Methodology for Determining the Main Physical Parameters of Apples by Digital Image Analysis

AgriEngineering, 2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3390/agriengineering7030057
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This paper presents the validation of a digital image analysis method for the quantitative determination of physical quality parameters of apples by comparative analysis with a traditional measurement method. The method was used to determine the quality indicators of apples based on digital image analysis in accordance with standard requirements. Five popular apple varieties from Kazakhstan were selected for the study: Aport Alexander, Ainur, Sinap Almaty, Nursat and Kazakhskij Yubilejnyj. The parameters of the five apple varieties were measured both manually and digitally, which revealed close agreement between the obtained values. The analysis of the results of measuring the geometric parameters of the apples and the percentage of red color in the images was carried out. The maximum relative errors in determining the diameters (d, D) and height (h) were 2.99%, 3.03% and 4.12%, respectively. Regression models were developed to predict the weight and volume of apples. The best results in weight prediction were obtained for the Sinap Almatinsky variety using stepwise linear regression (R2 = 0.96), and volume prediction showed the best results for the Nursat variety (R2 = 0.92). This study lays the foundation for the development of automated systems for sorting apples by commercial varieties.