RU2017141361A - METHOD OF SUBMISSION OF INFORMATION ABOUT THE PROBE IN THE FORM OF "INTEGRATED SAMPLE" - Google Patents

METHOD OF SUBMISSION OF INFORMATION ABOUT THE PROBE IN THE FORM OF "INTEGRATED SAMPLE" Download PDF

Info

Publication number
RU2017141361A
RU2017141361A RU2017141361A RU2017141361A RU2017141361A RU 2017141361 A RU2017141361 A RU 2017141361A RU 2017141361 A RU2017141361 A RU 2017141361A RU 2017141361 A RU2017141361 A RU 2017141361A RU 2017141361 A RU2017141361 A RU 2017141361A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
indicators
sample
standard
integrated image
deviations
Prior art date
Application number
RU2017141361A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Татьяна Анатольевна Кучменко
Дарья Александровна Кучменко
Дарья Александровна Порядина
Original Assignee
Татьяна Анатольевна Кучменко
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Татьяна Анатольевна Кучменко filed Critical Татьяна Анатольевна Кучменко
Priority to RU2017141361A priority Critical patent/RU2017141361A/en
Publication of RU2017141361A publication Critical patent/RU2017141361A/en

Links

Claims (1)

Способ представления информации о пробе в виде «интегрированного образа», заключающийся в формировании в виде круговой диаграммы совокупности разнохарактерных точечных и векторных показателей пробы, предварительно нормированных относительно нормы показателей условного стандарта, при этом порядок введения показателей при формировании круговой диаграммы для различных проб должен быть одинаковым, а соответствующие показатели измерены различными приборами и оценены с помощью разных методик анализа, обработке полученной геометрической фигуры, для которой рассчитывают: периметр и/или площадь - вручную или в программном обеспечении по стандартным математическим формулам, долю показателей, превышающих соответствующие стандартные показатели, кратность отклонения величин периметра и/или площади «интегрированного образа» пробы от аналогичных показателей «интегрированного образа» для условного стандарта, другие геометрические характеристики, которые составляют качественные и количественные дополнительные показатели пробы по совокупности всех данных, принятие решения о состоянии исследуемого образца - соответствие условному стандарту, установление возможных причин появления отклонений, направленности изменения свойств исследуемого образца, критичными являются отклонения от нормированных значений или условной нормы более 20%, как для числа не соответствующих норме показателей, так и для дополнительных параметров визуального «интегрированного образа» для пробы при кратности превышения наибольшего из них, более 3, сохранении визуального образа в программном обеспечении.The way of presenting information about a sample in the form of an “integrated image”, which consists in forming in the form of a pie chart a set of diverse point and vector indicators of the sample, previously normalized relative to the norm of the indicators of the conditional standard, and the order of introduction of indicators when forming a pie chart for different samples , and the corresponding indicators are measured by various devices and evaluated using different methods of analysis, processing the obtained geometric oh figure for which they calculate: perimeter and / or area - manually or in software using standard mathematical formulas, the proportion of indicators exceeding the corresponding standard indicators, the multiplicity of deviations of the perimeter values and / or the area of the “integrated image” of the sample from the similar indicators of the “integrated image "For the conditional standard, other geometric characteristics that constitute the qualitative and quantitative additional indicators of the sample on the basis of all the data, the decision information on the state of the sample under study - compliance with the conventional standard, determination of possible reasons for the appearance of deviations, directionality of changes in the properties of the sample under study, deviations from the normalized values or the conditional rate of more than 20% are critical, both for the number of non-normal indicators and for additional visual parameters integrated image "for the sample with the multiplicity exceeding the largest of them, more than 3, saving the visual image in the software.
RU2017141361A 2017-11-27 2017-11-27 METHOD OF SUBMISSION OF INFORMATION ABOUT THE PROBE IN THE FORM OF "INTEGRATED SAMPLE" RU2017141361A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017141361A RU2017141361A (en) 2017-11-27 2017-11-27 METHOD OF SUBMISSION OF INFORMATION ABOUT THE PROBE IN THE FORM OF "INTEGRATED SAMPLE"

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017141361A RU2017141361A (en) 2017-11-27 2017-11-27 METHOD OF SUBMISSION OF INFORMATION ABOUT THE PROBE IN THE FORM OF "INTEGRATED SAMPLE"

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2017141361A true RU2017141361A (en) 2019-05-27

Family

ID=66636031

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017141361A RU2017141361A (en) 2017-11-27 2017-11-27 METHOD OF SUBMISSION OF INFORMATION ABOUT THE PROBE IN THE FORM OF "INTEGRATED SAMPLE"

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2017141361A (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Fu et al. Classification of kiwifruit grades based on fruit shape using a single camera
JP2017535303A5 (en)
WO2019050966A3 (en) Automated sample workflow gating and data analysis
JP2014016819A5 (en)
RU2013148400A (en) TEST DEVICE
JP2014179971A5 (en)
JP2018512913A5 (en)
RU2015118148A (en) DEVICE AND METHOD FOR EXTRACTING PHYSIOLOGICAL INFORMATION
Dong et al. Sensory quality evaluation for appearance of needle-shaped green tea based on computer vision and nonlinear tools
JP2014016820A5 (en)
JP2012115342A5 (en)
JP2018026122A5 (en)
JP2014229115A5 (en)
WO2022267300A1 (en) Method and system for automatically extracting target area in image, and storage medium
WO2017051191A3 (en) Method and apparatus for tissue recognition
JP2015075963A5 (en)
Maheshwari et al. Non-destructive quality analysis of Indian Gujarat-17 Oryza sativa SSP Indica (Rice) using image processing
JP2016110625A5 (en)
EP4300501A3 (en) Methods of sequencing data read realignment
Hammami et al. Statistical properties of parasite density estimators in malaria
JP2012200156A (en) Method for tracking cell
RU2017141361A (en) METHOD OF SUBMISSION OF INFORMATION ABOUT THE PROBE IN THE FORM OF "INTEGRATED SAMPLE"
ES2482415A1 (en) Method and system for determining the freshness of fish, based on the processing of ocular images, and computer program implementing the method
JP2016110626A5 (en)
Kallapur et al. Identification of aromatic coconuts using image processing and machine learning techniques

Legal Events

Date Code Title Description
FA93 Acknowledgement of application withdrawn (no request for examination)

Effective date: 20201130