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No presente trabalho, foi concebida uma abordagem de imagem digital com o objetivo de investigar diferentes tipos de características para identificar as variedades de arroz. Foram utilizadas duas variedades diferentes de arroz comum nos testes de definição. Estes incluem os padrões existentes para a área do arroz, rácio de aspeto, rmean, gmean, bmean, entropy_r, entropy_g e entropy_b. Mostra com êxito a eficácia da compacidade como caraterística. A base de dados do presente trabalho reconhece o arroz, que foi treinado e identificado. Com uma seleção adequada de ferramentas de software, foi…mehr

Produktbeschreibung
No presente trabalho, foi concebida uma abordagem de imagem digital com o objetivo de investigar diferentes tipos de características para identificar as variedades de arroz. Foram utilizadas duas variedades diferentes de arroz comum nos testes de definição. Estes incluem os padrões existentes para a área do arroz, rácio de aspeto, rmean, gmean, bmean, entropy_r, entropy_g e entropy_b. Mostra com êxito a eficácia da compacidade como caraterística. A base de dados do presente trabalho reconhece o arroz, que foi treinado e identificado. Com uma seleção adequada de ferramentas de software, foi concebida uma ferramenta de baixo custo para a análise da qualidade dos grãos de arroz, que fornece todos os parâmetros relevantes sobre os grãos de arroz através da análise de imagens. Assim, o seu objetivo é classificar com precisão a microcalcificação de diferentes tipos de variedades de arroz, utilizadas em testes e produzindo resultados precisos.
Autorenporträt
La Dott.ssa Rajlakshmi Ghatkamble ha conseguito la laurea triennale nel 2012 e la laurea magistrale nel 2014 in Disciplina in scienze informatiche e ingegneria presso la Visvesvaraya Technological University, India. Ha completato il suo tirocinio master presso la Changwon National University, Corea del Sud nel 2014. Attualmente lavora presso il New Horizon College of Engineering.