prikaz prve stranice dokumenta Određivanje geometrijskih značajki zrna pšenice primjenom različitih algoritama za obradu slike
Access restricted to students and staff of home institution
undergraduate thesis
Određivanje geometrijskih značajki zrna pšenice primjenom različitih algoritama za obradu slike
2019. urn:nbn:hr:109:243699
Šimošić, Ema
Josip Juraj Strossmayer University of Osijek
FACULTY OF FOOD TECHNOLOGY
Department of Process Engineering
Sub-department of Modelling, Optimisation and Automatisation

Cite this document

Šimošić, E. (2019). Određivanje geometrijskih značajki zrna pšenice primjenom različitih algoritama za obradu slike (Undergraduate thesis). Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, FACULTY OF FOOD TECHNOLOGY. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:109:243699

Šimošić, Ema. "Određivanje geometrijskih značajki zrna pšenice primjenom različitih algoritama za obradu slike." Undergraduate thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, FACULTY OF FOOD TECHNOLOGY, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:109:243699

Šimošić, Ema. "Određivanje geometrijskih značajki zrna pšenice primjenom različitih algoritama za obradu slike." Undergraduate thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, FACULTY OF FOOD TECHNOLOGY, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:109:243699

Šimošić, E. (2019). 'Određivanje geometrijskih značajki zrna pšenice primjenom različitih algoritama za obradu slike', Undergraduate thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, FACULTY OF FOOD TECHNOLOGY, accessed 04 October 2023, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:109:243699

Šimošić E. Određivanje geometrijskih značajki zrna pšenice primjenom različitih algoritama za obradu slike [Undergraduate thesis]. Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, FACULTY OF FOOD TECHNOLOGY; 2019 [cited 2023 October 04] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:109:243699

E. Šimošić, "Određivanje geometrijskih značajki zrna pšenice primjenom različitih algoritama za obradu slike", Undergraduate thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, FACULTY OF FOOD TECHNOLOGY, Osijek, 2019. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:109:243699

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitleOdređivanje geometrijskih značajki zrna pšenice primjenom različitih algoritama za obradu slike
Title (english)Evaluation of Geometric Features of Wheat Grain Using Different Image Processing Algorithms
AuthorEma Šimošić
MentorJasmina Lukinac Čačić (mentor)
GranterJosip Juraj Strossmayer University of Osijek
FACULTY OF FOOD TECHNOLOGY
(Department of Process Engineering)
(Sub-department of Modelling, Optimisation and Automatisation)
Osijek
Defense date and country2019-09-30, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		BIOTECHNICAL SCIENCES
Food Technology
Abstract
Fizikalna svojstva pšenice mogu se odrediti mjerenjem hektolitarske mase, apsolutne mase, veličine i oblika zrna, tvrdoće i staklavosti (brašnavosti), gustoće i boje zrna. Zadatak rada bio je primjenom računalne analize slike ispitati različite geometrijske značajke zrna različitih sorti pšenice (površina, opseg, zaokruženost, dužina i širina, prosječna vrijednost sive boje) te optimirati postupak analize slike primjenom različitih metoda segmentacije uzoraka. Nadalje, u radu je određena povezanost geometrijskih značajki zrna s različitim fizikalnim svojstvima zrna određenih standardnim metodama. Na temelju provedenih ispitivanja 20 uzorka zrna ozime pšenice i provedene korelacijske i regresijske analize primjenom računalne analize slike u određivanju geometrijskih značajki pšeničnog zrna moguće je dobro predvidjeti neka fizikalna svojstva zrna, a kao optimalna metoda segmentacije zrna ozime pšenice pokazala se Moments metoda.
Abstract (english)
The physical properties of wheat grain can be determined by measuring the hectolitre mass, absolute mass, size and shape of the grain, hardness and glassiness (flour), density and colour of the grain. This paper studies different geometric characteristics of grain of different wheat varieties (area, perimeter, roundness, length and width, average grey colour) using digital image analysis and, to optimize the image analysis procedure using different segmentation methods. Furthermore, the relationship between the geometric features and the physical properties of the grain is determined in the paper. According to the obtained results performed on 20 winter wheat grain samples and correlation and regression analysis in determining the geometric characteristics of wheat grain, some physical properties of the grain can be well predicted by image analysis method. The Moments algorithm for grain segmentation proved to be the optimal segmentation method for winter wheat grain.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:109:243699
Study programmeTitle: Food Technology
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka prehrambene tehnologije (sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka prehrambene tehnologije)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsAccess restricted to students and staff of home institution
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2019-10-09 11:38:59