RU2691768C2 - Method of determining colour group of flax fibre - Google Patents

Method of determining colour group of flax fibre Download PDF

Info

Publication number
RU2691768C2
RU2691768C2 RU2017142465A RU2017142465A RU2691768C2 RU 2691768 C2 RU2691768 C2 RU 2691768C2 RU 2017142465 A RU2017142465 A RU 2017142465A RU 2017142465 A RU2017142465 A RU 2017142465A RU 2691768 C2 RU2691768 C2 RU 2691768C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
pixels
color
fiber
sample
group
Prior art date
Application number
RU2017142465A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2017142465A3 (en
RU2017142465A (en
Inventor
Александр Валерьевич Орлов
Евгений Львович Пашин
Владимир Витальевич Булатов
Original Assignee
Федеральное бюджетное учреждение Государственный региональный центр стандартизации, метрологии и испытаний в Костромской области
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 Федеральное бюджетное учреждение Государственный региональный центр стандартизации, метрологии и испытаний в Костромской области filed Critical Федеральное бюджетное учреждение Государственный региональный центр стандартизации, метрологии и испытаний в Костромской области
Priority to RU2017142465A priority Critical patent/RU2691768C2/en
Publication of RU2017142465A3 publication Critical patent/RU2017142465A3/ru
Publication of RU2017142465A publication Critical patent/RU2017142465A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2691768C2 publication Critical patent/RU2691768C2/en

Links

Classifications

    • D—TEXTILES; PAPER
    • D01—NATURAL OR MAN-MADE THREADS OR FIBRES; SPINNING
    • D01B—MECHANICAL TREATMENT OF NATURAL FIBROUS OR FILAMENTARY MATERIAL TO OBTAIN FIBRES OF FILAMENTS, e.g. FOR SPINNING
    • D01B1/00—Mechanical separation of fibres from plant material, e.g. seeds, leaves, stalks
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/36—Textiles

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Textile Engineering (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Spectrometry And Color Measurement (AREA)

Abstract

FIELD: agriculture.SUBSTANCE: invention relates to agroindustrial processing of natural fibres and textile industry, in particular linen. In the disclosed method, digital images of the analysed fibre and fibre standards are used to generate pixel distribution over at least 32 intensity classes for each of the three colour components in the RGB system. Then number of pixels is graded by classes, taking total number of pixels in each image as 100 %. Difference between the normalized values of the number of pixels in the images of the analysed fibre and standards, as well as the sum of these differences for all components of the colour are calculated for the corresponding classes. Then colour group of sample is determined as group of reference colour, in which with analysed sample of fibre there will be minimum value of calculated sum of differences.EFFECT: technical result is higher accuracy of determining colour group of fibre.1 cl, 3 tbl

Description

Изобретение относится к области стандартизации и определения качества льняного сырья и может быть использовано для определения цвета волокна.The invention relates to the field of standardization and quality of flax raw materials and can be used to determine the color of the fiber.

Существующие способы определения цвета льняного волокна заключаются в подготовке пробы и определения цвета волокна путем сличения со стандартными образцами цвета волокна [1]. Недостатком данного способа является органолептическая оценка цвета, которая субъективна, что приводит к ошибкам и, как следствие, к не рациональной переработке сырья (стеблей тресты) и волокна.Existing methods for determining the color of flax fiber consist in preparing a sample and determining the color of the fiber by comparison with standard samples of the color of the fiber [1]. The disadvantage of this method is the organoleptic evaluation of color, which is subjective, which leads to errors and, as a result, not rational processing of raw materials (stalks of trusts) and fiber.

Известен способ определения группы цвета льняного волокна, включающий подготовку пробы к анализу, оценку параметров цвета и их сопоставление с эталонными значениями [2]. Недостатками известного способа является то, что при определении группы цвета волокна используют значение только одной координаты цвета из всей совокупности стандартных координат в системе XYZ, что не обеспечивает требуемую точность анализа.There is a method of determining the color group of flax fiber, including the preparation of samples for analysis, the assessment of color parameters and their comparison with reference values [2]. The disadvantages of this method are that when determining the color group of the fiber, the value of only one color coordinate is used from the entire set of standard coordinates in the XYZ system, which does not provide the required accuracy of the analysis.

Известен также способ определения группы цвета льняного волокна, включающий подготовку пробы анализируемого образца к анализу, получение цифрового изображения, оценку параметров цвета и их сопоставление с аналогичными параметрами изображений волокнистых эталонов. Однако и данный способ имеет недостатки, обусловленные допущением, что цветовые параметры распределены по закону нормального распределения, что обеспечивает возможность использования таких статистических характеристик, как математическое ожидание

Figure 00000001
и среднее квадратическое отклонение σ. Между тем, в реальности многие партии волокна при использовании на практике рулонной технологии уборки льна содержат волокна разных цветов. Это приводит к многомодальному распределению цветовых параметров. Поэтому использование характеристик
Figure 00000001
и σ будет приводить к ошибкам при определении группы цвета.There is also known a method for determining a flax fiber color group, which includes preparing a sample of an analyzed sample for analysis, obtaining a digital image, evaluating color parameters and comparing them with similar image parameters of fibrous standards. However, this method also has drawbacks caused by the assumption that the color parameters are distributed according to the law of normal distribution, which makes it possible to use such statistical characteristics as the expectation
Figure 00000001
and standard deviation σ. Meanwhile, in reality, many batches of fibers, when used in practice, the flax harvesting technology contain fibers of different colors. This leads to a multimodal distribution of color parameters. Therefore, the use of characteristics
Figure 00000001
and σ will lead to errors in determining the color group.

Данный известный способ по своей технической сущности наиболее близок к заявляемому и поэтому предлагается в качестве прототипа.This known method in its technical essence is closest to the claimed and therefore is proposed as a prototype.

Таким образом, для повышения точности оценки цвета льняного волокна необходимо, в отличие от прототипа, учитывать особенности многомодального распределения параметров цвета по трем составляющим международной системы цвета R, G, B.Thus, to improve the accuracy of flax fiber color assessment, it is necessary, unlike the prototype, to take into account the peculiarities of the multimodal distribution of color parameters among the three components of the international color system R, G, B.

Технической задачей изобретения является повышение точности и объективности при определении группы цвета волокна.An object of the invention is to improve the accuracy and objectivity in determining the color group of the fiber.

Поставленная техническая задача достигается тем, что в указанном способе определения группы цвета льняного волокна, включающем подготовку пробы анализируемого образца к анализу, получение цифрового изображения, оценку параметров цвета и их сопоставление с аналогичными параметрами изображений волокнистых эталонов, согласно изобретению, у цифровых изображений анализируемого волокна и волокнистых эталонов формируют распределения пикселей по не менее чем 32 классам интенсивности для каждой из трех составляющих цвета в системе RGB, производят нормирование числа пикселей по классам, принимая общее количество пикселей в каждом изображении за 100%, рассчитывают для соответствующих классов модули разниц между нормированными значениями числа пикселей у изображений анализируемого волокна и эталонов, а также сумму этих разниц для всех составляющих цвета, а группу цвета образца определяют как группу цвета эталона, у которого с анализируемым образцом волокна будет минимальное значение рассчитанной суммы разниц.The stated technical problem is achieved by the fact that in this method of determining a flax fiber color group, including preparing a sample of an analyzed sample for analysis, obtaining a digital image, evaluating color parameters and comparing them with similar image parameters of fibrous standards, according to the invention, digital images of the analyzed fiber and fibrous standards form pixel distributions for at least 32 intensity classes for each of the three color components in the RGB system; They normalize the number of pixels by class, taking the total number of pixels in each image as 100%, calculate for the corresponding classes the moduli of the differences between the normalized values of the number of pixels in the analyzed fiber and reference images, as well as the sum of these differences for all components of the color defined as the color group of the standard, which with the analyzed fiber sample will have the minimum value of the calculated sum of differences.

Особенностью предложенного способа определения группы цвета волокна является использования принципа сходства цифровых изображений анализируемого волокна и волокна-эталона. Оценку сходства предложено производить по сходству характера распределений интенсивности цвета в системе RGB.A feature of the proposed method for determining the fiber color group is the use of the principle of similarity of digital images of the analyzed fiber and reference fiber. It was proposed to evaluate the similarity by the similarity of the color intensity distributions in the RGB system.

Поэтому формирование для цифровых изображений анализируемого волокна и волокнистых эталонов распределения пикселей по трем составляющим цвета в системе RGB по классам обеспечивает основу для сравнения анализируемого волокна с эталонными образцами.Therefore, the formation for digital images of the analyzed fiber and fiber standards of the distribution of pixels in the three color components in the RGB system by class provides a basis for comparing the analyzed fiber with reference samples.

Нормирование числа пикселей по классам в условиях принятия общего количества пикселей в каждом изображении за 100% обеспечивает условие сравнимости. Это необходимо для исключения влияния различий числа пикселей на реальных цифровых изображениях волокна.Rationing the number of pixels by class in terms of taking the total number of pixels in each image for 100% provides a comparability condition. This is necessary to eliminate the effect of differences in the number of pixels on real digital fiber images.

Распределение общего числа пикселей по каждой координате цветности на не менее чем 32 класса вызвано рациональными условиями формирования отличий в характере распределения пикселей по классам. Экспериментально установлено, что при распределении на число классов менее 32 степень различия распределений пикселей по классам интенсивности снижается. При числе классов больше 32 рост формирующихся различий не столь существенен, но при этом возрастает объем вычислений. Поэтому количество классов, равное 32 является наиболее рациональным.The distribution of the total number of pixels in each chromaticity coordinate to not less than 32 classes is caused by rational conditions for the formation of differences in the nature of the distribution of pixels by classes. It was established experimentally that when distributed to a number of classes less than 32, the degree of difference in pixel distributions by intensity classes decreases. When there are more than 32 classes, the growth of emerging differences is not so significant, but the amount of calculations increases. Therefore, the number of classes equal to 32 is the most rational.

Расчет разниц по модулю между нормированными значениями числа пикселей у изображений анализируемого волокна и эталонов для соответствующих классов каждой составляющей цвета позволяет получить абсолютную оценку различия между соответствующими классами распределений анализируемого изображения и изображения эталона.The calculation of the difference in absolute value between the normalized values of the number of pixels in the images of the analyzed fiber and standards for the corresponding classes of each color component allows to obtain an absolute estimate of the difference between the corresponding classes of the distributions of the analyzed image and the image of the standard.

Расчет суммы разниц нормированных значений числа пикселей по всем классам и для всех составляющих цвета позволяет получить интегральную величину степени различия, которая обеспечивает оценку сходства анализируемого образца с эталонами.The calculation of the sum of the differences of the normalized values of the number of pixels for all classes and for all components of the color allows to obtain the integral value of the degree of difference, which provides an assessment of the similarity of the analyzed sample with the standards.

Определение группы цвета образца как группы цвета эталона, у которого с анализируемым образцом волокна будет минимальное значение рассчитанной суммы разниц нормированных значений числа пикселей по всем классам и для всех составляющих цвета, упрощает реализацию процедуры нахождения наибольшего сходства. Минимальное различие сумм свидетельствует о сходстве характера распределения цветовых характеристик по всем трем координатам цветности, что исключает необходимость расчета иных статистических показателей многомерного распределения, а значит, обеспечивает объективность и упрощение анализа без потери точности получаемых результатов.Defining a sample color group as a reference color group, which with the analyzed fiber sample will have the minimum value of the calculated sum of differences of the normalized values of the number of pixels across all classes and for all the color components, simplifies the procedure for finding the greatest similarity. The minimal difference in the amounts indicates the similarity of the distribution of color characteristics across all three chromaticity coordinates, which eliminates the need to calculate other statistical indicators of the multidimensional distribution, and therefore ensures objectivity and simplification of the analysis without losing the accuracy of the results.

Пример конкретного выполнения.An example of a specific implementation.

Способ определения группы цвета волокна по ГОСТ 24383-89 «Треста льняная. Требования при заготовках» предусматривает разделение цвета на 4 группы. При использовании стандартных эталонов в 1, 2, 3 группах предусматриваются разновидности эталонов: группа 1 (разновидности: 1.1; 1.2; 1.3), группа 2 (разновидности: 2.1; 2.2; 2.3), группа 3 (разновидности: 3.1; 3.2).The method of determining the fiber color group according to GOST 24383-89 Linen Trust. Requirements for blanks "provides for the division of color into 4 groups. When using standard standards in 1, 2, 3 groups, the following types of standards are provided: group 1 (varieties: 1.1; 1.2; 1.3), group 2 (varieties: 2.1; 2.2; 2.3), group 3 (varieties: 3.1, 3.2).

С учетом использования указанных стандартных эталонов предлагаемый способ реализуется следующим образом.Given the use of these standard standards, the proposed method is implemented as follows.

Для определения группы цвета волокна необходимо получить цифровые изображения эталонов цвета волокна и анализируемого образца. Далее для каждого эталона находится распределение пикселей по значениям интенсивности каждой цветовой координаты в системе RGB. Количество классов при распределении принимаем равным 32. Для обеспечения сравнимости значения числа пикселей для каждого эталона нормируются. Это производят таким образом, чтобы полное число пикселей одного эталона соответствовало 100%. Таким образом, для каждого эталона формируется три (по одному для каждой цветовой координаты) распределения нормированного числа пикселей.To determine the fiber color group, it is necessary to obtain digital images of the fiber color standards and the sample being analyzed. Further, for each reference, there is a distribution of pixels according to the intensity values of each color coordinate in the RGB system. The number of classes in the distribution is assumed to be 32. To ensure comparability, the values of the number of pixels for each standard are normalized. This is done in such a way that the total number of pixels of one reference corresponds to 100%. Thus, for each standard, three (one for each color coordinate) distribution of the normalized number of pixels is formed.

Аналогичные действия проводят применительно к цифровому изображению анализируемого образца.Similar actions are carried out with reference to the digital image of the analyzed sample.

Для пояснения указанных операций приводим пример сравнения исследуемого образца с эталоном IV группы (по ГОСТ 24383-89).To clarify these operations, we give an example of comparing the sample under test with the standard of group IV (according to GOST 24383-89).

Результаты распределения пикселей в изображении (размером 640×480 пикселей) эталона IV группы приведены в таблице 1.The results of the distribution of pixels in the image (size 640 × 480 pixels) of the standard group IV are shown in Table 1.

Figure 00000002
Figure 00000002

Figure 00000003
Figure 00000003

Результаты распределения пикселей в изображении (размером 640×480 пикселей) анализируемого волокна приведены в таблице 2.The results of the distribution of pixels in the image (size of 640 × 480 pixels) of the analyzed fiber are shown in Table 2.

Figure 00000004
Figure 00000004

Figure 00000005
Figure 00000005

После указанных операций для каждой координаты находится сумма модулей разницы между нормированным числом пикселей в соответствующих классах эталонного и анализируемого образца: DR, DG, DB. Далее рассчитывают суммы этих разниц для всех составляющих цвета Δ. Найденное значение Δ будет являться интегральной оценкой степени различия между указанным эталоном и анализируемым образцом.After these operations, for each coordinate, the sum of the moduli of the difference between the normalized number of pixels in the corresponding classes of the reference and analyzed sample is found: D R , D G , D B. Next, calculate the sum of these differences for all components of the color Δ. The Δ value found will be an integral estimate of the degree of difference between the specified standard and the sample being analyzed.

Значения величин Di и А для всех эталонов цвета льняного волокна приведены в таблице 3.The values of D i and A for all standards of flax fiber color are given in table 3.

Figure 00000006
Figure 00000006

Как следует из приведенных значений Δ, анализируемый образец в наименьшей степени отличается от эталона 1.1 относящейся к первой группе цвета, и потому анализируемый образец соответствует первой группе цвета.As follows from the given Δ values, the sample to be analyzed is the least different from the reference 1.1 in the first color group, and therefore the sample to be analyzed corresponds to the first color group.

При использовании программного обеспечения этот расчет может проводиться автоматически. Способ может быть реализован при помощи ЭВМ, цветного сканера и специального программного обеспечения.When using software, this calculation can be done automatically. The method can be implemented using a computer, color scanner and special software.

Использование предлагаемого способа не требует больших капитальных затрат и позволяет повысить точность, объективность оценки степени готовности льняной тресты и уменьшить время, затрачиваемое на проведение анализов.Using the proposed method does not require large capital expenditures and improves the accuracy, objectivity of the assessment of the degree of readiness of flax trusts and reduce the time spent on conducting analyzes.

Источники информацииInformation sources

1. ГОСТ 24383-89 «Треста льняная. Требования при заготовках». - М.: Изд-во стандартов, 1990, 17 с.1. GOST 24383-89 "Linen Trust. Requirements for blanks. - M .: Publishing house of standards, 1990, 17 p.

2. Кудряшова Т.А., Мухин В.В., Романов В.А. Способ оценки качества льняной тресты // А.с. СССР №749950, кл. D01B 1/00. - Опубл. 10.10.1996, бюл. №28.2. Kudryashova T.A., Mukhin V.V., Romanov V.A. The method of assessing the quality of flax trusts // A.S. USSR №749950, cl. D01B 1/00. - Publ. 10.10.1996, bul. №28.

3. Виноградова А.Е., Пашин Е.Л., Куликов А.В. Способ определения группы цвета стланцевого лубяного волокна // Патент РФ №2358046, кл. D01B 1/00. - Опубл. 10.06.2009, бюл. №16.3. Vinogradova A.E., Pashin E.L., Kulikov A.V. The method for determining the color group of stanseum bast fiber // Patent RF №2358046, cl. D01B 1/00. - Publ. 10.06.2009, bul. №16.

Claims (1)

Способ определения группы цвета льняного волокна, включающий подготовку пробы анализируемого образца к анализу, получение цифрового изображения, оценку параметров цвета и их сопоставление с аналогичными параметрами изображений волокнистых эталонов, отличающийся тем, что у цифровых изображений анализируемого волокна и волокнистых эталонов формируют распределения пикселей по не менее чем 32 классам интенсивности для каждой из трех составляющих цвета в системе RGB, производят нормирование числа пикселей по классам, принимая общее количество пикселей в каждом изображении за 100%, рассчитывают для соответствующих классов модули разниц между нормированными значениями числа пикселей у изображений анализируемого волокна и эталонов, а также сумму этих разниц для всех составляющих цвета, а группу цвета образца определяют как группу цвета эталона, у которого с анализируемым образцом волокна будет минимальное значение рассчитанной суммы разниц.The method of determining flax fiber color group, including preparing a sample of an analyzed sample for analysis, obtaining a digital image, evaluating color parameters and comparing them with similar image parameters of fiber standards, characterized in that pixel distributions of not less than digital images of the analyzed fiber and fiber standards are formed than 32 intensity classes for each of the three color components in the RGB system, rationing the number of pixels by class is used, taking the total number The property of pixels in each image for 100%, calculate for the respective classes the modules of the differences between the normalized values of the number of pixels in the images of the analyzed fiber and standards, as well as the sum of these differences for all color components, and the color group of the sample is defined as the color group of the standard with The analyzed fiber sample will be the minimum value of the calculated sum of differences.
RU2017142465A 2017-12-05 2017-12-05 Method of determining colour group of flax fibre RU2691768C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017142465A RU2691768C2 (en) 2017-12-05 2017-12-05 Method of determining colour group of flax fibre

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017142465A RU2691768C2 (en) 2017-12-05 2017-12-05 Method of determining colour group of flax fibre

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2017142465A3 RU2017142465A3 (en) 2019-06-05
RU2017142465A RU2017142465A (en) 2019-06-05
RU2691768C2 true RU2691768C2 (en) 2019-06-18

Family

ID=66793112

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017142465A RU2691768C2 (en) 2017-12-05 2017-12-05 Method of determining colour group of flax fibre

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2691768C2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113781476A (en) * 2021-10-27 2021-12-10 南通博纳纺织品有限公司 Textile dyeing quality evaluation method and system based on image processing

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2067627C1 (en) * 1993-10-06 1996-10-10 Всероссийский научно-исследовательский институт льна Method for quality evaluation of flax stock
US20020157164A1 (en) * 2000-09-15 2002-10-31 Shofner Engineering Associates, Inc. Fiber length and strength measurement system
RU2256012C1 (en) * 2004-09-13 2005-07-10 Всероссийский Научно-Исследовательский Институт По Переработке Лубяных Культур (Вниилк) Method for evaluating of quality of treated flax fibers
RU2007118775A (en) * 2007-05-21 2008-11-27 Государственное научное учреждение "Всероссийский научно-исследовательский институт по переработке луб ных культур" Российской академии сельскохоз йственных наук (RU) METHOD FOR DETERMINING THE COLOR GROUP OF A STRANGE FIBER IN FLAX TRUST
RU2349689C2 (en) * 2006-04-13 2009-03-20 ГНУ Всероссийский научно-исследовательский институт льна Россельхозакадемии (ГНУ ВНИИЛ Россельхозакадемии) Method used to identify continuity of flax fiber colour in stem length
UA65431U (en) * 2011-04-19 2011-12-12 Херсонский Национальный Технический Университет Method for quality control of flax fiber

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2067627C1 (en) * 1993-10-06 1996-10-10 Всероссийский научно-исследовательский институт льна Method for quality evaluation of flax stock
US20020157164A1 (en) * 2000-09-15 2002-10-31 Shofner Engineering Associates, Inc. Fiber length and strength measurement system
RU2256012C1 (en) * 2004-09-13 2005-07-10 Всероссийский Научно-Исследовательский Институт По Переработке Лубяных Культур (Вниилк) Method for evaluating of quality of treated flax fibers
RU2349689C2 (en) * 2006-04-13 2009-03-20 ГНУ Всероссийский научно-исследовательский институт льна Россельхозакадемии (ГНУ ВНИИЛ Россельхозакадемии) Method used to identify continuity of flax fiber colour in stem length
RU2007118775A (en) * 2007-05-21 2008-11-27 Государственное научное учреждение "Всероссийский научно-исследовательский институт по переработке луб ных культур" Российской академии сельскохоз йственных наук (RU) METHOD FOR DETERMINING THE COLOR GROUP OF A STRANGE FIBER IN FLAX TRUST
UA65431U (en) * 2011-04-19 2011-12-12 Херсонский Национальный Технический Университет Method for quality control of flax fiber

Also Published As

Publication number Publication date
RU2017142465A3 (en) 2019-06-05
RU2017142465A (en) 2019-06-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103955938B (en) A kind of wheat growth method for diagnosing status based on mobile Internet pattern and leaf color analysis
JP2017083463A (en) Image-adaptive physiologically plausible color separation
US9418414B2 (en) Image measurement apparatus, image measurement method and image measurement system
CN110967339B (en) Method and device for analyzing corn ear characters and corn character analysis equipment
CN107229560A (en) A kind of interface display effect testing method, image specimen page acquisition methods and device
CN109615613B (en) Pathological section staining quality evaluation method and device, computer equipment and storage medium
US8260005B2 (en) Portable tool for determining meat quality
CN108460344A (en) Dynamic area intelligent identifying system in screen and intelligent identification Method
RU2691768C2 (en) Method of determining colour group of flax fibre
CN110044485B (en) Image type fabric color measuring method
DE102008044764A1 (en) Method and portable system for quality evaluation of meat
CN111105407B (en) Pathological section dyeing quality evaluation method, device, equipment and storage medium
CN111656393A (en) Histological image analysis
CN111354463A (en) Human health measuring method, device, computer equipment and storage medium
CN113838081A (en) Method and device for distinguishing color uniformity of flue-cured tobacco leaves based on machine vision
JP2021196304A (en) Color change evaluation method of fiber product or the like
Surový et al. Importance of automatic threshold for image segmentation for accurate measurement of fine roots of woody plants/Význam automatického prahovania na obrazovú segmentáciu pre presné merania jemných koreňov drevín
Oliveira et al. Measuring color hue in ‘Sunrise Solo’papaya using a flatbed scanner
CN103927544A (en) Machine vision grading method for ginned cotton rolling quality
RU2358046C2 (en) Method of determining colour groups of fibre leaves in flax stock
Campos et al. Robust computer vision system for marbling meat segmentation
US10229495B2 (en) Method for unsupervised stain separation in pathological whole slide images
Zhi et al. Color Chart Development by Computer Vision for Flue-cured Tobacco Leaf.
KR20180027936A (en) System and method for measuring coverage of comsmetic material
US20240046670A1 (en) Method and system for analysing pathology image

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20191206