Automatisierte Qualitätssicherung von Getreide mit überwachten Lernverfahren in der Bildverarbeitung:
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| Published: |
Ilmenau
ISLE
2010
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INHALTSVERZEICHNIS
1 EINLEITUNG, MOTIVATION, ZIELE 1
I. DERZEITIGER STAND DER TECHNIK AUF DEM GEBIET DER AUTO- MATISIERTEN
QUALITAETSSICHERUNG VON GETREIDE MIT UEBER- WACHTEN LERNVERFAHREN IN DER
BILDVERARBEITUNG 5 2 GRUNDLAGEN DER BILDVERARBEITUNG FUER DIE
AUTOMATISIERTE
ERKENNUNG 5
2.1 FARBRAEUME ALS BASIS DER BILDVERARBEITUNG 5
2.1.1 THEORIE DES RGB-FARBRAUMS 5
2.1.2 THEORIE DES HSI-FARBRAUMS 6
2.2 GRUNDLEGENDE BEGRIFFE DES MACHINE LEARNINGS 7
2.3 STUFEN EINES BILDVERARBEITUNGSSYSTEMS ZUR OBJEKTKLASSIFIKATION 8
2.3.1 DIE BILDERFASSUNG ZUR SCHAFFUNG EINER DATENBASIS 8
2.3.2 DIE SEGMENTIERUNG ALS DE TERM NATION RELEVANTER OBJEKTE AUS DEM
GESAMTSIGNAL 11 2.3.3 DIE MERKMALSEXTRAKTION ZUR DATENREDUKTION AUF
INFORMATIONSRELEVANTE SIGNALANTEILE 12 2.3.4 DIE MERKMALSSELEKTION ZUR
MERKMALSREDUKTION AUF OBJEKTDETERMINIERENDE EIGENSCHAFTEN 12 2.3.5 DIE
KLASSIFIKATION ALS AUTOMATISIERTE ERKENNUNGSROUTINE 20
2.3.6 DIE ALGORITHMENGUETEBESTIMMUNG ALS MASS FUER DIE
KLASSIFIKATOREIGNUNG. 31 2.3.7 DIE PARAMETEROPTIMIERUNG DES
KLASSIFIKATORS 34
2.4 MOEGLICHE MERKMALSALGORITHMEN ZUR OBJEKTKLASSIFIKATION 36
2.4.1 ALGORITHMEN ZUR DEFINITION VON GRAUWERTMERKMALEN 36
2.4.2 ALGORITHMEN ZUR DEFINITION VON KONTURMERKMALEN 38
2.4.3 ALGORITHMEN ZUR DEFINITION VON FARBMERKMALEN 46
2.4.4 ALGORITHMEN ZUR DEFINITION VON TEXTURMERKMALEN 46
3 PHYTOTOMIE UND PHYTOPATHOLOGIE DES BROTWEIZENS & GEGEN- WAERTIGER
ENTWICKLUNGSSTAND IN DER QUALITAETSSICHERUNG VON GETREIDE 49
3.1 PHYTOTOMIE UND PHYTOPATHOLOGIE DES BROTWEIZENS 49
3.2 QUALITAETSSTANDARDS UND GESETZLICHE VORSCHRIFTEN BEI DER
GETREIDEANNAHME 53 3.3 DEFINITION EINWANDFREIES GRUNDGETREIDE 60
3.4 DEFINITION DER BESATZFRAKTIONEN NACH VO (EG) 824/2000 60
3.5 BESONDERE FORM- UND FARBEIGENSCHAFTEN DER GETREIDEBESTANDTEILE 61
3.6 ERGEBNISSE DES INTERNATIONALEN RINGVERSUCHS ZUR MANUELLEN
BESATZANALYSE VON GETREIDE 63
3.7 QUALITAETSSICHERUNGSVERFAHREN IM LANDWIRTSCHAFTLICHEN BEREICH -
APPLIKATION GETREIDE 67
4 PRAEZISIERTE AUFGABENSTELLUNG 75
II. THEORETISCHE UNTERSUCHUNGEN ZUR AUTOMATISIERTEN QUALITAETSSICHERUNG
VON GETREIDE MIT UEBERWACHTEN LERNVERFAHREN IN DER BILDVERARBEITUNG 77
5 ANALYSE DER ERKENNUNGSAUFGABE 77
5.1 CHARAKTER DER VORLIEGENDEN ERKENNUNGSAUFGABE 77
5.2 TEILAUFGABEN DER PROBLEMSTELLUNG 81
6 REALISIERUNG DER ERKENNUNGSAUFGABE VON BROTWEIZEN 83
6.1 ENTWICKLUNG EINER OBJEKTDATENBASIS FUER GETREIDEPROBENBESTANDTEILE 83
6.2 ABGELEITETE VORGABEN FUER DIE ENTWICKLUNG EINES AUTOMATISIERTEN
BESATZANALYSEVERFAHRENS 83
6.2.1 ANFORDERUNGEN AN EIN AUTOMATISIERTES BESATZANALYSESYSTEM 83
6.2.2 ZU ERKENNENDE BESATZFRAKTIONSKLASSEN 87
6.2.3 DATENSATZBESCHAFFENHEIT 88
6.2.4 MINDESTANFORDERUNGEN AN DIE BILDQUALITAET 113
VII
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/1007410434
DIGITALISIERT DURCH
IMAGE 2
INHALTSVERZEICHNIS
6.2.5 GRENZEN DER AUTOMATISIERTEN BESATZANALYSE 116
6.2.6 ERGEBNISPARAMETER DER AUSGABE 117
6.3 THEORETISCHE UNTERSUCHUNGEN ZU EINFLUSSFAKTOREN AUF DIE
KLASSIFIKATOR- PERFORMANCE UNTER VERWENDUNG UEBERWACHTER LERNVERFAHREN 1
17
III. EXPERIMENTELLE UNTERSUCHUNGEN ZUR AUTOMATISIER- TEN
QUALITAETSSICHERUNG VON GETREIDE MIT UEBER- WACHTEN LERNVERFAHREN IN DER
BILD VERARBEITUNG 123 6.4 BEGRUENDUNG ZUR SOFTWAREAUSWAHL 123
6.5 EXPERIMENTELLE BILDAUFNAHME UND DATENSATZERSTELLUNG 125
6.5.1 AUFBAU DER BILDAUFNAHME DER GEGEBENEN AUFGABENSTELLUNG 125
6.5.2 AUFBAU EINES GESAMTDATENSATZPOOLS VON GETREIDEPROBENBESTANDTEILEN
127 6.5.3 DATENSATZSTRUKTURIERUNG IN LERN- UND TESTPARTITIONEN 131
6.6 LOESUNG DER KLASSIFIKATIONSAUFGABE MIT HALCON 133
6.6.1 ALGORITHMENBASIERTE UMSETZUNG DER SEGMENTIERUNG 133
6.6.2 ALGORITHMENBASIERTE UMSETZUNG DER MERKMALSEXTRAKTION 135
6.6.3 EVALUIERUNG GEEIGNETER KLASSIFIKATIONSVERFAHREN 137
6.6.4 EVALUIERUNG DES EINFLUSSES GEEIGNETER MERKMALSSELEKTIONSVERFAHREN
AUF DIE ERKENNUNGSLEISTUNG 154
6.7 EXPERIMENTELLE UNTERSUCHUNGEN ZU EINFLUSSFAKTOREN AUF DIE
KLASSIFIKATOR- PERFORMANCE UNTER VERWENDUNG UEBERWACHTER LERNVERFAHREN
160 6.7.1 MOEGLICHKEITEN DER ERKENNUNGSRATENOPTIMIERUNG. 160
6.7.2 UNTERSUCHUNGEN ZUR PROBLEMADAPTIERTEN DATENSATZBESCHAFFENHEIT 161
6.7.3 EINFLUSS DER STRUKTURIERUNG DER OBJEKTKLASSEN 169
6.7.4 CHARAKTERISIERUNG DES VERWENDETEN KLASSIFIKATORS 177
6.7.5 EINFLUSS DER DATENSATZGROESSE AUF DIE ERKENNUNGSGUETE 180
6.7.6 ERKENNUNGSLEISTUNG DES OPTIMIERTEN SYSTEMS 184
7 ZUSAMMENFASSUNG DER ERGEBNISSE UND AUSBLICK 189
ABBILDUNGSVERZEICHNIS 197
TABELLENVERZEICHNIS 199
VERZEICHNIS HAEUFIG VERWENDETER FORMELZEICHEN UND
ABKUERZUNGEN 201
LITERATURVERZEICHNIS 207
ANHANG 217
THESEN 233
EIGENE WISSENSCHAFTLICHE VEROEFFENTLICHUNGEN 235
VIII
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