Как проехать Контакты 
Библиотека
Общие сведения
Вход для зарегистрированных читателей
База данных АГРОС
Авторитетный файл наименований научных учреждений АПК
Библиотека-депозитарий ФАО
Издания
Выставки
Виртуальные выставки
Электронные библиотеки ЦНСХБ
Сельскохозяйственная Электронная Библиотека Знаний (СЭБиЗ)
Биографическая энциклопедия ученых-аграриев

ЦЭБС АПК
Сводный каталог библиотек АПК
Каталоги библиотек АПК
Обменный фонд
Электронная библиотека Сводного каталога
Ведомственный экземпляр НИУ

Услуги
Избирательное распространение информации
Доставка документов
Терминал удаленного доступа
Виртуальное библиографическое обслуживание
Форум читателей ЦНСХБ
Инструкции
Информационные услуги
Транслитерация
Баннеры ФГБНУ ЦНСХБ
Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика
[Ввод запроса]

^ШХР: *http://llufb.llu.lv/conference/foodbalt/ (http://llufb.llu.lv/conference/foodbalt/)
^АВТ: Turgut S.S.; Karacabey E.; Kufukoner E.
^ЗГЛ: Potential of image analysis based systems in food quality assessments and classifications [Потенциальные возможности использования систем оценки качества и классификации продуктов питания, основанных на компьютерном анализе изображений. Обзор. (Турция)]
^ВЫХ: 9th Baltic Conference on Food Science and Technology "Food for Consumer Well-Being" "FOODBALT 2014". - Latvia, 2014. - P. 8-12
^ДАТ: 2014
^ПРМ: Bibliogr.:p.11-12
+Реферат

^РЕФ: Проведено обобщение сведений, касающихся перспектив использования в пищевой промышленности систем компьютерного анализа изображений (КАИ). Основные этапы КАИ: получение изображения, его обработка, сегментация, описание, распознавание, интерпретация. При захвате изображения электронные сигналы с датчиков преобразуются в цифровую форму. При этом могут использоваться различные виды волн: ультразвук, рентгеновские лучи, инфракрасный или дневной свет, терагерцевое излучение, тепловое излучение. Обработка изображения необходима для повышения его качества и может включать в себя уменьшение шумов, геометрическую коррекцию, цветокоррекцию и т.п. Сегментация нужна для выделения в объекте наиболее существенных деталей. Распознавание и интерпретация обычно осуществляются статистическими методами, среди которых в данной области наиболее применимы многослойные нейронные сети, нечеткая логика, дерево принятия решений, генетические алгоритмы. КАИ дает возможность оценить некоторые внешние и внутренние показатели качества продуктов питания и тем самым повысить безопасность и общее качество продукции, поступающей на рынок. КАИ применим к широкому спектру с.-х. продукции и продуктов питания, особенно широко он может применяться при оценке качества мясных и молочных продуктов, хлебобулочных изделий, овощей и плодов. Описаны результаты ряда исследований, в которых КАИ проводили в целях сортировки овощей и плодов по форме и размеру; для выявления признаков порчи, в т.ч. не заметных при внешнем осмотре; для оценки микробиологической чистоты продуктов; для распределения продуктов питания по группам качества; для установления сортовой принадлежности; для проверки чистоты пищевого оборудования (отсутствия микробных биопленок). Метод КАИ является недеструктивным, высокопроизводительным, гигиеничным, автоматизированным и объективным. Он отличается гибкостью и легко может быть встроен в производственный процесс. Результаты большинства лабораторных экспериментов указывают на перспективность воспроизведения применявшихся в них методик в промышленных масштабах. Библ. 29. (Климова Е.В.).

^TRN: 1542178
^ВИД: Статья из книги
^ЯЗК: Английский
+Индексирование



  назад   Главная страница ЦНСХБ  

Все права защищены 1998-2017 год ©Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Центральная научная сельскохозяйственная библиотека»