Все сорта хороши - выбирай на вкус [] : томаты> // Хозяин : Ежемесячный народный журнал. - 1999. - 2. - С. 13. - Начало в N12 за 1998г. и в N1 за 1999г. . - ISSN 0869-1479
Кл.слова (ненормированные): урожайность -- болезни растений -- борьба с болезнями -- устойчивость к болезням -- иммунитет -- плодоножка -- вегетативные органы -- открытый грунт -- агротехника -- теплицы -- культивационные помещения -- Беларусь -- пасленовые Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ХР (1) Свободны: ХР (1) |
Криворот, А. М. Повреждения плодов яблони [] / А. М. Криворот> // Наше сельское хозяйство : журнал настоящего хозяина. - 2011. - № 8. - С. 92-95 : цв.ил.
Кл.слова (ненормированные): ЯБЛОКИ -- СЕМЕЧКОВЫЕ КУЛЬТУРЫ -- СПЕКАНИЕ -- ФИЗИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ -- ГРАДОБИТИЕ -- НЕИНФЕКЦИОННЫЕ БОЛЕЗНИ РАСТЕНИЙ -- ХЛОРИД КАЛЬЦИЯ -- ХЛОРИДЫ -- УВЯДАНИЕ -- ВОДНЫЙ ОБМЕН РАСТЕНИЙ -- ПЛОДОНОЖКА -- ВЕГЕТАТИВНЫЕ ОРГАНЫ -- НАСЕКОМЫЕ-ВРЕДИТЕЛИ -- ВРЕДНЫЕ ЧЛЕНИСТОНОГИЕ -- МЕХАНИЧЕСКИЕ ПОВРЕЖДЕНИЯ -- ПОВРЕЖДЕНИЯ -- БЕЛАРУСЬ -- СНГ Аннотация: Повреждения яблок, связанные с метеорологическими и агротехническими факторами, условиями выращивания и хранения. Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ХР (2) Свободны: ХР (2) |
Е 60 Емельянова, О. В. Хозяйственные и морфобиологические особенности сортов малины ремонтантной в связи с механизированной уборкой урожая [] / О. В. Емельянова> // Вестник Белорусской государственной сельскохозяйственной академии : научно-методический журнал. - 2017. - № 2. - С. 76-79 : ил. - Библиогр. в конце ст. . - ISSN 2076-5215
Кл.слова (ненормированные): МАЛИНА -- ЯГОДНЫЕ КУЛЬТУРЫ -- РЕМОНТАНТНЫЕ СОРТА -- СОРТА -- ГРУППЫ СПЕЛОСТИ -- СПЕЛОСТЬ -- УРОЖАЙНОСТЬ -- ХОЗЯЙСТВЕННО ПОЛЕЗНЫЕ ПРИЗНАКИ -- МАССА -- ЯГОДА -- ПЛОД -- ПЛОДОНОЖКА -- ВЕГЕТАТИВНЫЕ ОРГАНЫ -- ОТРЫВ ПЛОДОВ -- МАШИННАЯ УБОРКА -- УБОРКА УРОЖАЯ -- БЕЛАРУСЬ -- СНГ Аннотация: В 2011-2013 и 2016 гг. в отделе ягодных культур РУН "Институт плодоводства" на участке первичного изучения и на производственной плантации проведено изучение районированных и перспективных сортов малины ремонтантной по срокам созревания, продуктивности, массе и морфобиологическому строению ягоды. По результатам исследований выделены группы сортов раннего, среднего и позднего сроков созревания; выделены высокоурожайные сорта - Геракл, Рубиновое ожерелье, Polka; крупноплодные сорта - Polesie и Pokusa. При подборе сортимента малины ремонтантной для механизированной уборки урожая следует учитывать сроки созревания, массу ягоды, урожайность, степень отделения ягоды от плодоложа. Выявлена зависимость между легкостью отделения ягод и формой строения плодоложа. Этот показатель может быть использован как один из критериев отбора сортов для механизированной уборки урожая. Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ХР (2) Свободны: ХР (2) |
П 76 Применение искусственной нейронной сети для идентификации качества яблок при сортировке [] / П. П. Казакевич [и др.]> // Агропанорама : научно-технический журнал для работников агропромышленного комплекса. - 2023. - № 3(157). - С. 31-38 : табл. - Библиогр. в конце ст. . - ISSN 2078-7138
Кл.слова (ненормированные): ЯБЛОКИ -- ПЛОДЫ -- ПОСЛЕУБОРОЧНАЯ ОБРАБОТКА -- СОРТИРОВКА -- ФАСОВАНИЕ -- ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ -- ДЕФЕКТЫ -- КАЧЕСТВО -- ПОВРЕЖДЕНИЯ -- МЕХАНИЧЕСКИЕ ПОВРЕЖДЕНИЯ -- ВИЗУАЛЬНАЯ ОЦЕНКА -- ОЦЕНКА -- АВТОМАТИЗАЦИЯ -- ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ЛИНИИ -- АВТОМАТИЧЕСКИЕ ЛИНИИ -- СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ -- КОМПЬЮТЕРИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ -- ВИДЕОТЕХНИКА -- РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ -- ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ -- ЭФФЕКТИВНОСТЬ -- 23-34 Аннотация: Рассмотрен процесс создания обучающей выборки для обучения искусственной нейронной сети (ИНС) системы технического зрения. Обучение ИНС проводилось на основе аннотированных изображений реальных яблок, содержащих описание различных дефектов в виде отдельных полигонов посредством программы LabelMe. На изображении плода размечалось само яблоко и его помологические особенности, такие как цветоложе, плодоножка и лист, а также 10 различных дефектов плодов, каждому из которых присваивалось соответствующее название: сетка, нажим, порез, гниль, парша, градобоина и т.д. Полученные размеченные изображения плодов с дефектами сформировали эталонную обучающую выборку для ИНС. Проверка эффективности работы ИНС осуществлялась путем оценки правильности распознавания изображений плодов при сравнивании их с эталонными изображениями. Обучение ИНС каждому из дефектов яблок останавливалось при достижении 95 % вероятности правильной оценки дефекта. ИНС, обученная на созданной обучающей выборке, использована в системе технического зрения технологической линии ЛСП-4, обеспечивающей сортировку яблок на три товарных сорта по размеру и дефектам от механических повреждений, болезней и вредителей. Точность сортировки по размеру составила 75,4 %, а по наличию дефектов - 73,1 %. Доп.точки доступа: Казакевич, Петр Петрович (член-корреспондент Национальной академии наук Беларуси ; род. 1955); Юрин, А. Н.; Микульский, В. В.; Прокопович, Г. А.; Ходасевич, Л. А. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ОКД (1) Свободны: ОКД (1) |
Ю 72 Юрин, А. Н. Создание системы технического зрения с искусственной нейронной сетью для сортировки яблок [] / А. Н. Юрин> // Механизация и электрификация сельского хозяйства : межведомственный тематический сборник / Национальная академия наук Беларуси, Республиканское унитарное предприятие "Научно-практический центр Национальной академии наук Беларуси по механизации сельского хозяйства". - Минск : Беларуская навука, 2024. - Вып. 57. - С. 97-107 : табл. - Библиогр. в конце ст.
Кл.слова (ненормированные): ЯБЛОКИ -- ПЛОДЫ -- ПОСЛЕУБОРОЧНАЯ ОБРАБОТКА -- СОРТИРОВКА -- ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ -- ДЕФЕКТЫ -- КАЧЕСТВО -- МЕХАНИЧЕСКИЕ ПОВРЕЖДЕНИЯ -- ПОВРЕЖДЕНИЯ -- ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ЛИНИИ -- СОРТИРОВКИ -- МАШИНЫ ДЛЯ ПОСЛЕУБОРОЧНОЙ ОБРАБОТКИ -- АВТОМАТИЗАЦИЯ -- ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ -- ТЕХНОЛОГИИ -- СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ -- КОМПЬЮТЕРИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ -- ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ -- БАЗЫ ДАННЫХ -- ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ -- МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ -- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- ТОЧНОСТЬ -- ХАРАКТЕРИСТИКИ -- ИДЕНТИФИКАЦИЯ -- ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ -- БЕЛАРУСЬ -- СТРАНЫ МИРА -- 24-25 Аннотация: Рассмотрен процесс создания обучающей выборки для обучения искусственной нейронной сети (в дальнейшем - ИНС) системы технического зрения. Обучение ИНС проводилось на основе аннотированных изображений реальных яблок, содержащих описание различных дефектов в виде отдельных полигонов посредством программы LabelMe. На изображении плода размечалось само яблоко и его помологические особенности, такие как цветоложе, плодоножка и лист, а также 10 различных дефектов плодов, каждому из которых присваивалось соответствующее название: сетка, нажим, порез, гниль, парша, градобоина и т. д. Полученные размеченные изображения плодов с дефектами сформировали эталонную обучающую выборку для ИНС. Проверка эффективности работы ИНС осуществлялась путем оценки правильности распознавания изображений плодов при сравнивании их с эталонными изображениями. Обучение ИНС каждому из дефектов яблок останавливалось при достижении 95 % вероятности правильной оценки дефекта. ИНС, обученная на созданной обучающей выборке, использована в системе технического зрения технологической линии ЛСП-4, обеспечивающей сортировку яблок на три товарных сорта по размеру и дефектам от механических повреждений, болезней и вредителей. Точность сортировки по размеру составила 75,4 %, а по наличию дефектов - 73.1 %. Доп.точки доступа: Национальная академия наук Беларуси; Республиканское унитарное предприятие "Научно-практический центр Национальной академии наук Беларуси по механизации сельского хозяйства" Имеются экземпляры в отделах: всего 3 : ОКД/631.3/НП (1), ХР (2) Свободны: ОКД/631.3/НП (1), ХР (2) |