4 research outputs found
Burgonya fajták azonosítása és minősítése digitális képanalízis felhasználásával
Based on the fractal analysis of digital images, a new classifying system has been
proposed at the Potato Research Centre of Keszthely. It is a qualifying system
generating objective values to distinguish potato varieties or detect quality differences
within the genotype in a relatively simple way.
The goal of the research project was to investigate whether Spectral Fractal
Dimension (SFD) value of digital images is applicable to describe various quality
characters of potato tubers and whether SFD values could be used for the
identification of certain varieties – if so, which conditions were the most important to
enable this process.
Considering the above aims, we developed an evaluation computer program which
determines the SFD values of the 4 conditions of potato tubers: skin colour; raw
flesh-colour; boiled flesh-colour; greying of flesh-colour after 24 hours in RGB
spectrum and in all of its sub-spectrums (R, G, B). In total 2080 digital images of 13
varieties from 4 examining periods were analysed.
Based on our results we can conclude that SFD analysis can be used in potato
breeding only when digital images were made under well-determined, standardized
conditions.
Detailed statistical analysis (hypothesis tests, principal component analysis and
non-hierarchic cluster analysis) showed that SFD was not suitable for qualifying tuber
characters within a genotype. When images were examined for different years and
the same genotype, it became evident, that there are significant deviations between
years and within same genotypes. We could conclude that the identification of
genotypes should be related not to one particular SFD value, but to the control of the
given year with the known value.
When analyzing the differences between genotypes on yearly basis, irrespective of
characteristics or the studied spectrum, we could not significantly separate
genotypes, although there were some that could be separated, even though
genotypes and their characteristics changed every year. It cannot be stated either
that by combination of the values of different characteristics and spectrums,
separation is not possible. We used non-hierarchic cluster analysis to solve this
problem. As a result of the method, the separation of genotypes was successful
every year, so by summarising the joint RGB SFD value of 4 characters with the
values of additional spectrum the separation will be complete.
The system could be utilized for research purposes and further research is needed to
achieve practical applicability.A keszthelyi Burgonyakutatási Központban egy a digitális képek fraktál analízisén
alapuló olyan objektív értékeket adó, új minősítési rendszer került kifejlesztésre,
amely vagy a burgonyafajták elkülönítését vagy a fajtán belüli minőségi
különbségeket képes viszonylag egyszerűen és gazdaságosan kimutatni.
A kutatás célul tűzte ki annak vizsgálatát, hogy, alkalmazható-e az SFD érték a
burgonyagumó különböző minőségi jellemzőinek leírására, használható-e a
Spektrális Fraktál Dimenziós (SFD) érték a burgonyagumók kiválasztott tulajdonságai
alapján az egyes fajták elkülönítésére, s ha igen, mely állapotok határozzák meg ezt
az elkülönítést.
A fenti céloknak megfelelően egy kiértékelő számítógépes program készült, amely
meghatározza a burgonya gumók 4 állapotának – héjszín, nyers hússzín, főtt
hússzín, 24 órás nyers gumóhús szürkülés – SFD értékeit az RGB szintérben,
s annak minden alterében (R, G, B). Mindösszesen 13 fajta 4 vizsgálati periódusban
készített 2080 db. képének analízisét végeztük el.
Az eredmények alapján általánosságként kijelenthetjük, hogy az SFD érték analízise
csak abban az esetben használható a burgonyanemesítésben, ha a digitális
felvételek egy bizonyos jól meghatározott, standard körülmények között lettek
elkészítve.
A statisztikai elemzések (hipotézis vizsgálatok, főkomponens analízis és nonhierarchikus
klaszter analízis) eredményeként megállapítottuk, hogy a vizsgált gumó
jellemzők fajtán belüli minősítésére az SFD nem alkalmas.
Az azonos fajták különböző évek közötti eltérésének vizsgálatakor megállapítható
volt, hogy az esetek nagy részében az azonos fajtán belül is szignifikáns
különbségek vannak. Azt a következtetést vonhattuk le, hogy a fajták azonosításátnem egy meghatározott SFD értékhez, hanem az adott év ismert SFD értékű
kontrolljához kell viszonyítani.
Az egyes fajták közötti eltérések évenkénti értékelésekor megállapítható, hogy
függetlenül a tulajdonságtól vagy a vizsgált színtértől nincs olyan eset, melyben a
fajta elkülönítés teljes egészében szignifikánsan megvalósulna. Minden évben van
azonban olyan fajta, amely 100%-san elkülöníthető, de a fajták és tulajdonságaik
évente változtak. Ugyanakkor az sem jelenthető ki, hogy a különböző tulajdonságok
és a színterek eredményeinek variációjával az elkülönítés nem lehetséges.
Ennek a problémának megoldására alkalmaztuk a nem-hierarchikus klaszteranalízist.
A módszer eredményeként a fajták elkülönítése minden évben megtörtént és a 4
tulajdonság együttes RGB SFD értéke és egy másik szintér adatainak
összevetésével az elkülönítés teljes lesz.
Ennél fogva kijelenthetjük, hogy a célul kitűzött feladat megvalósítható, a bemutatott
eredmények sikerrel hasznosíthatók a burgonyanemesítésben, de a gyakorlati
alkalmazhatóságot még tovább kell vizsgálni