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Die
vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren und auf eine
Vorrichtung zum Bestimmen des Eiweißgehalts für eine Probe von Getreidekörnern.
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Es
ist ein großes
Interesse an der schnellen und sicheren Bestimmung des Eiweißgehalts
in einer Lieferung von Getreidekörnern
vorhanden. Verschiedene Endverbraucher, wie beispielsweise Getreidemühlen, Mälzereien
und Fabriken zur Herstellung von Futter, haben verschiedene Anforderungen
an den Eiweißgehalt
des Getreides. Daher wäre
es vorteilhaft, wenn es in einem frühen Behandlungsstadium der
Getreidekörner
möglich
wäre, Getreidekornlieferungen
auszuwählen,
die den erwünschten
Eiweißgehalt
aufweisen oder verschiedene Lieferungen zu mischen, um auf diese
Art und Weise den erwünschten
Eiweißgehalt
zu erhalten.
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Derzeit
wird der Eiweißgehalt üblicherweise durch
eine Analyse unter Verwendung von Infrarotlicht bestimmt. Die Analyse
kann mit reflektiertem oder übertragenem
Infrarotlicht entweder an den gesamten Getreidekörnern oder an dem Mehl durchgeführt werden.
Der Artikel „Relation
of Kernel Color to Wheat Class and Grade", Ceral Science Today, Band 17, November
1972, beschreibt eine Untersuchung, bei der ein Hunter-Farbabweichungsmesser
verwendet wird, um die Farbe von Weizen, in einem Experiment zum
Spezifizieren der Farbe von Weizen und zum Unterscheiden zwischen
verschiedenen Weizengüteklassen
durch objektive Farbmessungen, zu messen. Einfache, mehrfache und
partielle Korrelationstechniken werden verwendet, um die Korrelation zwischen
den Hunter-Farbwertanteilen und den Gütefaktoren zu bestimmen. Unter
anderem wurden einerseits die Korrelationen zwischen dem Eiweißgehalt
in fünf
verschiedenen Güteklassen
von Weizen und andererseits die Hunter-Farbwertanteile untersucht.
Die höchste
Korrelation, –0,645,
ergab sich zwischen weißem
Weichweizen und dem Hunter-Farbwertanteil B (blaugelb). Für andere
Güteklassen
von Weizen wurde eine Korrelation in dem Bereich von 0,004–0,476 für die verschiedenen
Hunter-Farbwertanteile
erhalten. Die erhaltenen Korrelationen sind zu gering, um ein Bestimmen
des Eiweißgehalts
von Weizen unter Verwendung der Hunter-Farbwertanteile zu ermöglichen,
was in dem Artikel ebenso ausgesagt wird.
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Es
ist ein Ziel der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren und eine
Einrichtung zum Bestimmen des Eiweißgehalts in einer Getreidekornlieferung
vor dem Mahlen bereitzustellen.
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Es
wurde festgestellt, dass eine Verbindung zwischen dem Mehlertrag
einerseits und der Farbe und der Geometrie der Getreidekörner anderseits
besteht. Durch das Bestimmen der Farbe und der Geometrie von Getreidekörnern in
verschiedenen Getreidekornlieferungen mit einem bekannten Mehlertrag und
durch das Einspeisen dieser Information in beispielsweise ein neuronales
Netzwerk ist es möglich, das
neuronale Netzwerk zu trainieren, um mit sehr hoher Genauigkeit
den Mehlertrag für
Getreidekornlieferungen mit einem unbekannten Mehlertrag vorauszusagen.
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Es
wurde ebenso festgestellt, dass der Eiweißgehalt in Beziehung zu der
Farbe der Getreidekörner,
insbesondere zu der Farbverteilung, steht. Der Eiweißgehalt
einer Getreidekornlieferung kann deshalb derartig bestimmt werden,
dass der Mehlertrag, beispielsweise mittels eines neuronalen Netzwerks,
das in einer geeigneten Art und Weise trainiert wird, vorausgesagt
wird.
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Entsprechend
kann durch das Bestimmen der Farbverteilung oder der Geometrie der
Getreidekörner
ebenso die Schüttdichte
erhalten werden.
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Die
Bestimmung der Schüttdichte,
des Eiweißgehalts
und des Mehlertrags kann schnell und leicht ausgeführt werden.
Dies wird automatisch bewirkt und verläuft ohne Zerstörung der
Getreidekörner.
Die Bestimmung kann während
des Zuladens oder des Abladens einer Getreidekornlieferung durch das
Entnehmen einer Probe aus dem Getreidekornstrom durchgeführt werden.
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Die
vorliegende Erfindung wird im Folgenden durch eine Ausführung beschrieben,
wobei Bezug auf die begleitenden Zeichnungen genommen wird, in denen:
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1 die
Ausführung
einer erfindungsgemäßen Vorrichtung,
eine in der Längsrichtung
gezeigte Zuführungseinrichtung
und eine Bildweiterverarbeitungseinrichtung als ein Blockdiagramm
zeigt.
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Die 2 ein
Diagramm ist und den Mehlertrag als eine Funktion des effektiven
Mehlertrags bestimmt zeigt.
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Die 3A und 3B Diagramme
sind und den Eiweißgehalt
als eine Funktion des effektiven Eiweißgehalts bestimmt, mittels
eines ersten Sets aus Farbeingangssignalen und eines zweiten Sets
aus Farbeingangssignalen darstellen.
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4A, 4B und 4C die
Schüttdichte
als eine Funktion der effektiven Schüttdichte, jeweils mittels eines
ersten Sets und eines zweiten Sets aus Farbeingangssignalen und
eines Sets aus geometrischen Eingangssignalen dargestellt, zeigen.
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Bei
einer ersten Ausführung
der Erfindung umfasst eine Vorrichtung, wie in der 1 gezeigt, im
Wesentlichen eine Zuführungseinrichtung 1,
eine Videokamera 40 und eine Bildweiterverarbeitungseinrichtung 2.
Die Zuführungseinrichtung 1 umfasst einen
ersten Bandförderer 3,
der in einem Gehäuse 2 angeordnet
ist und ein erstes Treibrad 5 aufweist, das durch einen
Motor (nicht gezeigt) angetrieben wird, ein zweites Treibrad 6 und
ein Endlosband 7, das über
die Räder 5 und 6 läuft. Das
Band ist mit quer verlaufenden Nuten 8 ausgebildet, in
die die Getreidekörner
aus einem Speicher 9, der in dem Gehäuse enthalten ist und der mit
den Getreidekörnerproben
gefüllt
ist, aufgeteilt werden. Der Speicher 9 umfasst zwei Platten 10 und 11,
die in der Richtung zueinander schräg sind, und ist außerdem durch
die Wände
des Gehäuses
begrenzt. Das untere Ende der Platte 10 ist von dem Band 7 beabstandet
und ein Abstreicher 12 ist an diesem Ende angebracht, um die
Getreidekörner
nach unten in die Nuten 8 zu führen.
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Ein
zweiter Bandförderer 15 ist
vertikal und horizontal versetzt zu dem ersten Bandförderer 3 angeordnet.
Der zweite Bandförderer 15 umfasst
ein erstes durch einen Motor (nicht gezeigt) angetriebenes Treibrad 16,
ein zweites Treibrad 17 und ein Endlosband 18,
das über
dem ersten und dem zweiten Treibrad 16 und 17 in
die gleiche Richtung läuft,
wie das Band 7. Das Band 18 ist mit querverlaufenden Nuten 14 ausgebildet,
deren Breiten und Tiefen an die Breiten und Höhen der Getreidekörner in
einem vorbestimmten Größenabstand
angepasst werden, so dass sich die Getreidekörner in der Längsrichtung der
Nuten ausrichten. Zwischen dem ersten Treibrad 16 und dem
zweiten Treibrad 17 ist außerdem ein drittes Treibrad 19 vorhanden,
das in Eingriff mit dem Band 18 ist und dessen Funktion
im Folgenden beschrieben wird.
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Das
erste Treibrad 16 des zweiten Bandförderers 15 ist unter
dem zweiten Treibrad 6 des ersten Bandförderers 3 derartig
angeordnet, dass die Getreidekörner
von dem ersten Bandförderer 3 auf
den zweiten Bandförderer 15 nach
unten fallen können und
verteilt werden. Eine Abdeckschürze 23 ist
angeordnet, um die Getreidekörner
nach unten zu den Nuten 14 des Endlosbandes 18 zu
führen
und, um sicherzustellen, dass die Getreidekörner eine Schicht bilden und
einander im Wesentlichen nicht überlappen.
Zwischen dem ersten Treibrad 16 und dem dritten Treibrad 19 und
zwischen dem oberen und unteren Lauf des Bandes 18 ist
ein Vibrator 25 angeordnet, der eingerichtet ist, um den
oberen Lauf des Bandes 18 in der vertikalen Richtung vibrieren
zu lassen.
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An
das dritte Treibrad 19, das ein Zahnrad ist, angrenzend,
ist ein Impulsgeber 31 angeordnet. Dieser ist angrenzend
an den Umfang des dritten Rades 19 befestigt und umfasst
einen Licht-Emitter in Form einer Leuchtdiode 32 und einen
Lichtempfänger
in Form einer Fotozelle 33. Der Impulsgeber 31 ist
an einen Rechner 42 angeschlossen. Wenn das dritte Treibrad 19 in
Eingriff mit dem Band 18 rotiert, emittiert der Impulsgeber 31 ein
impulsförmiges
Signal an den Rechner 42 in der Bildweiterverarbeitungseinrichtung 2.
Dieser Rechner 42 steuert die Motoren der Treibräder 5 und 16,
den Vibrator 25 und die Videokamera 40. Das dritte
Treibrad 19 wirkt ebenso, um die Vibrationen in dem Band 18 in
dem Bereich zwischen dem dritten Treibrad 19 und dem zweiten
Treibrad 17 zu dämpfen. Über dem
Endlosband 18, in dessen Bereich, der an das zweite Treibrad 17 angrenzt,
ist die Videokamera 40 auf eine solche Art und Weise angeordnet,
dass Bilder des Bandes 18 in der Nähe des zweiten Rades 17 aufgenommen
werden können.
Die Kamera 40 ist an die Bildweiterverarbeitungseinrichtung 2 angeschlossen,
deren Konstruktion und Funktion im Folgenden ausführlicher
beschrieben wird.
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Im
Nachfolgenden wird die Funktion der Zuführungseinrichtung 1 beschrieben.
Eine Probe aus Getreidekörnern
wird durch den Speicher 9 auf den ersten Bandförderer 3 geschüttet. Die
Getreidekörner
bilden dann eine Halde auf dem Band, wenn sich das Band jedoch bewegt,
werden sie, infolge der Inklination des Bandes und durch den Abstreifer 12, portionsweise
in die Nuten 8 des Bandes verteilt. Wenn die Getreidekörner das
zweite Treibrad 6 erreichen, fallen sie herunter und werden
auf dem zweiten Band 18 verbreitet. Die Getreidekörner, die
auf den Graten zwischen den Nuten positioniert sind, werden durch
die Abdeckschürze 23 in
die Nuten 14 geführt. Dadurch,
dass das zweite Band 18 vibriert, werden die sich vorwärts bewegenden
Getreidekörner
seitwärts
in die Nuten in Richtung auf die Ränder des Bandes geführt. Wenn
die Getreidekörner
den Bereich unter der Videokamera 40 erreichen, werden sie
deshalb in der Längsrichtung
des Bandes getrennt, im Wesentlichen in der gleichen Richtung ausgerichtet
und im Wesentlichen in einer Schicht auf dem Band angeordnet. Die
Getreidekörner
werden einander infolgedessen überlappen,
jedoch in einem sehr geringen Ausmaß. Die Getreidekörner können jedoch
in den Nuten 14 in der Längsrichtung nahe zusammenliegen.
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Jedes
Mal, wenn der Rechner 42 eine vorbestimmte Anzahl von Impulsen
aus dem Impulsgeber gezählt
hat, wird ein Haltsignal emittiert, wodurch der Rechner 42 alle
Antriebsmotoren und den Vibrator 25 anhält. Dann halten das erste Band
und das zweite Band an und die Vibrationen werden unterbrochen. Der
Rechner 42 emittiert ein Signal an die Videokamera 40,
die ein Bild von den Getreidekörnern
auf dem Band 18 aufnimmt. Danach startet der Rechner die
Motoren wieder und das Zuführen
der Getreidekörner
setzt sich, wie zuvor beschrieben, fort, bis wieder ein Haltsignal
emittiert wird. Die vorbestimmte Anzahl von Impulsen, nach denen
ein Haltsignal emittiert wird, wird derartig gewählt, dass die Videokamera Bilder
von den Getreidekörnern,
die das Band ohne Zwischenräume
und ohne Überlappungen
bedecken, auf dem Band aufnimmt. Mit anderen Worten, jedes Getreidekorn,
das an der Videokamera vorbeiläuft,
wird in genau einem Bild erscheinen und jedes Bild wird eine Vielzahl
von Getreidekörnern enthalten.
Es sollte darauf hingewiesen werden, dass die Bilder der Getreidekörner bei
gewöhnlichem sichtbaren
Licht aufgenommen werden.
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Alternativ
kann das Band kontinuierlich bewegt werden und die Vorrichtung kann
mit einem Stroboskop versehen werden, das zusammen mit der Kamera 40 gesteuert
wird, so dass Bilder des Bandes ohne Zwischenräume und ohne Überlappungen
aufgenommen werden können.
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Die
Bildweiterverarbeitungseinrichtung 2 umfasst im Wesentlichen
einen Rechner 42, der an die Videokamera 40 angeschlossen
ist, und eine Benutzerstation 43, auf deren Anzeigeeinrichtung
die Resultate der Analyse dargestellt werden. In dem Rechner 42 sind,
neben den Programmen zur Steuerung der Motoren, des Vibrators 25 und
der Videokamera, ebenso Programme zum Bestimmen des Mehlertrags,
des Eiweißgehalts
und der Schüttdichte
vorhanden. Diese Programme basieren auf den von der Videoka mera 40 erzeugten
Bildern. Diese Programme umfassen eine Umwandlung der Videosignale aus
der Kamera 40 in geeignete Eingabesignale an ein neuronales
Netzwerkprogramm, das die effektive Bestimmung des Mehlertrags,
des Eiweißgehalts und
der Schüttdichte
vornimmt.
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Wenn
die Videokamera 40 ein Bild des Bandes aufgenommen hat,
wird dieses Bild in den Rechner gelesen und mittels einer so genannten
Bildfangschaltung nach dem Stand der Technik digitalisiert. Das
erzeugte digitalisierte Bild besteht aus beispielsweise 512 × 512 Bildelementen.
Diese Bildelemente werden durch die RGB-Darstellung dargestellt,
d. h. durch einen Intensitätswert
der roten Farbkomponente, einen Intensitätswert der grünen Farbkomponente und
einem Intensitätswert
der blauen Farbkomponente. Alternativ können einige andere Farbdarstellungen
benutzt werden.
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In
dem nächsten
Schritt lokalisiert das Programm die Getreidekörner in dem digitalisierten
Bild. Hierbei wird ein Farbgrenzwert in jedem Bildelement verwendet.
Wenn der Wert des Bildelementes den Grenzwert übersteigt, wird vorausgesetzt,
dass das Bildelement ein Getreidekorn darstellt, wohingegen, wenn
der Wert unter den Grenzwert fällt,
vorausgesetzt wird, dass das Bildelement den Hintergrund, beispielsweise
das Band, darstellt. Um einen guten Kontrast zu erhalten, kann des
Band 18 vorzugsweise blau sein. Das Programm untersucht
das Bild Punkt für
Punkt und Linie für
Linie. Wenn das Programm feststellt, dass ein Bildelement ein Getreidekorn
darstellt, untersucht es alle benachbarten Bildelemente. Für diejenigen
Bildelemente der benachbarten Bildelemente, die als ein Getreidekorn
darstellend betrachtet werden, wird die Prozedur wiederholt, bis
alle mit dem ersten Bildelement verbundenen Bildelemente identifiziert
wurden. Danach wird die Längsachse
des verbundenen, ein Getreidekorn darstellenden Bildelementes bestimmt.
Wenn die Richtung der Längsachse
um mehr als einen vorbestimmten Wert von der y-Achse (der vertikalen
Achse) des Bildes abweicht, wird der kohärente Getreidekornbereich angemessen
rotiert, bis seine Längsachse
mit der y-Achse des Bildes parallel ist.
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Wenn
das Bild der Getreidekörner
auf dem Band aufgenommen wird, kann es vorkommen, dass zwei oder
mehr Getreidekörner
in einer Nut dicht nebeneinander angeordnet sind oder einander sogar
in gewissem Umfang überlappen.
Der in dem Bild identifizierte kohärente Getreidekornbereich kann
deshalb mehr als ein Getreidekorn darstellen. Um zu überprüfen, ob
dies der Fall ist, wird die Anzahl der Bildelemente, die ein Getreidekorn
darstellen, in der x-Richtung (in der horizontalen Richtung), für jeden y-Wert
in dem kohärenten
Getreidekornbereich summiert. Das Programm erzeugt auf diese Art
und Weise ein Histogramm der Anzahl von Getreidekornbildelementen
in der x-Richtung. Dann wird eine einhüllende Kurve des Histogramms
bestimmt und es wird untersucht, ob ein Minimum zwischen den Endpunkten
der einhüllenden
Kurve in der y-Richtung vorhanden ist. Ein ausreichend gekennzeichnetes
Minimum zeigt an, dass der kohärente
Getreidekornbildelementbereich tatsächlich zwei Getreidekörnern entspricht.
Falls ja, nimmt das Programm einen Schnitt parallel zu der x-Achse
an dem Minimum der einhüllenden
Kurve vor. Danach wird jeder Teil des kohärenten Getreidekornbildelementbereichs
als ein Bild des Getreidekorns gespeichert. Wenn eine Vielzahl von
Minima vorhanden ist, wird an jedem Minimum ein Schnitt vorgenommen.
Nach der Trennung kann jedes Getreidekorn, wenn erforderlich, rotiert
werden, so dass seine Längsachse
mit der y-Achse des Bildes gleich ist.
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Danach
werden für
jedes Getreidekorn die verschiedenen geometrischen Parameter, wie
der Flächeninhalt,
die Länge
und die Breite, bestimmt. Darüber
hinaus können
die Farbparameter, wie zum Beispiel der Durchschnittswert und die
Standardabweichungen, für
die R-, G- und B-Werte der Bildelemente, die zu jedem Getreidekorn
gehören,
bestimmt werden. Die Anzahl der Getreidekörner, die in einer untersuchten
Probe enthalten sind, kann ebenso bestimmt werden.
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Des
weiteren wird das Tausendkorngewicht vorteilhaft bestimmt, d. h.
das Gewicht von tausend Getreidekörnern. Zu diesem Zweck wird
in Verbindung mit der Einrichtung eine Waage eingerichtet. Die Getreidekörner werden
gezählt
und auf eine geeignete Art und Weise, beispielsweise durch Blasen mit
Druckluft in die Nuten des Bandes, der Waage zugeführt und
gewogen. Selbstverständlich
kann anstelle des Gewichts eine weitere vorbestimmte Anzahl von
Getreidekörnern
verwendet werden. Basierend auf den oben erwähnten Parameterwerten, können für jedes
Getreidekorn zusätzliche
Parameter, wie zum Beispiel Intensität und Farbsättigung, die basierend auf
den R-, G- und B-Werten ermittelt werden, bestimmt werden.
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Die
Parameterwerte werden schrittweise in einem Speicher gespeichert.
Wenn die Parameterwerte für
alle Getreidekörner
bestimmt wurden, werden vorzugsweise der Durchschnittswert und die Standardabweichung über die
gesamte analysierte Probe für
jeden der bestimmten Parameter berechnet. Verschiedene Kombinationen
dieser Durchschnittswerte und Standardabweichungen können dann
angemessen als die Eingabesignale an neuronale Netzwerke benutzt
werden. Die Verwendung der Durchschnittswerte und der Standardabweichungen als
Eingabesignale gibt dem neuronalen Netzwerk einen „Überblick" über die gesamte Probe, was
beispielsweise für
die Bestimmung der Schüttdichte wichtig
sein kann, bei der die unterschiedliche Größenverteilung der Getreidekörner zu
unterschiedlicher Verdichtung der Getreidekörner und folglich zu unterschiedlichen
Schüttdichten
führen
kann. Es ist ebenso wahrscheinlich, dass der Mehlertrag durch die
Größenverteilung
der Getreidekörner
und möglicherweise
auch durch andere Verteilungsparameter beeinflusst wird und deshalb
mit Eingabesignalen an das neuronale Netzwerk, die die Eigenschaften
der gesamten Probe wiedergeben, bessere Resultate erzielt werden
können.
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Ein
neuronales Netzwerk ist ein Programm, das aus einer Anzahl von Eingabeknoten
besteht, in diesem Fall einen für
jeden Eingabeparameter, und einer Anzahl von Ausgabeknoten, die
in diesem Fall den Mehlertrag, den Eiweißgehalt und die Schüttdichte
darstellen. Zwischen den Eingabe- und den Ausgabeknoten sind versteckte
Knoten vorhanden. Durch das Einspeisen von Eingabesignalen bekannter
Getreidekornproben mit einen bekannten Mehlertrag in das neuronale
Netzwerk und dadurch, es zu lehren, welcher Mehlertrag für die Probe
erhalten wurde, kann das neuronale Netzwerk trainiert werden, den
Mehlertrag zu bestimmen. Wenn das neuronale Netzwerk gelernt hat,
den Mehlertrag zu bestimmen, kann es verwendet werden, um den Mehlertrag von
Proben mit einem unbekannten Mehlertrag zu bestimmen. Auf die gleiche
Art und Weise kann das neuronale Netzwerk trainiert werden, den
Eiweißgehalt
und die Schüttdichte
zu bestimmen. Die versteckten Knoten sind Sigmoidal-Funktionen,
Gaußsche
Funktionen oder hochgradige Polynome, wodurch ermöglicht wird,
die Eingabedaten an eine im Wesentliche arbiträre (lineare-nichtlineare) Funktion anzupassen.
Wenn die Klassen linear von den Eingabeknoten abhängig sind,
wird das Netzwerk trainiert, eine lineare Anpassung herbeizuführen. Das
neuronale Netzwerkverfahren umfasst deshalb die lineare Anpassung
als einen speziellen Fall.
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Durch
die oben beschriebenen Mittel der Einrichtung können der Mehlertrag, der Eiweißgehalt und
die Schüttdichte
für eine
Probe, die aus einer Vielzahl von Getreidekör nern besteht, schnell und leicht
bestimmt werden. Es dauert ungefähr
vier Minuten eine Probe von 100 g, d. h. ungefähr 2000 Getreidekörner, zu
analysieren.
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Nachstehend
folgen Beispiele der Vorhersagen des Mehlertrags, des Eiweißgehalts
und der Schüttdichte
durch Einrichtungen der vorliegenden Erfindung für Proben mit einem bekannten
Mehlertrag, bekanntem Eiweißgehalt
und bekannter Schüttdichte.
Jede Probe enthielt 100 g Weizenkörner. Die Probe lief durch
eine Vorrichtung, wie sie zuvor beschrieben wurde, und ein Bild
jedes Getreidekorns wurde gespeichert. Jedes Bild des Getreidekorns wurde
so ausgerichtet, dass die Längsachse
des Getreidekorns parallel zu der y-Achse des Bildes war.
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Folgende
Parameter wurden für
jedes Getreidekorn gemessen: Die Länge, die als die längste Ausdehnung
des Getreidekorns in der y-Richtung definiert ist, ausgedrückt durch
die Anzahl der Bildelemente, die Breite, die als die längste Ausdehnung des
Getreidekorns senkrecht zu der y-Richtung definiert ist, ausgedrückt durch
die Anzahl der Bildelemente, der Flächeninhalt des Getreidekorns,
ausgedrückt
durch die Anzahl der Bildelemente, und der R-, der G- und der B-Wert
für sämtliche
in dem Bild des Getreidekorns enthaltenen Bildelemente, ausgedrückt in einer
von 0,0 (schwarz) bis 1,0 (volle Intensität) standardisierten Einheit.
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Mittels
der gemessenen Werte wurde ebenso Folgendes für jedes Getreidekorn bestimmt:
der Durchschnittswert der R-, G- und B-Werte und die Standardabweichungen
von den R-, G- und B-Werten und der Durchschnittswert der Farbsättigung
und der Farbintensität
aller in dem Bild des Getreidekorns enthaltener Bildelemente und
die Standardabweichung für
die Farbsättigung
und die Farbintensität
für alle
in dem Bild des Getreidekorns enthaltenen Bildelemente.
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Auf
der Basis der oben erwähnten
Parameter wurden die folgenden Eingabesignale für die Bestimmung des Mehlertrags
bestimmt:
- 1) Standardabweichung für die Längenwerte
der Probe.
- 2) Standardabweichung für
die Breitenwerte der Probe.
- 3) Standardabweichung für
den Flächeninhalt
der Probe.
- 4) Standardabweichung für
den R-Durchschnittswert der Probe.
- 5) Standardabweichung für
den G-Durchschnittswert der Probe.
- 6) Standardabweichung für
den B-Durchschnittswert der Probe.
- 7) Standardabweichung für
den Farbsättigungsdurchschnittswert
der Probe.
- 8) Standardabweichung für
den Intensitätsdurchschnittswert
der Probe.
- 9) Durchschnittswert für
die R-Standardabweichungen der Probe.
- 10) Standardabweichung für
die R-Standardabweichungen der Probe.
- 11) Durchschnittswert für
die G-Standardabweichungen der Probe.
- 12) Standardabweichung für
die G-Standardabweichungen der Probe.
- 13) Durchschnittswert für
die B-Standardabweichungen der Probe.
- 14) Standardabweichung für
die B-Standardabweichungen der Probe.
- 15) Durchschnittswert für
die Intensitätsstandardabweichungen
der Probe.
- 16) Standardabweichung für
die Intensitätsstandardabweichungen
der Probe.
- 17) Gesamtsumme der Längen
der Probe pro Gewichtseinheit der Probe (g).
- 18) Gesamtsumme der Breiten der Probe pro Gewichtseinheit der
Probe (g).
- 19) Gesamtsumme der Flächeninhalte
der Probe pro Gewichtseinheit der Probe (g).
- 20) Gesamtsumme der R-Werte der Probe pro Gewichtseinheit der
Probe (g).
- 21) Gesamtsumme der G-Werte der Probe pro Gewichtseinheit der
Probe (g).
- 22) Gesamtsumme der B-Werte der Probe pro Gewichtseinheit der
Probe (g).
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Weiterhin
wurde das Tausendkorngewicht (TKW) bestimmt.
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Die 2 zeigt
das Ergebnis der Bestimmung des Mehlertrags als eine Funktion des
effektiven Mehlertrags, wobei der effektive Mehlertrag durch Wiegen
der verschiedenen Mehlanteile mit Standardverfahren in Verbindung
mit dem Mahlvorgang bestimmt wird.
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Die
Korrelation zwischen dem entsprechend den bekannten Verfahren gemessenen
Mehlertrag und dem entsprechend der Erfindung gemessenen Mehlertrag
war 0,77.
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Zur
Bestimmung des Eiweißgehalts
wurden in einem ersten Fall die folgenden Farbeingabesignale an
das neuronale Netzwerk benutzt: Die Eingabesignale 4–16, wie
oben, und das Tausendkorngewicht.
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In
einem zweiten Fall wurden folgende Eingabesignale benutzt: Die Eingabesignale
Nr. 8, 15 und 16 der oben erwähnten
Eingabesignale und 26) der Durchschnittswert der Intensitätsdurchschnittswerte
der Probe, 27) die Gesamtsumme der Intensitätswerte der Probe pro Gewichtseinheit
(g) der Probe und das Tausendkorngewicht.
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Die 3A und 3B zeigen
das Ergebnis der Bestimmung des Eiweißgehalts für die verschiedenen Sets der
Eingabesignale als eine Funktion des effektiven Eiweißgehalts,
wobei der effektive Eiweißgehalt
durch das Kjeldahl-Verfahren bestimmt wird. Die Korrelation war
in dem ersten Fall 0,89 und in dem zweiten Fall 0,75. Die Korrelation
stieg nur gering an, wenn in dem ersten Fall die folgenden Signale
hinzugefügt
wurden: 20–22
der oben erwähnten Eingabesignale,
23) der Durchschnittswert der R-Durchschnittswerte
der Probe, 24) der Durchschnittswert der G-Durchschnittswerte der
Probe und 25) der Durchschnittswert der B-Durchschnittswerte der
Probe.
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Für die Bestimmung
der Schüttdichte
wurden in einem ersten Fall die gleichen Farbeingabesignale benutzt,
wie in dem ersten Fall der Bestimmung des Eiweißgehalts, d. h. die oben erwähnten Eingabesignale
4–16 und
das Tausendkorngewicht.
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Das
Ergebnis der Bestimmung der Schüttdichte
durch diese Eingabesignale wird in der 4A gezeigt.
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In
einem zweiten Fall wurden die gleichen Eingabesignale benutzt, wie
in dem zweiten Fall zur Bestimmung des Eiweißgehalts, d. h. die Eingabesignale
8, 15, 16, 26, 27 und das Tausendkorngewicht.
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Das
Ergebnis der Bestimmung der Schüttdichte
durch diese Eingabesignale wird in der 4B gezeigt.
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In
einem dritten Fall wurden die auf den geometrischen Parametern basierenden
Eingabesignale benutzt, d. h. die Eingabesignale Nr. 1–3 und 17–19 und
der Durchschnittswert der Längenwerte
der Probe und der Durchschnittswert der Breitenwerte der Probe und
der Durchschnittswert der Flächeninhaltswerte
der Probe und, wie zuvor, das Tausendkorngewicht.
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Das
Ergebnis dieser Bestimmung der Schüttdichte durch diese Eingabesignale
wird in der 4C gezeigt.
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Bei
allen Bestimmungen der Schüttdichte wurde
die effektive Schüttdichte
mittels der Statmos-Lindell-Anlage Nr. 1400 gemäß der Beschreibung des Beirats
für Landwirtschaft
bestimmt. Die Korrelation zwischen der gemessenen Schüttdichte und
der gemäß der Erfindung
bestimmten Schüttdichte
war in dem ersten Fall 0,76, in dem zweiten Fall 0,82 und in dem
dritten Fall 0,89.
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Zuvor
wurde eine Ausführung
beschrieben, bei der die Farbparameter und/oder die geometrischen
Parameter für
jedes Getreidekorn bestimmt werden und bei der die Eingabesignale
an das neuronale Netzwerk durch das Berechnen der Durchschnittswerte
und der Farbverteilungswerte, die die Eigenschaften der gesamten
Probe wiedergeben, erzeugt werden. Es ist jedoch ebenso möglich, zumindest
beim Bestimmen des Eiweißgehalts,
die Parameter für
jedes Getreidekorn zu bestimmen und diese direkt als Eingabesignale
in das neuronale Netzwerk einzuspeisen, welches in diesem Fall den
Eiweißgehalt
für jedes
einzelne Getreidekorn bestimmen kann. Es ist ebenso möglich, die
Farbparameter für
eine vollständige
Probe zu bestimmen, ohne die Farbparameter für die einzelnen Getreidekörner zu registrieren.
Beispielsweise ist es möglich,
die Farbparameter für
ein Bild einer vollständigen
Getreidekornprobe, in der die Getreidekörner nahe zusammenliegen, zu
bestimmen, ohne das Ende eines Getreidekorns und das vordere Ende
eines nächsten Getreidekorns
zu bestimmen.
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Es
wurde zuvor dargelegt, dass der Mehlertrag, der Eiweißgehalt
und die Schüttdichte
durch ein neuronales Netzwerk bestimmt werden. Es ist jedoch in
der Zukunft ausführbar,
explizit die funktionale Verbindung zwischen den Parametern und
dem Mehlertrag, dem Eiweißgehalt
und/oder der Schüttdichte
zu bestimmen. In einem solchen Fall kann das neuronale Netzwerk
durch eine Rechenroutine ersetzt werden, die mittels derartig bestimmter
Funktionen den Mehlertrag, den Eiweißgehalt und/oder die Schüttdichte
berechnen kann.
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Es
wurde zuvor ebenso beschrieben, dass die R-, G- und B-Werte als
Farbparameter verwendet werden. Es versteht sich, dass andere Farbdarstellungen,
wie zum Beispiel die HSI-Darstellung, ebenso benutzt werden können, was
bedeutet, dass beispielsweise die Parameter in einem umfangreichen Sinn
interpretiert werden und ebenso beispielsweise Farbnuancierungen,
-intensität
und -sättigung
umfassen.
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Zuletzt
sollte erwähnt
werden, dass die Bestimmung der Schüttdichte ebenso an anderen
körnigen
Produkten als an Getreidekörnern
ausgeführt werden
kann.