IDENTIFICATION OF FUSARIUM DAMAGED WHEAT KERNELS USING IMAGE ANALYSIS
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F25328859%3A_____%2F11%3A%230000576" target="_blank" >RIV/25328859:_____/11:#0000576 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://www.mendelu.cz/dok_server/slozka.pl?id=51329;download=82059" target="_blank" >http://www.mendelu.cz/dok_server/slozka.pl?id=51329;download=82059</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
IDENTIFICATION OF FUSARIUM DAMAGED WHEAT KERNELS USING IMAGE ANALYSIS
Popis výsledku v původním jazyce
Visual evaluation of kernels damaged by Fusarium spp. pathogens is labour intensive and due to a subjective approach, it can lead to inconsistencies. Digital imaging technology combined with appropriate statistical methods can provide much faster and more accurate ev aluation of the visually scabby kernels proportion. The aim of the present study was to develop a discrimination model to identify wheat kernels infected by Fusarium spp. using digital image analysis and statistical methods. Winter wheat kernels from fi eld experiments were evaluated visually as healthy or damaged. Deoxynivalenol (DON) content was determined in individual kernels using an ELISA method. Images of individual kernels were produced using a digital camera on dark background. Colour and shape descriptors were obtained by image analysis from the area representing the kernel. Healthy and damaged kernels diff ered signifi cantly in DON content and kernel weight. Various combinations of individual shape and colour d
Název v anglickém jazyce
IDENTIFICATION OF FUSARIUM DAMAGED WHEAT KERNELS USING IMAGE ANALYSIS
Popis výsledku anglicky
Visual evaluation of kernels damaged by Fusarium spp. pathogens is labour intensive and due to a subjective approach, it can lead to inconsistencies. Digital imaging technology combined with appropriate statistical methods can provide much faster and more accurate ev aluation of the visually scabby kernels proportion. The aim of the present study was to develop a discrimination model to identify wheat kernels infected by Fusarium spp. using digital image analysis and statistical methods. Winter wheat kernels from fi eld experiments were evaluated visually as healthy or damaged. Deoxynivalenol (DON) content was determined in individual kernels using an ELISA method. Images of individual kernels were produced using a digital camera on dark background. Colour and shape descriptors were obtained by image analysis from the area representing the kernel. Healthy and damaged kernels diff ered signifi cantly in DON content and kernel weight. Various combinations of individual shape and colour d
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
GM - Potravinářství
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2011
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS
ISSN
1211-8516
e-ISSN
—
Svazek periodika
59
Číslo periodika v rámci svazku
5
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
125-130
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—