Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Innowacyjna metoda rozpoznawania wybranych cech jakościowych nasion z wykorzystaniem analizy obrazu i sztucznych sieci neuronowych (SSN)

Szwedziak K.

Inżynieria Rolnicza

|

2009

|

R. 13, nr 4

7-52

PL

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.

EN

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.

2

Określenie zanieczyszczeń w mące za pomocą komputerowej analizie obrazu

Szwedziak K., Sobkowicz J.

Postępy Techniki Przetwórstwa Spożywczego

|

2006

|

T. 16, nr 2

24-25

PL

W artykule opisano sposób wykorzystania komputerowej akwizycji obrazu do określania stanu zanieczyszczeń przetworów zbożowych na przykładzie mąki. Jest to jedna z innowacyjnych metod wykorzystująca aplikację komputerową „Leaf" do określania procentowego stopnia zanieczyszczeń w mące jako alternatywna do oceny sitowej.

EN

In the article exploiting the computer soliciting custom of the image was described for defining the state of pollutants of cereal preserves on the example of flour. It is from innovative methods Leaf using the computer application is reconcilingfor describing the percentage rank ofpollutants in flour as alternative to the assessment sieve.

3

Wpływ temperatury na jakość ziarna w procesie suszenia z wykorzystaniem sorbentów naturalnych

Szwedziak K.

Inżynieria Rolnicza

|

2006

|

R. 10, nr 11(86)

471-477

PL

Suszenie płodów rolnych z wykorzystaniem sorbentów naturalnych - jakim jest ziarno tego samego gatunku co ziarno suszone, daje możliwość obniżenia nakładów energetycznych na proces suszenia i dosuszania ziarna. Artykuł przedstawia dynamikę oddawania wilgoci przez ziarno wilgotne i pochłaniania wody przez ziarno przesuszone z uwzględnieniem różnych udziałów masowych ziarna i temperatury czynnika suszącego. Ważnym aspektem takiego suszenia jest jakość nasion podczas suszenia. W związku z tym w artykule przedstawiono innowacyjną metodę oceny jakości ziarna za pomocą komputerowej analizy obrazu.

EN

Drying the agricultural producets using natural sorbents which there are a grain of the same kind as a dried grain, is giving the possibility of reducing the expenditure energy for the process of drying and airing of the grain. The article shows dynamics of giving back to the damp by humid seed and of absorbing water through the grain dried up a little with taking into consideration different mass shares of the grain and temperatures of the drying factor. A quality is an important aspect of such drying of seeds while drying. Therefore in the article an innovative method of the assessment was presented to the quality of the grain with the help of computer analysis of the image.