Key points are not available for this paper at this time.
الملخص يتطلب تصميم الآلات والمعدات لعمليات ما بعد الحصاد للمنتجات الزراعية معلومات عن خصائصها الفيزيائية. كان هدف العمل هو تقييم إمكانية تقديم نهج جديد لتوقع محتوى الرطوبة في بذور الفاصوليا والذرة بناءً على قياس أبعادها باستخدام تحليل الصور باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN). تم إجراء اختبارات تجريبية على ثلاثة مستويات من محتوى الرطوبة المعتمدة على الأساس الرطب للبذور: 9 و 13 و 17%. أظهر تحليل النتائج علاقة مباشرة بين محتوى الرطوبة المعتمد على أساس رطب والأبعاد الرئيسية للبذور. بناءً على التحليل الإحصائي لمادة البذور، تبين أن الخصائص المدروسة لها توزيع طبيعي أو قريب من الطبيعي، وأن مادة البذور المستخدمة في الدراسة تمثل السمة. علاوة على ذلك، فإن استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لتوقع محتوى الرطوبة المعتمد على أساس رطب للبذور استناداً إلى التغيرات في أبعادها له كفاءة تصل إلى 82%. النتائج التي تم الحصول عليها من الطريقة المستخدمة في هذا العمل واعدة جداً لتوقع محتوى الرطوبة.
درس جيرز وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.