The subject of the study was to develop a neural model for the identification of mechanical damage in maize caryopses based on digital photographs. The author has selected a set of features that distinguish between damaged and healthy caryopses. The study has produced an artificial neural network of a multilayer perceptron type whose identification capacity approximates that of a human.
REFERENCES(8)
1.
Baranowski W.: Zastosowanie termografii do określania parametrów oceny jakości wybranych nasion zbóż i owoców. Inżynieria Rolnicza nr 3 (1-2), str. 15-22. Warszawa 2004.
Materiały Agencji Rynku Rolnego. Wymagania jakościowe dla zbóż objętych interwencyjnym skupem od 1 listopada do 31 maja oraz metody oznaczania wyróżników jakościowych w magazynach interwencyjnych. Warszawa 2005.
Stasiak M., Molenda M., Lipiński M. J.: Możliwość zastosowania pomiaru prędkości tal akustycznych do identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarna zbóż. Inżynieria Rolnicza nr 1 (2), str. 89-93. Warszawa 2002.
Zdunek A.: Zastosowanie metody emisji akustycznej do badania procesów pękania tkanek roślinnych. Rozprawa doktorska, Instytut Agrofizyki PAN, Lublin 2001.
We process personal data collected when visiting the website. The function of obtaining information about users and their behavior is carried out by voluntarily entered information in forms and saving cookies in end devices. Data, including cookies, are used to provide services, improve the user experience and to analyze the traffic in accordance with the Privacy policy. Data are also collected and processed by Google Analytics tool (more).
You can change cookies settings in your browser. Restricted use of cookies in the browser configuration may affect some functionalities of the website.