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Este artigo apresenta um novo sistema de auto-classificação baseado em visão de máquina para sementes de repolho chinês. O sistema compreende um mecanismo de entrada-saída, hardware e software de visão de máquina, e um sistema de controle para classificar a qualidade das sementes. O método proposto pode estimar as características de forma, cor e textura das sementes que são fornecidas como neurônios de entrada de redes neurais para classificar sementes como "boas" e "não boas" (NG). Os resultados mostram que as precisões de classificação são de 91,53% e 88,95% para sementes boas e NG, respectivamente. Os resultados experimentais indicam que as sementes de repolho chinês podem ser classificadas de forma eficiente usando o sistema desenvolvido.
Huang et al. (Ter,) estudaram esta questão.