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J-GLOBAL ID：201702279798013466   整理番号：17A0060899

画像のクロロフィル含有量を画像分析に基づいて検出した。【JST・京大機械翻訳】

Detection of chlorophyll content of green vegetables leaves based on image analysis technology

著者 (3件)： Sun Yulu (College of Materials Science and Engineering, Zhejiang University of Technology) ,  Wang Dehai (College of Materials Science and Engineering, Zhejiang University of Technology) ,  Zhu Guojian (College of Materials Science and Engineering, Zhejiang University of Technology)
資料名： Shipin yu Fajiao Gongye  (Shipin yu Fajiao Gongye)
巻： 42  号： 8  ページ： 194-198  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2153A  ISSN： 0253-990X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本研究では,画像分析技術を用いてキャベツのクロロフィル含有量を迅速に測定する方法を研究するために,本研究では,キャベツを異なる環境で貯蔵した。画像分析技術と分光光度計を用いて、貯蔵期間中のキャベツのパラメータ値(L*、A*、B*、?L*、?A*、?B*、(A*~2+?B*2)~1/2、色差?E)と葉緑素含有量を測定した。異なる機能モデル(Y=AX+B,Y==+B,Y=AINX+BとIN(INY)==+B)を用いて,色パラメータとクロロフィル含有量を分析した。結果は以下を示す。異なる貯蔵環境の下で,キャベツのパラメータは?。Eとクロロフィル含有量の間には安定な線形関係があり,関数モデルY=AX+Bで表現できる。画像分析技術を利用して,青の色パラメータを確立した。Eとクロロフィル含有量の間の相関係数は0.990であり,定標均の平方根平均平方根誤差は0.071であり,予測した相関係数は0.992であり,予測二乗平均平方根誤差は0.0104であった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シェルフライフ ,  相関係数 ,  *画像分析 ,  色差 ,  キャベツ ,  *画像 ,  分光光度計 ,  線形性 ,  *クロロフィル

著者キーワード (4件)： green vegetables ,  color parameters ,  image analysis ,  the chlorophyll content

分類 (2件)： 色  (BD03090A) ,  歯科材料  (GT06000B)

タイトルに関連する用語 (3件)： クロロフィル ,  含有量 ,  画像分析