Wstępne badania nad zastosowaniem cyfrowej analizy obrazu oraz analizy funkcji dyskryminacji do oceny jakości browarnej wybranych odmian jęczmienia jarego
Dariusz R. Mańkowski
d.mankowski@ihar.edu.plPracownia Ekonomiki Nasiennictwa i Hodowli Roślin, Zakład Nasiennictwa i Nasionoznawstwa, Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin — Radzików (Poland)
https://orcid.org/0000-0002-7499-8016
Witold Kozirok
Katedra Przetwórstwa i Chemii Surowców Roślinnych, Wydział Nauki o Żywności, Uniwersytet Warmińsko-Mazurski — Olsztyn (Poland)
Monika Janaszek
Zakład Mechaniki i Techniki Cieplnej, Katedra Podstaw Inżynierii, Wydział Inżynierii Produkcji, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego — Warszawa (Poland)
https://orcid.org/0000-0003-0855-9098
Abstrakt
Ziarno jęczmienia jest najważniejszym surowcem do produkcji słodu piwowarskiego. Jego jakość jest w głównej mierze determinowana jednolitością odmianową partii ziarna kierowanej do słodowania. Każda odmiana jęczmienia browarnego ma swoje charakterystyczne właściwości, które bada się w mikrosłodowaniach według kryteriów Europejskiej Konwencji Browarnej (EBC). Kierując do słodowania jęczmień określonej odmiany szacuje się na podstawie badań wydajność i jakość słodu. Jakość odmiany ocenia się według wskaźnika Q, gdzie wartość Q poniżej 5 określa odmiany pastewne, a Q bliskie 9 określa odmiany o bardzo dobrych właściwościach browarnych. Dotychczas oceny jakości browarnej ziarniaków jęczmienia dokonywano metodami laboratoryjnymi. Zastosowanie komputerowej analizy obrazu mogłoby znacznie usprawnić proces oceny jakości ziarna oraz obniżyć koszty tego procesu. W pracy podjęto próbę wykorzystania komputerowej analizy obrazu ziarniaków oraz analizy funkcji dyskryminacji do zaklasyfikowania ziarna 11 odmian jęczmienia jarego do określonych grup jakości. Do analizy wybrano parametry barwy modelu RGB oraz parametry geometryczne ziarniaków. Analizę funkcji dyskryminacji przeprowadzono w pakiecie SAS 9.1. Zaprezentowano kolejne etapy tej analizy oraz składnię programów w języku 4GL, umożliwiających jej wykonanie.
Słowa kluczowe:
analiza funkcji dyskryminacji, cyfrowa analiza obrazu, jakość browarna, jęczmień jary, model RGB, SASBibliografia
Błażewicz J., Liszewski M. 2003. Ziarno jęczmienia nagiego odmiany ‘Rastik’ jako surowiec do produkcji słodów typu pilzneńskiego. Acta Scientiarum Polonorum, Technologia Alimentaria, 2 (1): 63 — 74.
Google Scholar
Drzewiecki J., Fornal Ł., Filipowicz A., Konopka S. 2000. Comparison of computer image analysis and urea soluble proteins electrophoresis for the identification of malting barley varieties. Plant Varieties and Seeds, 13: 159 — 171.
Google Scholar
Fisher R. A. 1936. The use of multiple measurements in taxonomic problems. Annals of Eugenics, 7: 179 — 188.
DOI: https://doi.org/10.1111/j.1469-1809.1936.tb02137.x
Google Scholar
Hand D. J. 1981. Discrimination and classification. New York, John Wiley & Sons Inc.
Google Scholar
Hebisz T. 2003. Multimedia i grafika komputerowa. Modele barw. Łódź, Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych.
Google Scholar
Huberty C. J. 1975. Discriminant analysis. Review of Educational Research, 45: 543 — 598.
DOI: https://doi.org/10.3102/00346543045004543
Google Scholar
Jaynes D. B., Kaspar T. C., Colvin T. S., James D. E. 2003. Cluster analysis of spatiotemporal corn yield in an Iowa field. Agron. J. 95: 574 — 586.
DOI: https://doi.org/10.2134/agronj2003.5740
Google Scholar
Jennrich R. I. 1977. Stepwise discriminant analysis. In: Statistical methods for digital computers. Enslein K., Ralston A., Wilf H. (eds.). New York, John Wiley & Sons Inc.
Google Scholar
Khattre R., Naik D. N. 2000. Multivariete data reduction and discrimination with SAS software. SAS Publishing INC., John Wiley & Sons Inc., New York, USA.
Google Scholar
Klecka W. R. 1980. Discriminant analysis. Sage University Papers Series on Quantitative Applications in the Social Sciences: 07—019, Beverly Hills, CA: Sage Publications.
Google Scholar
Kozirok W. 2005. Badania nad zastosowaniem cyfrowej analizy obrazu w ocenie jakości ziarna jęczmienia browarnego. Praca Doktorska. Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie.
Google Scholar
Krzyśko M. 1990. Analiza dyskryminacyjna. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa.
Google Scholar
Lewis M. J., Young T. W. 2001. Piwowarstwo. Warszawa, PWN.
Google Scholar
Lista Odmian Roślin Rolniczych 2001. COBORU, Słupia Wielka.
Google Scholar
Majewska K. M. 2004. Badania wyróżników jakości technologicznej ziarna pszenicy w aspekcie jego cech geometrycznych. Rozprawy i monografie. Wydawnictwo UWM, Olsztyn.
Google Scholar
Majumdar S., Jayas D. S. 2000 a. Classification of cereal grains using machine vision: I. Morphology models. ASAE. vol. 43(6): 1669 — 1675.
DOI: https://doi.org/10.13031/2013.3107
Google Scholar
Majumdar S., Jayas D. S. 2000 b. Classification of cereal grains using machine vision: II. Color models. ASAE. vol. 43(6): 1677 — 1680.
DOI: https://doi.org/10.13031/2013.3067
Google Scholar
Majumdar S., Jayas D. S. 2000 c. Classification of cereal grains using machine vision: IV. Combined morphology, color and texture models. ASAE. vol. 43(6): 1689 — 1694.
DOI: https://doi.org/10.13031/2013.3069
Google Scholar
McElroy J. S., Walter R. H., Santen van E. 2002. Patterns of variation in Poa annua populations as revealed by canonical discriminant analysis of life history trials. Crop Sci., 42: 513 — 517.
DOI: https://doi.org/10.2135/cropsci2002.5130
Google Scholar
Mielicki J. 1997. Zarys wiadomości o barwie. Łódź, Fundacja rozwoju polskiej kolorystyki.
Google Scholar
Molina-Cano J. L. 1987. The EBC barley and malt committee index for the evaluation of malting quality in barley and its use in breeding. Plant Breeding, 98: 249 — 256.
DOI: https://doi.org/10.1111/j.1439-0523.1987.tb01124.x
Google Scholar
O’Rourke N., Hatcher L., Stepanski E. J. 2005. A step-by step approach to using SAS for univariate and multivariate statistics. 2nd Edition. SAS Publishing Inc., Jon Wiley & Sons Inc., New York, USA.
Google Scholar
Osowski S. 1996. Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa.
Google Scholar
Osowski S. 2002. Sieci neuronowe typu SVM w zastosowaniu do klasyfikacji wzorców. Przegląd Elektrotechniczny, 78(2): 29 — 36.
Google Scholar
Pastuszak W. 2000. Barwa w grafice komputerowej. Warszawa, PWN.
Google Scholar
Pillai K. C. S. 1985. Multivariate analysis of variance (MANOVA). ESS, 6: 20 — 29.
Google Scholar
Rao C. R. 1973. Linear statistical inference and its applications. New York, John Wiley & Sons Inc.
DOI: https://doi.org/10.1002/9780470316436
Google Scholar
SAS Institute, Inc., 2004 a. BASE SAS 9.1.3 Procedures Guide. SAS Publishing, SAS Institute Inc., Cary, NC, USA.
Google Scholar
SAS Institute, Inc., 2004 b. SAS 9.1 Companion for Windows. SAS Publishing, SAS Institute Inc., Cary, NC, USA.
Google Scholar
SAS Institute, Inc., 2004 c. SAS/STAT 9.1 User’s Guide. SAS Publishing, SAS Institute Inc., Cary, NC, USA.
Google Scholar
Shapiro S. S., Wilk M. B. 1965. An analysis of variance test of normality (complete samples). Biometrika, 52: 591 — 611.
DOI: https://doi.org/10.1093/biomet/52.3-4.591
Google Scholar
Trajer J., Sałat R. 2005. Sztuczne sieci neuronowe w klasyfikacji warzyw i identyfikacji ich cech. W: Trajer J., Jaros M. (red.). Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do oceny zmian jakości wybranych warzyw w procesach ich suszenia i przechowywania. Wydawn. SGGW, Warszawa: 37 — 54.
Google Scholar
Vaylay R., Santen van E. 2002. Application of canonical discriminant analysis for the assessment of genetic variation in tall fescue. Crop Sci. 42: 534 — 539.
DOI: https://doi.org/10.2135/cropsci2002.5340
Google Scholar
Weber R., Zalewski D. 2004. Plonowanie odmian pszenicy ozimej w zróżnicowanych środowiskach. Biuletyn IHAR, 233: 17 — 28.
Google Scholar
Zieliński K. W., Strzelecki M. 2002. Komputerowa analiza obrazu biomedycznego: wstęp do morfometrii i patologii ilościowej. Warszawa, PWN.
Google Scholar
Strony internetowe:
Google Scholar
Projekt Eurequa; weryfikacja: 2005 — http://www.eurequa.pl/
Google Scholar
Teoria postrzegania barw; weryfikacja: 2005 — http://semmix.pl/color/models/mo112.htm.
Google Scholar
Autorzy
Dariusz R. Mańkowskid.mankowski@ihar.edu.pl
Pracownia Ekonomiki Nasiennictwa i Hodowli Roślin, Zakład Nasiennictwa i Nasionoznawstwa, Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin — Radzików Poland
https://orcid.org/0000-0002-7499-8016
Autorzy
Witold KozirokKatedra Przetwórstwa i Chemii Surowców Roślinnych, Wydział Nauki o Żywności, Uniwersytet Warmińsko-Mazurski — Olsztyn Poland
Autorzy
Monika JanaszekZakład Mechaniki i Techniki Cieplnej, Katedra Podstaw Inżynierii, Wydział Inżynierii Produkcji, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego — Warszawa Poland
https://orcid.org/0000-0003-0855-9098
Statystyki
Abstract views: 21PDF downloads: 5
Licencja
Prawa autorskie (c) 2005 Dariusz R. Mańkowski, Witold Kozirok, Monika Janaszek
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
Z chwilą przekazania artykułu, Autorzy udzielają Wydawcy niewyłącznej i nieodpłatnej licencji na korzystanie z artykułu przez czas nieokreślony na terytorium całego świata na następujących polach eksploatacji:
- Wytwarzanie i zwielokrotnianie określoną techniką egzemplarzy artykułu, w tym techniką drukarską oraz techniką cyfrową.
- Wprowadzanie do obrotu, użyczenie lub najem oryginału albo egzemplarzy artykułu.
- Publiczne wykonanie, wystawienie, wyświetlenie, odtworzenie oraz nadawanie i reemitowanie, a także publiczne udostępnianie artykułu w taki sposób, aby każdy mógł mieć do niego dostęp w miejscu i w czasie przez siebie wybranym.
- Włączenie artykułu w skład utworu zbiorowego.
- Wprowadzanie artykułu w postaci elektronicznej na platformy elektroniczne lub inne wprowadzanie artykułu w postaci elektronicznej do Internetu, lub innej sieci.
- Rozpowszechnianie artykułu w postaci elektronicznej w internecie lub innej sieci, w pracy zbiorowej jak również samodzielnie.
- Udostępnianie artykułu w wersji elektronicznej w taki sposób, by każdy mógł mieć do niego dostęp w miejscu i czasie przez siebie wybranym, w szczególności za pośrednictwem Internetu.
Autorzy poprzez przesłanie wniosku o publikację:
- Wyrażają zgodę na publikację artykułu w czasopiśmie,
- Wyrażają zgodę na nadanie publikacji DOI (Digital Object Identifier),
- Zobowiązują się do przestrzegania kodeksu etycznego wydawnictwa zgodnego z wytycznymi Komitetu do spraw Etyki Publikacyjnej COPE (ang. Committee on Publication Ethics), (http://ihar.edu.pl/biblioteka_i_wydawnictwa.php),
- Wyrażają zgodę na udostępniane artykułu w formie elektronicznej na mocy licencji CC BY-SA 4.0, w otwartym dostępie (open access),
- Wyrażają zgodę na wysyłanie metadanych artykułu do komercyjnych i niekomercyjnych baz danych indeksujących czasopisma.
Inne teksty tego samego autora
- Tadeusz Oleksiak, Dariusz R. Mańkowski, Wpływ terminu siewu na plonowanie pszenicy ozimej na podstawie wyników badań ankietowych , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 244 (2007): Wydanie regularne
- Dariusz R. Mańkowski, Postęp biologiczny w hodowli, nasiennictwie i produkcji ziemniaka w Polsce. Część I. Przegląd ilościowych metod oceny postępu hodowlanego i odmianowego , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 251 (2009): Wydanie regularne
- Elżbieta Małuszyńska, Dariusz R. Mańkowski, Wartość siewna kwalifikowanego materiału siewnego pszenicy ozimej (Triticum aestivum L. subsp. aestivum) przechowywanego w magazynie nasiennym , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 297/298 (2022): Wydanie regularne
- Tadeusz Śmiałowski, Anna Cieplicka, Dariusz R. Mańkowski, Jedno i wielozmienna charakterystyka rodów jęczmienia jarego (Hordeum vulgare L.) wyhodowanych w HR Smolice i badanych w zespołowych doświadczeniach hodowlanych w roku 2016 , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 282 (2017): Wydanie regularne
- Dariusz R. Mańkowski, Zbigniew Laudański, Postęp biologiczny w hodowli, nasiennictwie i produkcji ziemniaka w Polsce. Część V. Ocena postępu technologicznego w produkcji polowej ziemniaka w latach 1986–2003 , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 254 (2009): Wydanie regularne
- Janusz Kozdój, Dariusz R. Mańkowski, Henryk J. Czembor, Analiza plonu jęczmienia jarego (Hordeum vulgare L.) porażonego mączniakiem prawdziwym (Blumeria graminis f. sp. hordei) , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 254 (2009): Wydanie regularne
- Tadeusz Oleksiak, Dariusz R. Mańkowski, Stabilność plonowania i zdolność adaptacyjna odmian jęczmienia jarego do warunków Polski , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 246 (2007): Wydanie regularne
- Monika Janaszek-Mańkowska, Dariusz R. Mańkowski, Janusz Kozdój, Sieci neuronowe typu MLP w prognozowaniu plonu jęczmienia jarego , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 259 (2011): Wydanie regularne
- Zbigniew Laudański, Dariusz R. Mańkowski, Małgorzata Flaszka, Eksploracyjna analiza czynnikowa w badaniach struktury zespołu zmiennych obserwowanych , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 263 (2012): Wydanie regularne
- Tadeusz Oleksiak, Dagmara Bronisz, Dariusz R. Mańkowski, Marzena Iwańska, Analiza stabilności plonowania i stopnia szerokiej adaptacji wybranych odmian pszenżyta ozimego (× Triticosecale Witt.) na podstawie danych produkcyjnych , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 282 (2017): Wydanie regularne
