Zielińska M. 2005. Rozważania nad metodyką instrumentalnego pomiaru barwy marchwi. Żywność 1(42). s. 121-132.
• Zielińska M., Zapotoczny P., Markowski M. 2005. Colour standard and homogenous groups of dried carrots of 34 commercial varieties. Polish Journal of Food and Nutrition Sciences, 14/55 (1). s. 51-56.
• Adobe Systems Incorporated. 2003. Adobe Photoshop CS. California 95110, 345 Park Avenue, San Jose, USA.
• SAS Institute Inc. 2004. SAS 9.1 Companion for Windows. Cary, NC, USA: SAS Publishing, SAS Institute Inc.