ZASTOSOWANIE WYBRANYCH METOD ANALIZY OBRAZU PODCZAS OBSERWACJI ROZPADU SKROBI W JABŁKACH

Podobne dokumenty
Tomasz Guz Katedra InŜynierii i Maszyn SpoŜywczych Akademia Rolnicza w Lublinie

KOMPUTEROWA ANALIZA OBRAZÓW W OCENIE ROZKŁADU SKROBI PODCZAS DOJRZEWANIA JABŁEK

PROTOKÓŁ Z BADAŃ OCENIAJĄCYCH STAN DOJRZAŁOŚCI ZBIORCZEJ JABŁEK (centrum)

PROTOKÓŁ Z BADAŃ OCENIAJĄCYCH STAN DOJRZAŁOŚCI ZBIORCZEJ JABŁEK (centrum)

APLIKACJE KOMPUTEROWE DO OCENY WYBRANYCH PARAMETRÓW SENSORYCZNYCH PRODUKTÓW ROLNO-SPOŻYWCZYCH

WPŁYW TECHNICZNEGO UZBROJENIA PROCESU PRACY NA NADWYŻKĘ BEZPOŚREDNIĄ W GOSPODARSTWACH RODZINNYCH

DYNAMIKA ZMIAN WYBRANYCH CECH TEKSTURALNYCH JABŁEK PODCZAS WTÓRNEGO PRZECHOWYWANIA

Polski produkt na bazie 1-MCP do samodzielnego stosowania

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

OCENA WYBRANYCH CECH JAKOŚCI MROŻONEK ZA POMOCĄ AKWIZYCJI OBRAZU

WPŁYW TEMPERATURY W POMIESZCZENIACH POMOCNICZYCH NA BILANS CIEPŁA W BUDYNKACH DLA BYDŁA

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

Teoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem.

ZASTOSOWANIE MIKROPROCESOROWEGO REJESTRATORA DO POMIARU TEMPERATURY W PIECU KONWEKCYJNO-PAROWYM

Walidacja metod analitycznych Raport z walidacji

KWARANTANNA TERMICZNA PRZECHOWYWANYCH JABŁEK I JEJ WPŁYW NA ZMIANY WŁAŚCIWOŚCI MECHANICZNYCH MIĄŻSZU OWOCÓW

Opracowanie metodyk METODYKA OZNACZANIA KWASU ASKORBINOWEGO,

KOMPUTEROWY MODEL UKŁADU STEROWANIA MIKROKLIMATEM W PRZECHOWALNI JABŁEK

EKONOMICZNA OCENA PRODUKCJI JABŁEK W WYBRANYM GOSPODARSTWIE SADOWNICZYM

OKREŚLENIE PRĘDKOŚCI PORUSZANIA SIĘ SZKODNIKÓW Z WYKORZYSTANIEM KOMPUTEROWEJ ANALIZY OBRAZU

WPŁYW ZMIAN ZAWARTOŚCI WODY NA TWARDOŚĆ ZIARNA PSZENICY PODCZAS PRZECHOWYWANIA W SILOSIE W WARUNKACH MODELOWYCH

ANALIZA ZDOLNOŚCI PROCESU O ZALEŻNYCH CHARAKTERYSTYKACH

BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI

WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI

Statystyka matematyczna dla leśników

Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd.

1. Jednoczynnikowa analiza wariancji 2. Porównania szczegółowe

Streszczenie. Słowa kluczowe: towary paczkowane, statystyczna analiza procesu SPC

WPŁYW MIKROKLIMATU PRZECHOWALNI NA JAKOŚCIOWE I ILOŚCIOWE WSKAŹNIKI I CECHY JABŁEK

METODYKA BADAŃ MAŁYCH SIŁOWNI WIATROWYCH

NAPRĘŻENIA ŚCISKAJĄCE PRZY 10% ODKSZTAŁCENIU WZGLĘDNYM PRÓBEK NORMOWYCH POBRANYCH Z PŁYT EPS O RÓŻNEJ GRUBOŚCI

Wprowadzenie do statystyki dla. chemików testowanie hipotez

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

Estymacja punktowa i przedziałowa

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

Oznaczanie polaryzacji w produktach cukrowniczych metodą w bliskiej podczerwieni (NIR)

Rozwiązanie n1=n2=n=8 F=(4,50) 2 /(2,11) 2 =4,55 Fkr (0,05; 7; 7)=3,79

KOSZTY UŻYTKOWANIA MASZYN W STRUKTURZE KOSZTÓW PRODUKCJI ROŚLINNEJ W WYBRANYM PRZEDSIĘBIORSTWIE ROLNICZYM

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

SKROBIOWY. najprostsza i uniwersalna metoda wyznaczania dojrzałości jabłek. edycja 2015

X Y 4,0 3,3 8,0 6,8 12,0 11,0 16,0 15,2 20,0 18,9

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X.

DOKUMENTACJA SYSTEMU ZARZĄDZANIA LABORATORIUM. Procedura szacowania niepewności

Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi

ZASTOSOWANIE SPEKTROSKOPII ODBICIOWEJ DO OZNACZANIA ZAWARTOŚCI WODY W SERACH. Agnieszka Bilska, Krystyna Krysztofiak, Piotr Komorowski

Testowanie hipotez statystycznych cd.

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

LICZBA REPLIKACJI PRZY ESTYMACJI KONTRASTÓW W DOŚWIADCZENIU Z MODUŁEM SPRĘśYSTOŚCI MIĄśSZU JABŁEK

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

OPTYMALIZACJA PARAMETRÓW PRACY PNEUMATYCZNEGO SEPARATORA KASKADOWEGO

Walidacja metod wykrywania, identyfikacji i ilościowego oznaczania GMO. Magdalena Żurawska-Zajfert Laboratorium Kontroli GMO IHAR-PIB

BŁĘDY OKREŚLANIA MASY KOŃCOWEJ W ZAKŁADACH SUSZARNICZYCH WYKORZYSTUJĄC METODY LABORATORYJNE

Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe a w badaniach jednorodności wariancji

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

ROZKŁAD POPRZECZNY CIECZY DLA ROZPYLACZY SYNGENTA POTATO NOZZLE

Analiza i monitoring środowiska

WPŁYW METOD I PARAMETRÓW SUSZENIA NA ZMIANY BARWY SUSZÓW OWOCOWO-WARZYWNYCH

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym

Procedura szacowania niepewności

KALIBRACJA. ważny etap procedury analitycznej. Dr hab. inż. Piotr KONIECZKA

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

JAKOŚĆ SUSZU I PRZEBIEG JEGO REHYDRACJI W ZALEŻNOŚCI OD SPOSOBU SUSZENIA JABŁEK

NIEPEWNOŚĆ POMIARÓW POZIOMU MOCY AKUSTYCZNEJ WEDŁUG ZNOWELIZOWANEJ SERII NORM PN-EN ISO 3740

Testowanie hipotez statystycznych.

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE CHEMICZNEJ OCHRONY ROŚLIN PRZY POMOCY PROGRAMU HERBICYD-2

MATEMATYCZNY MODEL PĘTLI HISTEREZY MAGNETYCZNEJ

ZANIKANIE KAPTANU I PROPIKONAZOLU W OWOCACH I LIŚCIACH JABŁONI ODMIANY JONAGOLD

PROPOZYCJA ZASTOSOWANIA WYMIARU PUDEŁKOWEGO DO OCENY ODKSZTAŁCEŃ PRZEBIEGÓW ELEKTROENERGETYCZNYCH

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW

Inżynieria Rolnicza 5(93)/2007

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6

WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

WYBÓR PUNKTÓW POMIAROWYCH

WIELOKRYTERIALNY DOBÓR ROZTRZĄSACZY OBORNIKA

Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance)

Hipotezy statystyczne

WYKORZYSTANIE TECHNIK KOMPUTEROWYCH W GOSPODARSTWACH RODZINNYCH

WPŁYW KSZTAŁTU CZĄSTEK KRAJANKI JABŁEK NA CZAS SUSZENIA W WARUNKACH KONWEKCJI WYMUSZO- NEJ

Hipotezy statystyczne

WYKORZYSTANIE ALGORYTMÓW ROZPOZNAWANIA OBRAZU W BADANIACH NAUKOWYCH NA PRZYKŁADZIE PROGRAMU ZIEMNIAK-99

Marek Tukiendorf, Katarzyna Szwedziak, Joanna Sobkowicz Zakład Techniki Rolniczej i Leśnej Politechnika Opolska. Streszczenie

ZWIĄZKI MIĘDZY CECHAMI ELEKTRYCZNYMI A AKTYWNOŚCIĄ WODY ŚRUTY PSZENICZNEJ

WPŁYW OKRESU PRZECHOWYWANIA NA STRATY MASY BULW ZIEMNIAKA PODCZAS OBIERANIA

MODELOWANIE POŁĄCZEŃ TYPU SWORZEŃ OTWÓR ZA POMOCĄ MES BEZ UŻYCIA ANALIZY KONTAKTOWEJ

KONCEPCJA METODYKI OCENY SIEWU ROZPROSZONEGO

Analiza niepewności pomiarów

CHEMIA ŚRODKÓW BIOAKTYWNYCH I KOSMETYKÓW PRACOWNIA CHEMII ANALITYCZNEJ. Ćwiczenie 7

Badanie. przepuszczalności pary. wodnej przez laminat włókninowy i foliowy. oraz powlekat foliowy z wykorzystaniem wagosuszarek serii

CECHY TECHNICZNO-UŻYTKOWE A WARTOŚĆ WYBRANYCH TECHNICZNYCH ŚRODKÓW PRODUKCJI W ROLNICTWIE

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

POLITECHNIKA OPOLSKA

Testowanie hipotez. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25

PORÓWNANIE KOSZTÓW PRODUKCJI JĘCZMIENIA JAREGO I OZIMEGO W WYBRANYCH GOSPODARSTWACH WOJ. ZACHODNIOPOMORSKIEGO

OKRESY UŻYTKOWANIA I WYKORZYSTANIE ŚRODKÓW ENERGETYCZNYCH W GOSPODARSTWACH RODZINNYCH

POLITECHNIKA OPOLSKA

Transkrypt:

Inżynieria Rolnicza 5(93)/7 ZASTOSOWANIE WYBRANYCH METOD ANALIZY OBRAZU PODCZAS OBSERWACJI ROZPADU SKROBI W JABŁKACH Dorota Domagała Katedra Zastosowań Matematyki, Akademia Rolnicza w Lublinie Tomasz Guz Katedra Inżynierii i Maszyn Spożywczych, Akademia Rolnicza w Lublinie Streszczenie. Praca przedstawia metodykę obliczania indeksu skrobiowego (IS) jabłek przez analizę obrazów rejestrowanych podczas rozpadu skrobi w tych owocach. Wobec rosnących wymagań jakości owoców potrzebne jest obok doskonalenia metod ich przechowywania opracowanie precyzyjnej i powszechnie dostępnej metody oceny stanu dojrzałości fizjologicznej. Dojrzałość owoców w czasie zbioru ma często decydujący wpływ na przebieg zmian w surowcu podczas przechowywania a tym samym na końcową jego jakość. Obecnie stosowane, precyzyjne i kosztowne metody oceny stanu fizjologicznego nie są dostępne dla sadowników ze względu na wysoki koszt aparatury jak i skomplikowaną procedurę oznaczeń. W pracy zaproponowano użycie trzech powszechnie dostępnych urządzeń wideokomputerowych rejestrujących obrazy skrobi oraz metodykę oznaczenia stopnia jej rozpadu. Słowa kluczowe: jabłka, indeks skrobiowy, analiza obrazu, dojrzałość zbiorcza Wykaz oznaczeń IS CB AC SK OW indeks skrobiowy analiza zdjęć wykonanych kamerą monochromatyczną (SUPERVIST) analiza zdjęć wykonanych aparatem cyfrowym analiza zdjęć wykonanych skanerem tradycyjna metoda oceny (wzrokowa) Wstęp Ostateczny efekt przechowywania owoców zależy od wielu czynników a ocena wszystkich zabiegów związanych z utrzymaniem ich jakości jest możliwa dopiero po długotrwałym składowaniu. Zachowanie optymalnych warunków składowania nie zapewnia jeszcze dobrej jakości surowca. Wśród czynników, które kształtują jakość owoców i które możemy kontrolować jest precyzyjne wyznaczenie optymalnego terminu ich zbioru [Tomala ]. Przechowywanie owoców metodami KA i ULO wymaga dużej dokładności w ocenie ich 1

Dorota Domagała, Tomasz Guz stanu dojrzałości ze względu na to, że tylko owoce znajdujące się w fazie dojrzałości zbiorczej mają zdolność adaptacji do zmienionego stanu atmosfery w tego typu komorach przechowalniczych [Rutkowski 1]. W celu wyznaczenia dojrzałości owoców jabłoni należy stosować metody analityczne, które zapewniają niezbędna precyzję oceny ich stanu. Metody te są na ogół trudno dostępne dla sadowników, gdyż wymagają stosowania kosztownej aparatury (np. podczas pomiaru stężenia etylenu w gniazdach nasiennych). Inne wymagają pomiaru kilku parametrów jednocześnie (stężenie etylenu, ekstrakt i jędrność owoców) [Łysiak 199]. W ostatnich latach pojawiają się próby wykorzystania fal ultradźwiękowych do oceny dojrzałości owoców oraz oceny zmian barwy podczas ich dojrzewania [Mizrach i in ]. Metody te nie są jeszcze uznane za pełnoprawne i pewne w tego typu oznaczeniach. Wśród metod dostępnych, tanich i łatwych do przeprowadzenia jest test skrobiowy. Opiera się on na obserwacji rozkładu skrobi, który następuje podczas dojrzewania owoców jabłoni. Obserwując to zjawisko stwierdzono ścisłą zależność między udziałem skrobi a stopniem dojrzałości owoców. Opracowano specjalne tablice wzorcowe, które w sposób umowny, służą do wyznaczenia tzw. indeksu skrobiowego, który jest funkcją zawartości skrobi w owocu na przekroju prostopadłym do jego osi [Tomala 1995]. Ciemnogranatowe kompleksy, które powstają w wyniku reakcji jodu ze skrobią wyznaczają miejsca zajęte przez skrobię, które następnie porównuje się z fotografiami wzorców i nadaje się oznaczenie w skali od 1 do. Oznaczenie powierzchni zajętej przez skrobię (wartość IS jest od niej uzależniona) jest trudne ze względu na złożoną postać deseni skrobiowych spotykanych w różnych odmianach. O precyzji oznaczenia decyduje ponadto jakość oświetlenia próbki w miejscu pomiaru oraz indywidualna i subiektywna percepcja oceniającego [Peirs i in ]. Stosowanie takiej uproszczonej procedury powoduje, że oznaczenia są wykonywane z dużym błędem. Istnieje potrzeba zwiększenia dokładności i pewności pomiaru poprzez zastosowanie nowoczesnych metod odczytu i obliczania wartości indeksu skrobi. Cel pracy Celem pracy było obliczenie wartości indeksu skrobiowego za pomocą dostępnych powszechnie metod cyfrowej analizy obrazów. Wyznaczono różnice wskazań wartości IS uzyskanych metodami CB, AC, SK oraz OW. Metodyka badań Zbiór surowca do badań następował sukcesywnie w odstępach -dniowych. Przeprowadzono go w dniach 19.9 17.11. 5 roku, obserwując rozpad skrobi aż do całkowitego jej zaniku (rys. 1). Test skrobiowy wykonywano na owocach świeżych lub na owocach przechowywanych. Test wykonywano na 15 owocach danej odmiany i terminie zbioru.

Zastosowanie wybranych metod... Rys. 1. Fig. 1. Rozpad skrobi w owocach odmiany Ligol Starch decomposition in fruits of Ligol variety Po wykonaniu standardowego testu skrobiowego w roztworze 5g J + g KJ ml -1 wody i osuszeniu próbek wycinano plastry z wzorem skrobiowym, które następnie rejestrowano za pomocą cz-b kamery CCD sprzężonej z zestawem komputerowym w systemie SVISTMET. Następnie, w tych samych warunkach oświetlenia, wykonywano zdjęcia aparatem cyfrowym (barwne). Ostatnim etapem archiwizacji obrazów próbek było skanowanie powierzchni przeciętych i zabarwionych plastrów. Wykonano też ocenę wzrokową (5 osób oceniająch), która polegała na porównaniu ich z tablicami wzorcowymi [Plantpress, Kraków 3] i szacowaniu wartości indeksu skrobiowego w skali od 1 do. Cyfrowe obrazy zabarwionych plastrów archiwizowano i przeznaczono do dalszych analiz za pomocą programu SUPERVIST (Rys. ). Gloster A B C Ligol A B C Rys.. Przebieg oznaczania IS z wykorzystaniem systemu SUPERVIST: A - obraz próbki, B - binarny obraz całego plastra, C - binarny obraz wzoru skrobiowego Fig.. IS designation process using SUPERVIST system: A - sample image, B - binary image of the whole slice, C - binary image of starch pattern 3

Dorota Domagała, Tomasz Guz Zapis obrazów próbek przeprowadzono z jednakową rozdzielczością (3 dpi), zwracając szczególną uwagę na otrzymanie jednolitego, białego obrazu tła, które ułatwiało identyfikację obiektów. Bawne obrazy zarejestrowane za pomocą aparatu oraz skanera były analizowane w programie Photoshop z wykorzystaniem tej samej procedury oznaczeń. Po analizie histogramów rozkładu luminancji obrazu wyznaczano pole powierzchni zajętej przez skrobię oraz pole powierzchni całego plastra. Wartości indeksu skrobiowego jako udział pól powierzchni zajętej przez skrobię obliczano ze wzoru: IS = (1 - p w ) (1) p c gdzie: IS wartość indeksu skrobiowego, P w pole powierzchni zajętej przez skrobię [cm ], P c pole powierzchni plastra [cm ]. Wyniki badań Na początku przeprowadzono porównanie otrzymanych wartości IS dla różnych metod rejestracji obrazu wzoru skrobiowego w odniesieniu do próby zerowej (OW) oraz wyniki uzyskane poszczególnymi metodami analizy obrazów CB, AC oraz SK (tab. 1). Obliczone zgodnie z wzorem (1) wartości IS były porównywane w ten sposób, że obliczano różnice odczytu IS dla poszczególnych metod w odniesieniu do próbki tj. oceny wzrokowej. W porównaniu uwzględniano wartości średnie uzyskane od oceniających (5 osób). Podobnie porównywano różnice interpretacji IS metodami analizy obrazów. Z otrzymanych różnic wyznaczono średnie wartości dla wszystkich terminów zbioru. Różnice w ocenie IS podczas zestawienia z próbą OW dla odmiany Gloster wynosiły,3, oraz, i były wyższe niż dla odmiany Ligol (-,39,1,). Tabela 1. Wartości średnie różnic w ocenie IS metodami stosowanymi w eksperymencie Table 1. Average values of differences in IS assessment by methods used in the experiment Gloster Ligol CB AC SK OW CB AC SK OW CB -,1 -,17 -,3 CB,,3,39 AC,1 -,1 -, AC -,,3 -,1 SK,17,1 -, SK -,3 -,3 -, OW,3,, OW -,39,1, Dokładność pomiaru tego parametru odniesiona do wartości w metodzie OW jest trudna w ocenie, gdyż IS wyznaczany tradycyjnie jest obarczony dużym błędem [Peirs ]. Analizując otrzymane wyniki zauważyć można, że odmiana Ligol wykazuje mniejsze rożnice w zestawieniu IS otrzymanych metodami stosowanymi w doświadczeniu.

Zastosowanie wybranych metod... Gloster-wykres średnich i przedz. ufności (95,%) Gloster-Wykres średnich i przedz. ufności (95,%) 9 7 5 3 1 1 3 5 7 9 11 13 15 17 Metoda OW Metoda SK A 1 3 5 7 9 11 13 15 17 Metoda CB Metoda AC B Rys. 3. Fig. 3. Porównanie zmian wartości IS w odmianie Gloster Comparison of IS value changes for Gloster variety Różnice w oznaczeniu IS metodami analizy obrazu były mniejsze niż te, otrzymane w zestawieniu z metodą OW. Dla odmiany Gloster wynosiły one średnio,17-,1 jednostki IS. Przypuszczać należy, że mogą być one stosowane do oceny IS dla tej grupy odmian (wysokoskrobiowych). Dla odmiany Ligol różnice te wynosiły,3-,3 jednostki IS. Wartości średnie wyznaczono z około 7 pomiarów (Gloster) oraz około 17 pomiarów (Ligol). Niska zawartość skrobi w owocach Ligol pozwoliła na wykonanie oznaczeń tylko w 11 terminach zbioru. Ze względu na dość duże zróżnicowanie zawartości skrobi w owocach zebranych w tym samym terminie otrzymano szerokie przedziały ufności wartości IS dla większości terminów zbioru. Przebieg zmian wartości IS przedstawiono na rys. 3-. Po obliczeniu zawartości skrobi otrzymano duże rozrzuty wartości IS, wynikające ze zróżnicowania jej zawartości w próbkach owoców. Rezultatem tego jest rozszerzenie przedziałów ufności. Metoda pozyskiwania informacji (CB lub AC) nie miała istotnego statystycznie wpływu na wynik pomiaru. Istotne różnice uzyskiwano najczęściej w końcowych terminach zbioru (rys. 3B). Podobne zależności uzyskano w zestawieniu wyników obu metod analizy obrazów barwnych. Z przeprowadzonej analizy wariancji wynika, że nie ma istotnych (α =,5) różnic w ocenie wartości IS biorąc pod uwagę termin zbioru jak i metodę oceny. Obliczone wartości funkcji F zawsze większe od wartości krytycznych (tab. ) 5

Dorota Domagała, Tomasz Guz Ligol-w ykres średnich i przedz. ufności (95,%) Ligol-w ykres średnich i przedz. ufności (95,%) Rys.. Fig.. 1 3 5 7 9 11 Metoda OW Metoda SK A Porównanie zmian wartości IS w odmianie Ligol Comparison of IS value changes for Ligol variety 1 3 5 7 9 11 Metoda CB Metoda AC B Tabela. Wyniki analizy wariancji (Genstat 5.) Table. Results of variance analysis (Genstat 5.) Gloster Ligol Czynnik zm. n S. kw Śr.kw. F Kr F obl. n S.kw Śr.kw. F Kr F obl. Termin 17 3,37 1,5, 1, 15,9 1,55,5 1,5 Metoda 3 5,77 1,9,31, 3 15,53 5,17,, Termin*Metoda 51 17,53 3,3, 1,3 3 9,3 1,5,5 1,9 Reszty 79, 7,1 39 55,19,7 Ogółem 719 93, 39,13 Wnioski 1. Mniejsze różnice między średnimi wartościami IS wyznaczonymi metodami analizy obrazu otrzymano dla odmiany Ligol. W zestawieniu z próbą OW większą zbieżność wartości otrzymanych tą metodą z metodami analizy obrazy otrzymano dla odmiany Ligol (,1-,39). Dla owoców odmiany Gloster wynosiły one,-,. 3. obliczone poszczególnymi metodami wykazywały różnice nieistotne, które mogą wynikać jedynie z różnego sposobu oświetlenia próbek. Brak istotności różnic oceny stosowanymi w doświadczeniu metodami może wynikać też z dużej nierównomierności surowca (zawartości skrobi) w obrębie próby pobranej do badań. Uzyskane wyniki nie dają podstawy do odrzucenia żadnej z proponowanych metod analizy obrazu do stosowania ich w ocenie IS.

Zastosowanie wybranych metod... Bibliografia Łysiak G. 199. Wstępna ocena pięciu metod określania terminu dojrzałości zbiorczej jabłek. XXXVII Ogólnopolska Naukowa Konferencja Sadownicza. Skierniewice, Wydawnictwo ISiK. s. 9-99. Mizrach, Flitzanov U., Akerman M., Zauberman G.. Monitoring avocado softening in low temperature storage using ultrasonic measurements. Computers and Electronics in Agriculture. s. 199-7. Peirs A., Scheerlinck N., Perez A. B., Jancsók P., Nicolai B. M.. Uncertainty analysis and modelling the starch index during apple fruit maturation. Postharvest Biology and Technology. s. 199-7. Rutkowski K. 1. Błędy popełniane przy określaniu terminu zbioru i podczas przechowywania jabłek. Ogólnopolska Konferencja. Skierniewice. Wydawnictwo ISiK. s. 9-7. Tomala K. 1995. Prognozowanie zdolności przechowalniczej i określenie terminu zbioru jabłek. Fundacja Rozwój SGGW. s. 5-. Tomala K.. Dlaczego termin zbioru owoców jest taki ważny Owoce, warzywa, kwiaty 1. s. -. AN APPLICATION OF SELECTED METHODS OF IMAGE ANALYSIS DURING THE OBSERVATION OF STARCH DECOMPOSITION IN APPLES Summary. The paper presents a methodology of calculating starch index (IS) of apples by the analysis of images recorded during starch decomposition in these fruits. In the face of growing fruit quality requirements apart from improving fruit storage methods, it is necessary to develop a precise and commonly available method of assessing the physiological ripeness state. Fruit ripeness during crop time has often a decisive effect on the process of changes undergoing in raw material during storage, and thereby on its final quality. Currently used, precise and expensive methods of assessing the physiological state are not available for fruit-growers, due to high cost of equipment and complex designation procedure. The authors proposed using three commonly available video computer equipment recording starch images and methodology of designating a degree of starch decomposition. Key words: apples, starch index, image analysis, collective ripeness Adres do korespondencji: Dorota Domagała; e-mail: dorota.domagala@ar.lublin.pl Katedra Zastosowań Matematyki Akademia Rolnicza w Lublinie ul. Akademicka 13-951 Lublin 7