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ISSN: 2321 - 6204

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使用图像处理技术建模葡萄叶质量

穆罕默德·穆哈马迪Hashemi1*,Omid Bahmani2

1Azad伊斯兰大学水利工程系Islamshahr,伊朗

2Bu-Ali新浪大学水利工程系哈马丹,伊朗

*通讯作者:
穆罕默德·穆哈马迪Hashemi
水工程部门,
伊斯兰自由大学,
Islamshahr,
伊朗
电子邮件:mhashemi654@gmail.com

收到:2022年- 7月29日,手稿。jfpdt - 22 - 72058;编辑分配:03 - 8月- 2022 QC前没有。jfpdt - 22 - 72058 (PQ);综述:17日- 8月- 2022 QC。jfpdt - 22 - 72058;修改后:24 - 8月- 2022,手稿。jfpdt - 22 - 72058 (A);发表:31日- 8月- 2022,2321 - 6204.10.4.004 DOI: 10.4172 /

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文摘

葡萄叶的质量调查的目的,利用图像处理技术,葡萄叶的几何特点包括它的面积和周长被提取并给出数值的基础上定义索引。为此,留下四个葡萄品种收集来自不同领域的Boroujerd城市在伊朗和建模是根据这一研究方法完成的。通过分类结果介于0和1之间,两个葡萄品种有更好的质量指标比其他品种和建议作为叶用一个合适的类型。

关键字

葡萄离开;建模;图像处理;质量指标

介绍

葡萄叶作为食品的使用在许多国家有悠久的历史。因此,它的质量的重要性已被许多研究人员。除了先前的研究在葡萄留给其他研究已经进行生理问题。有四种类型的葡萄叶的质量检查Sarma(传统的土耳其菜)准备。在研究、Hacitesbihi Agrazaki, Karaerik, Kabuguyufka品种被认为和它发现Karaerik品种比其他的1- - - - - -4]。

在一个研究相比,12个不同的方程来估计叶面积。最简单、最准确的拉我= 0.587 lw的价值R2= 0987。他们的研究方法是利用图像处理已在globlab软件完成的。研究变量的最大宽度,叶片长度和叶柄长度和叶片干重。在另一项研究中,提出了基于图像处理的方法来确定叶疾病及其分类。该模型包括以下步骤:图像采集、图像预处理、图像预处理、图像分割、特征提取和统计分析和比较。他们认为三种疾病、黑腐病、霜霉病和白粉病。研究结果表明模型的效率决定叶的植物疾病。葡萄叶已经煮熟的和咸可以包含76%的水、12%的碳水化合物,4%的蛋白质和2%的脂肪。叶子富含(20%或更多的每日价值,DV)盐(119% DV)、维生素a (105% DV)、铜(95% DV)、泛酸DV(43%),和许多其他B族维生素和矿物质。100克(3.5盎司)的树叶提供69卡路里(5- - - - - -8]。

在这个研究中,叶已提取的物理特性使用图像处理技术和叶表面质量指数被定义。这个指数的质量在食品工业中的应用。今天绝大多数表葡萄种植无籽品种。葡萄树没有问题因为它们营养繁殖传播通过岩屑。育种者有一个问题,因为他们要么利用种子品种母本或使用组织培养的方法来保存胚胎仍在开发的早期阶段。无籽的特点有许多来源,但几乎所有商业农场主推导的三个来源:俄罗斯无核和汤普森无籽葡萄品种。葡萄没有种子目前有十多个不同的种类。有一些是专门培育耐寒性和质量相对寒冷气候的Einset无籽,本杰明船舷上缘' '无籽葡萄、依赖和金星。

材料和方法

方程

在这项研究中,葡萄叶质量定义基于最低的槽和最大叶面积的完整性。因此,概括地说,下面的方程可以写成:

方程

在上面的公式中,初始质量指数(L),单位叶面积单位(L2)和叶周边单位(L)。由于质量指数变化,叶面积,增加或减少一个常数的指数形式是必要的。因此,指数的指数除以对应的面积相等的圆叶,获得的无量纲指标,称为质量指数(气)。

方程

方程(2)可以编写如下。

方程

方程(3)可以总结如下。

方程

我们知道方程因此,方程(4)可以总结如下。

方程

最后,我们将气方程的简单形式如下。

方程

(6)的关系,在单位叶面积(L2)和P是叶周边单位(L)。气值在零坏的情况下,一个最好的案例(0 <气≤1)。

图像处理

“形象J”图像处理软件是用来确定的几何特征(面积和周长)葡萄叶子。这个软件是一个开源模式,有许多领域的图像处理功能。为了获得所需的结果,图像处理中使用的图像必须是可接受的质量。本文中使用的照片拍摄和使用佳能D80相机。在使用图像J软件必须有索引定义。因此,10厘米标志被用于这项研究[9,10]。

确定图像的几何值,首先需要有一个规模。然后将图像类型转换为4位,在图像中指定的边界现象。一个样本的实际和转换图像正在调查中(图1和图2)。

food-diary-grape

图1:葡萄叶的实际图片。

food-diary-lignification

图2:NaXS浓度对de-lignification干树叶在900 rpm, 100°C, w / w叶加载浓度5%,300分钟提取时间。

最后,通过选择所需的范围内,和执行分析,叶面积和周长值确定。J软件分析各种图像的输出。但两个参数测定的面积和周长是充分的研究。

结果与讨论

四个葡萄品种(a, b, c和d)进行了研究。葡萄叶的类型研究研究。葡萄研究的类型是Ruby葡萄,酸葡萄,Sultana葡萄品种(1)和Sultana葡萄(不同2)。每个葡萄品种是独一无二的叶子的外观,但他们都有些相似。研究的主题的叶表面完整性和凹槽的葡萄叶数(图3)。

food-diary-grapes

图3:葡萄和它们的叶子。

在每个葡萄品种,2样本选择。使用图像软件和方程5 J,气依照(决心和总结表1)。

葡萄图片。 叶图片。 照片。没有 区(厘米2) 周长(厘米) 气 大道气
方程 方程 8379年 194.876 116.989 0.42 0.39
8380年 142.158 116.383 0.36
方程 方程 8386年 84.898 75.952 0.43 0.36
8388年 142.361 150.344 0.28
方程 方程 8391年 88.779 60.952 0.55 0.57
8392年 81.391 54.399 0.59
方程 方程 8395年 67.386 55.389 0.53 0.57
8397年 50.42 40.939 0.61

表1。气四种葡萄叶类型的价值。

根据本研究的方程,气的值可以在0和1之间,这是后来最坏的和最好的质量的价值。可以看出表1类型1和2有较低的气和类型1和2有更高。根据本研究的控制方程,气的价值取决于叶完整性的程度以及低槽。因此,类型1和2在质量上更可取。在叶子的质量评级系统,气可以作为好的指标以及其他数量。被描述为一个“三方葡萄”,因为它可以用来制造葡萄酒,葡萄干和葡萄。它是的基础酒的类型称为“夏布利酒”在美国。虽然这名字命名的葡萄酒,法国地区的夏布利酒,它不是一个真正的夏布利葡萄酒。这个相对指数的结果初始索引除以圈质量以及叶面积指数。初始索引也是分裂的结果数量的叶的叶面积周长。

结论

在这项研究中,图像处理方法被用来评估葡萄叶的质量和利用几何方程数值表示索引叶质量。使用图像处理软件,图片来自葡萄叶表面和几何组件包括葡萄叶面积和周长被定义的规模决定。使图像处理软件的应用程序必须是能够计算不规则形状的几何性质。因为没有软件,不可能轻易准确计算这些值。

几何参数的葡萄叶,叶的质量可以影响完整性和无叶的凹槽。为了正确地比较树叶在质量上和在任何大小和形状,定义的质量指标是相对的。白葡萄酒也由sultana葡萄,这就是闻名的“甜蜜的温柔”这个应用程序。为了评估本研究的模型,研究了4种葡萄。这四个类型是Ruby葡萄,酸葡萄,Sultana葡萄品种(1)和Sultana葡萄品种(2),所有这些都在伊朗Boroujerd城市的不同地区。结果表明,两种类型Sultana葡萄品种(1)和Sultana葡萄品种(2)有更好的质量比红宝石葡萄的类型和酸葡萄的结果,可以得出结论,该指数在本研究能够表达葡萄叶质量。

引用