Name: Sistema di classificazione automatica dei pomodori mediante elaborazione di immagini e logica fuzzy (en Italiano)
Price: 2041.86 MXN
Availability: InStock
Author: Dorado, Lenard ; Catapang, Jonel Jozef ; Caldo, Rionel
ISBN: 9786205194935

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portada Sistema di classificazione automatica dei pomodori mediante elaborazione di immagini e logica fuzzy (en Italiano)

Formato

Libro Físico

Autor

Editorial

Idioma

Italiano

N° páginas

108

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9 x 15.2 x 0.7 cm

Peso

0.17 kg.

ISBN13

9786205194935

Categorías

Sistemas operativos

Sistema di classificazione automatica dei pomodori mediante elaborazione di immagini e logica fuzzy (en Italiano)

Lenard Dorado (Autor) · Jonel Jozef Catapang (Autor) · Rionel Caldo (Autor) · Edizioni Sapienza · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Sistema di classificazione automatica dei pomodori mediante elaborazione di immagini e logica fuzzy (en Italiano)"

Essendo nel XX secolo, è innegabile che la tecnologia stia giocando un ruolo fondamentale nella vita di tutti. Con il passare del tempo, la tecnologia continua a crescere e a fiorire grazie al moltiplicarsi degli studi. Detto questo, i proponenti hanno fatto proprio questo concetto e lo hanno applicato al campo dell'agricoltura, producendo così lo Smart Farming System. L'agricoltura intelligente è fondamentalmente l'applicazione della tecnologia alle attività agricole svolte manualmente. Questo lavoro presenta un sistema di classificazione automatica dei pomodori che utilizza l'elaborazione delle immagini e la logica fuzzy, entrambi implementati in Matlab. Per la parte hardware viene utilizzato un microcontrollore Arduino UNO come meccanismo di controllo. L'elaborazione delle immagini viene effettuata mediante l'uso della spaziatura dei colori L*a*b e del clustering K-means. L'input della logica fuzzy sarà il numero di pixel BUONI in un'immagine binarizzata. La classificazione dei pomodori sarà classificata in tre (3): GOOD, FAIR e BAD e questi risultati sono valutati di conseguenza mediante l'uso di regole di inferenza fuzzy. Verrà inoltre implementato un sistema di trasporto che sarà azionato da un motore a corrente continua controllato da Arduino UNO.