EnglishIn order to investigate the effectiveness of multivariate image analysis for the evaluation of maize defects, RGB images of maize samples containing different percentages of defective kernels were acquired and then converted into colourgrams, i.e., signals codifying colour-related features. Multivariate analysis of the colourgrams matrix showed a distribution of the acquired samples according to the amount of defective kernels.
Preliminary analysis of RGB images for the identification of defective maize kernels / Orlandi, Giorgia; Calvini, Rosalba; Foca, Giorgia; Ulrici, Alessandro. - (2016), pp. 257-261. ((Intervento presentato al convegno 2nd IMEKOFOODS Conference: Promoting Objective and Measurable Food Quality and Safety 2016 tenutosi a Benevento, Italy nel 2-5 ottobre 2016.
| Data di pubblicazione: | 2016 |
| Titolo: | Preliminary analysis of RGB images for the identification of defective maize kernels |
| Autore/i: | Orlandi, Giorgia; Calvini, Rosalba; Foca, Giorgia; Ulrici, Alessandro |
| Autore/i UNIMORE: | |
| Codice identificativo Scopus: | 2-s2.0-85041366039 |
| Nome del convegno: | 2nd IMEKOFOODS Conference: Promoting Objective and Measurable Food Quality and Safety 2016 |
| Luogo del convegno: | Benevento, Italy |
| Data del convegno: | 2-5 ottobre 2016 |
| Pagina iniziale: | 257 |
| Pagina finale: | 261 |
| Citazione: | Preliminary analysis of RGB images for the identification of defective maize kernels / Orlandi, Giorgia; Calvini, Rosalba; Foca, Giorgia; Ulrici, Alessandro. - (2016), pp. 257-261. ((Intervento presentato al convegno 2nd IMEKOFOODS Conference: Promoting Objective and Measurable Food Quality and Safety 2016 tenutosi a Benevento, Italy nel 2-5 ottobre 2016. |
| Tipologia | Relazione in Atti di Convegno |
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