Bøker av Rajlakshmi Ghatkamble

Dans le présent travail, une approche d'imagerie numérique a été conçue afin d'étudier différents types de caractéristiques pour identifier les variétés de riz. Deux variétés différentes de riz commun ont été utilisées dans les tests de définition. Il s'agit notamment des normes existantes pour la superficie du riz, le rapport d'aspect, rmean, gmean, bmean, entropy_r, entropy_g et entropy_b. Elle montre avec succès l'efficacité de la compacité en tant que caractéristique. La base de données de ce travail reconnaît le riz qui a été formé et identifié. Grâce à une sélection appropriée des outils logiciels, un outil peu coûteux est conçu pour l'analyse de la qualité des grains de riz, qui fournit tous les paramètres pertinents sur les grains de riz par analyse d'image. Il vise donc à une classification précise de la microcalcification de différents types de variétés de riz, utilisés dans les tests et produisant des résultats précis.

Nel presente lavoro è stato ideato un approccio di imaging digitale per studiare diversi tipi di caratteristiche per identificare le varietà di riso. Due diverse varietà di riso comuni sono state utilizzate per i test di definizione. Questi includono gli standard esistenti per Area del riso, Rapporto d'aspetto, rmean, gmean, bmean, entropia_r, entropia_g ed entropia_b. Il database mostra con successo l'efficacia della compattezza come sua caratteristica. Il database del presente lavoro riconosce il riso, che è stato addestrato e identificato. Con un'adeguata selezione di strumenti software, è stato progettato uno strumento a basso costo per l'analisi della qualità dei chicchi di riso che fornisce tutti i parametri rilevanti sui chicchi di riso attraverso l'analisi delle immagini. Il software ha quindi lo scopo di classificare accuratamente le microcalcificazioni di diversi tipi di varietà di riso, di utilizzarle per i test e di produrre risultati accurati.

V dannoj rabote byl razrabotan podhod, osnowannyj na cifrowoj wizualizacii, dlq issledowaniq razlichnyh tipow harakteristik s cel'ü identifikacii sortow risa. V testah dlq opredeleniq ispol'zowalis' dwa razlichnyh rasprostranennyh sorta risa. K nim otnosqtsq suschestwuüschie standarty ploschadi risa, sootnosheniq storon, rmean, gmean, bmean, entropy_r, entropy_g i entropy_b. Ona uspeshno demonstriruet äffektiwnost' kompaktnosti w kachestwe swoih harakteristik. Baza dannyh dannoj raboty raspoznaet ris, kotoryj byl obuchen i identificirowan. Pri prawil'nom wybore programmnyh sredstw razrabotan nedorogoj instrument dlq analiza kachestwa risowyh zeren, kotoryj obespechiwaet wse neobhodimye parametry risowyh zeren putem analiza izobrazhenij. Takim obrazom, on prednaznachen dlq tochnoj klassifikacii mikrokal'cifikacii razlichnyh sortow risa, ispol'zuemyh dlq testirowaniq i polucheniq tochnyh rezul'tatow.

In der vorliegenden Arbeit wurde ein digitales Bildgebungsverfahren entwickelt, um verschiedene Arten von Merkmalen zur Identifizierung der Reissorten zu untersuchen. Zwei verschiedene gewöhnliche Reissorten wurden in Tests zur Bestimmung verwendet. Dazu gehören die bestehenden Normen für die Reisfläche, das Streckungsverhältnis, rmean, gmean, bmean, entropy_r, entropy_g und entropy_b. Es zeigt erfolgreich die Wirksamkeit der Kompaktheit als seine Eigenschaften. Die Datenbank der vorliegenden Arbeit erkennt den Reis, der trainiert und identifiziert wurde. Mit der richtigen Auswahl von Softwaretools wird ein kostengünstiges Tool für die Qualitätsanalyse von Reiskörnern entwickelt, das alle relevanten Parameter über Reiskörner durch Bildanalyse liefert. Es zielt also auf eine genaue Klassifizierung der Mikroverkalkung verschiedener Reissorten ab, die bei der Prüfung verwendet wird und genaue Ergebnisse liefert.

In the present work a digital imaging approach has been devised in order to investigate different types of characteristics to identify the rice varieties. Two different common rice varieties were used in tests for defining. These include existing standards for rice Area, Aspect ratio, rmean, gmean, bmean, entropy_r, entropy_g and entropy_b. It successfully shows the effectiveness of compactness as its features. The database of the present work recognizes the rice, which has been trained and identified. With proper selection of software tools, a low cost tool is designed for quality analysis of rice grains which provides all relevant parameters about rice grains by image analysis. Hence, it aims for accurate classification of micro calcification of different types of rice varieties, used in testing and producing accurate result.