Metrika

  • citati u SCIndeksu: 0
  • citati u CrossRef-u:0
  • citati u Google Scholaru:[]
  • posete u poslednjih 30 dana:15
  • preuzimanja u poslednjih 30 dana:15

Sadržaj

članak: 2 od 4  
Back povratak na rezultate
2020, vol. 45, br. 3, str. 44-52
Primena analize slike za određivanje dimenzija semena uljane repice korišćenjem IoT koncepta
aUniverzitet u Kragujevcu, Agronomski fakultet, Čačak
bUniverzitet u Kragujevcu, Tehnički fakultet, Čačak

e-adresadusan.markovic@kg.ac.rs
Ključne reči: analiza slike; seme uljane repice; IoT (Internet of Things); Raspberry Pi 3
Sažetak
U radu su analizirane geometrijske karakteristike semena, ujednačenost i površina poprečnog preseka semena uljane repice na osnovu koje je izračunat ekvivalentni prečnik. Poznavanje dimenzije semena je od značaja u semenskoj proizvodnji od setve, žetve, dorade, skladištenja do pakovanja semena. Utvrđivanje dimenzije semenki ručnom metodom je dosta spor proces tako da je cilj ovog rada bio prikaz jednog računarski podržanog uređaja koji sadrži kameru i može da fotografiše uzorke semena, a pri tome i da utvrdi dimenzije semenki programskom analizom slike. Predstavljeni uređaj je realizovan u skladu sa konceptom Interneta stvari (IoT) tako da ima mogućnost povezivanja na Internet i prosleđivanja slike, ili u drugoj varijanti može izvršiti direktno analizu slike i dalje da prosledi samo rezultate. Namena predstavljenog sistema za utvrđivanje veličine semena jeste da na brz i efikasan način korisnici dobiju prve rezultate koji će im pomoći u realizaciji daljih aktivnosti koji se tiču rada sa sitnim semenom.
Reference
Babić, M., Babić, L. (2007) Fizičke osobine poljoprivrednih materijala. Novi Sad: Poljoprivredni fakultet, Autorizovana predavanja
Burgos-Artizzu, X.P., Ribeiro, A., Guijarro, M., Pajares, G. (2011) Real-time image processing for crop/weed discrimination in maize fields. Computers and Electronics in Agriculture, 75(2): 337-346
Camargo, A., Smith, J.S. (2009) An image-processing based algorithm to automatically identify plant disease visual symptoms. Biosystems Engineering, 102(1): 9-21
Clement, J., Novas, N., Gazquez, J.A., Manzano-Agugliaro, F. (2012) High speed intelligent classifier of tomatoes by colour, size and weight. Spanish Journal of Agricultural Research, 10(2): 314-325
Dell', A.A. (2009) Digital imaging information technology applied to seed germination testing: A review. Agronomy for Sustainable Development, 29: 213-221
Đokić, D., Stanisavljević, R., Terzić, D., Marković, J., Radivojević, G., Anđelković, B., Barać, S. (2012) Primena različitih tehnoloških procesa u doradi semena crvene deteline. Poljoprivredna tehnika, vol. 37, br. 3, str. 1-10
Fıratlıgil-Durmuş, E., Šárka, E., Bubník, Z. (2008) Image vision technology for the characterisation of shape and geometrical properties of two varieties of lentil grown in Turkey. Czech Journal of Food Sciences, 26(No. 2): 109-116
Guijarro, M., Pajares, G., Riomoros, I., Herrera, P.J., Burgos-Artizzu, X.P., Ribeiro, A. (2011) Automatic segmentation of relevant textures in agricultural images. Computers and Electronics in Agriculture, 75(1): 75-83
Koprivica, R., Turan, J., Veljković, B., Radivojević, D., Bokan, N., Đurović, D., Đokić, D., Balalić, I. (2018) Physical properties of oil rapeseed kernels at different moisture content and varieties. u: International Symposium (46th): Actual tasks on agricultural engineering ATAE, Opatija, Croatia, Proceedings, pp.397-405
Pagnutti, M.A., Ryan, R.E., Cazenavette, G.J., Gold, M.J., Harlan, R., Leggett, E., Pagnutti, J.A. (2017) Laying the foundation to use Raspberry PI 3 V2 camera module imagery for scientific and engineering purposes. Journal of Electronic Imaging, 26(1): 013014-013014
Sabliov, C.M., Boldor, D., Keener, K.M., Farkas, B.E. (2002) Image Processing Method to Determine Surface Area and Volume of Axi-symmetric Agricultural Products. International Journal of Food Properties, 5(3): 641-653
Tańska, M., Rotkiewicz, D., Kozirok, W., Konopka, I. (2005) Measurement of the geometrical features and surface color of rapeseeds using digital image analysis. Food Research International, 38(7): 741-750
Vujović, V., Maksimović, M. (2014) Raspberry PI as a wireless sensor node: Performances and constraints. u: International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO) (37th), Opatija, Hrvatska, pp. 1247-1252
 

O članku

jezik rada: srpski
vrsta rada: izvorni naučni članak
DOI: 10.5937/PoljTeh2003044M
objavljen u SCIndeksu: 09.10.2020.

Povezani članci