Visualization of spectral images

Spectral image sensors provide images with a large number of contiguous spectral channels per pixel. Visualization of these huge data sets is not a straightforward issue. There are three principal ways in which spectral data can be presented; as spectra, as image and in feature space. This paper describes several visualization methods and their suitability in the different steps in the research cycle. Combinations of the three presentation methods and dynamic interaction between them, adds significant to the usability. Examples of some software implementations are given. Also the application of volume visualization methods to display spectral images is shown to be valuabl

Spectral image analysis for measuring ripeness of tomatoes

In this study, spectral images of five ripeness stages of tomatoes have been recorded and analyzed. The electromagnetic spectrum between 396 and 736 nm was recorded in 257 bands (every 1.3 nm). Results show that spectral images offer more discriminating power than standard RGB images for measuring ripeness stages of tomatoes. The classification error of individual pixels was reduced from 51% to 19%. Using a gray reference, the reflectance can be made invariant to the light source and even object geometry, which makes it possible to have comparable classification results over a large range of illumination conditions. Experimental results show that, although the error rate increases from 19% to 35% when using different light sources, it is still considerably below the 51% for RGB under a single light sourc

Detection of the tulip breaking virus (TBV) in tulips using optical sensors

The tulip breaking virus (TBV) causes severe economic losses for countries that export tulips such as the Netherlands. Infected plants have to be removed from the field as soon as possible. There is an urgent need for a rapid and objective method of screening. In this study, four proximal optical sensing techniques for the detection of TBV in tulip plants were evaluated and compared with a visual assessment by crop experts as well as with an ELISA (enzyme immunoassay) analysis of the same plants. The optical sensor techniques used were an RGB color camera, a spectrophotometer measuring from 350 to 2500 nm, a spectral imaging camera covering a spectral range from 400 to 900 nm and a chlorophyll fluorescence imaging system that measures the photosynthetic activity. Linear discriminant classification was used to compare the results of these optical techniques and the visual assessment with the ELISA score. The spectral imaging system was the best optical technique and its error was only slightly larger than the visual assessment error. The experimental results appear to be promising, and they have led to further research to develop an autonomous robot for the detection and removal of diseased tulip plants in the open field. The application of this robot system will reduce the amount of insecticides and the considerable pressure on labor for selecting diseased plants by the crop expert. © 2010 The Author(s

Geautomatiseerde (machinale) detectie van TBV in tulp: resultaten 2010 vervolg praktijkonderzoek ziekzoeken

Tulpenmozaïekvirus (TBV) veroorzaakt jaarlijks veel schade in tulpen. Vooral in de witte en gele cultivars is de afkeur groot. Om de virusdruk te verminderen worden in de praktijk door ziekzoekers viruszieke tulpen uit het veld verwijderd. Het is moeilijk ervaren ziekzoekers te vinden. Daarom is onderzoek gedaan naar een oplossing waarbij viruszieke tulpen op een geautomatiseerde wijze worden herkend en worden verwijderd. In 2009 is in nauwe samenwerking met een aantal ondernemers het project “praktijkproef ziekzoekkar” uitgevoerd, waarbij een rijdend platform met speciale camera‟s foto‟s maakte van geplante tulpen. Deze beelden werden met speciale software gescreend op de aanwezigheid van virussymptomen. Gebleken is dat deze ziekzoekkar in de cultivar Barcelona slechts 25 % van de zieke tulpen wist op te sporen tegen 39% door de ziekzoekers. Een serologische bladtoets op TBV fungeerde als referentie voor de bepaling of een tulp ziek was of niet. Dit vervolgproject beoogde in 2010 te onderzoeken of met een verbeterde versie van de ziekzoekkar virus geïnfecteerde tulpennauwkeuriger konden worden opgespoord

De ontwikkeling van een ziekzoekrobot om mozaïekvirus in tulp op te sporen

De teelt van tulpen kampt met aantasting door verschillende virussen, die de opbrengst en de kwaliteit verlagen en een belemmering zijn voor de export. Bij een hoge besmetting worden hele partijen afgekeurd. In 2009 is vervolgens een uitgebreid veldonderzoek uitgevoerd. Hierbij is met een eerste prototype ziekzoekrobot door een aantal proefveldplots met viruszieke tulpencultivars gereden waarbij opnames zijn gemaakt van individueel genummerde tulpenplanten. Deze zijn ook visueel beoordeeld door ziekzoekers en later getest middels Elis

Ziekzoekrobot nadert ziekzoeker

In 2008 is het project Ziekzoeken in tulp gestart na een succesvol laboratoriumexperiment. In 2009 bleek de overgang van laboratorium naar een handmatig bediend prototype in het veld een te grote stap. In 2010 zijn de camera's, belichting en uitvoering van de ziekzoekrobot aangepast. Uit de resultaten in 2010 bleek dat een verdere verbetering van de ziekzoekrobot noodzakelijk was. De veranderde cameraopstelling, scherptediepte van de opnames en belichting zijn in 2011 opnieuw getest. Nu blijkt dat de ziekzoekrobot bijna net zo goed scoort als zeer ervaren ziekzoekers