NMR-

Autor: ARISTIZABAL TORRES IVAN DARIO.
Jahr: 2005.
Universität: POLITÉCNICA DE VALENCIA [www.upv.es].
Ort der Lesung: UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA.
Ort der Vorbereitung: UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA.

Inhaltsangabe: Obwohl viele Forschungsergebnisse wurden recht vielversprechend mit Magnetic Resonance Imaging (MRI) zur Bestimmung der inneren Qualität von Obst und Gemüse, gibt es immer noch Probleme zu lösen, um die kommerzielle Nutzung des gleichen. Außerdem, in der Regel, wurden gebrauchte Computer, die sehr hohen Investitionskosten und Wartung. Die RMI Teams, die auf geringen Intensität Magnetfeld ist eine interessante Alternative für die niedrigeren Kosten. Diese Studie verwendet MRI Techniken mit einem Team niedrigen Bereich (0,18 W), wurden entwickelt und evaluiert Algorithmen für die Bearbeitung von digitalen Bildern, die aus Pfirsiche und Orangen, mit dem Ziel, automatisch zu erkennen, verschiedene interne Schaden, nicht mehr signifikant als mit herkömmlichen Methoden destruktiv. Wir haben verschiedenen MRT Sequenzen, und durch sechs Qualitätskriterien entwickelt, in der diese These, haben wir diejenigen, die dazu beigetragen, um die beste Bildqualität im Inneren der Frucht. Zwei Sequenzen, die spinnen, ein gewichteter T1, und andere gewichteten T2 erlaubt zu erhalten hochwertige Bilder RMI am Äquator und in Längsrichtung sowohl Pfirsiche und Orangen, sehen sie andere Arten von internen Fehler. In Pfirsiche, die Algorithmen entwickelt festgestellt, 98% der Früchte, die von Pilzen aprofito, mit einer falschen Erkennung für Obst gesund von 21%. Die Erkennung der Fruchtfliege Biss betrug 71%, mit einem hohen falsche Verteilung der gesunden Frucht mit Schäden (42%). Für die Schäden durch Kälte, Algorithmen erkannt mehr als 98% der Früchte mit Schäden gespeichert für 32 Tage 5Â ° C, Tag 22, wenn dies geschehen ist, und zwei Tage vor der Bewertungsmethoden destruktiv. In Orangen, Algorithmen zur Erkennung von Schäden durch Pilze zu diskriminieren mehr als 80% der Früchte betroffen sind, mit einer falschen Zuordnung Obst so gesund beschädigt weniger als 20%. Automatische Erkennung und Anfang der Verschlechterung von Pilzen wurde zwischen 2 und 7 Tage im voraus, bevor Symptome auftreten außerhalb der Fäulnis. Die Algorithmen für die Schäden durch Frost Orangen, die in die besten Ergebnisse aller Mängel untersucht, mit einem 94% Erkennung weise und 8% falsche Erkennung, über dem Durchschnitt liegt. In Anbetracht der Ergebnisse dieser Untersuchung wurden am Ende einen Vorschlag zur Entwicklung eines automatisierten Systems für die Kontrolle der internen Qualität von Obst, auf der Grundlage MRT erreicht mit einem Team niedrigen Magnetfeld.