Wykorzystanie skanera 3D do badania właściwości geometrycznych nasion konopi siewnych (Cannabis sativa L.) ...

• Autorzy: Anders A. , Markowski P. , Kaliniewicz Z.

Warianty tytułu

EN

The application of 3D scanner for the evaluation of geometric properties of Cannabis sativa L. seeds

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem pracy było wykorzystanie modeli numerycznych nasion konopi siewnych uzyskanych za pomocą skanera 3D oraz metod analizy obrazu do badania cech geometrycznych. Do badań użyto nasiona konopi siewnych, przechowywane w pomieszczeniu o stałej temperaturze 20oC oraz wilgotności powietrza około 60%. Wilgotność badanych nasion wynosiła 13%. Pojedyncze nasiona fotografowano w dwóch kierunkach – prostopadle do podstawowych wymiarów liniowych nasion: długości i grubości. Uzyskane fotografie nasion posłużyły do określenia ich wymiarów. Fotografie wykonano skanerem płaskim Plustek OpticPro ST24 o rozdzielczości 1200 dpi. Dokładność pomiarów wynosiła d = 0,01 mm. Znając wymiary nasion na podstawie analizy obrazu, obliczono ich pole powierzchni oraz objętość, korzystając z zależności geometrycznych. Następnie za pomocą laserowego skanera 3D firmy Nextengine wykonano skanowanie wcześniej badanych nasion. Gęstość skanowania wynosiła 248 punktów na mm2. Mając gotowy model nasiona w programie zmierzono jego pole powierzchni, objętość oraz wykonano pomiary długości, szerokości i grubości nasiona. Każde z badanych nasion zostało zważone na wadze elektronicznej z dokładnością 0,0001 g. Na podstawie wykonanych testów istotności można twierdzić, że różnica między polem powierzchni nasiona określonym za pomocą skanera 3D a polem powierzchni obliczonym z zależności geometrycznej zastosowanej przez Gaston’a i in. (2002), różnica objętości nasiona określona na podstawie modelu 3D i określona na podstawie zależności geometrycznej zastosowanej przez Gaston’a i in. (2002) oraz różnica pomiędzy średnią długością nasiona określoną z modelu 3D a długością nasiona określoną na podstawie fotografii nie jest istotna. Model 3D uzyskany za pomocą skanera może służyć do analizy właściwości geometrycznych nasion.

EN

The objective of this study was to employ numerical models of Cannabis sative L. seeds obtained through the application of a 3D scanner and image analysis for examining their geometric attributes. Cannabis sative L. seeds stored in a room with a constant temperature of 20oC and air humidity of 60% were used in this study. Seed moisture content was 13%. Individual seeds were photographed in two planes – vertically and from the side. The obtained images of the seeds were used to determine their dimensions. The photographs were taken with a flat Plustek OpticPro ST24 scanner with a resolution of 1200 dpi. The accuracy of the measurements amounted to d = 0.01 mm. Having obtained the seeds’ dimensions based on image analysis, their surface area and volume were calculated using mathematical formulas. Next, using a 3D Nextengine scanner the seeds were scanned. Scan density amounted to 248 dots mm2. Having created a seed model, its surface area and volume were measured, as well as the seed length, width and thickness. Each examined seed was weighted on a digital scale with the accuracy of 0.0001 g. Based on the conducted tests of significance, it can be concluded that the difference between the surface area of the seed determined by means of a 3D scanner and its surface area calculated based on a geometric dependence employed by Gaston et al. (2002), the difference between the seed volume determined on the basis of a 3D model and the seed volume determined on the basis of a geometric dependence also used by Gaston et al. (2002) and the difference between the average seed length determined on the basis of a 3D model and the seed length determined on the basis of a photograph are not statistically significant. A 3D model obtained by means of a scanner can be applied in the analysis of geometric attributes of the seeds.

• Wydawca: -
• Czasopismo: Acta Agrophysica
• Rocznik: 2014
• Tom: 21
• Numer: 4
• Opis fizyczny: s.391-402,rys.,tab.,wykr.,bibliogr.

Twórcy

autor

Anders A.

• Katedra Maszyn Roboczych i Metodologii Badań, Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie, ul.M.Oczapowskiego 11, 10-736 Olsztyn

autor

Markowski P.

• Katedra Maszyn Roboczych i Metodologii Badań, Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie, ul. M.Oczapowskiego 11, 10-736 Olsztyn

autor

Kaliniewicz Z.

• Katedra Maszyn Roboczych i Metodologii Badań, Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie, ul. M.Oczapowskiego 11, 10-736 Olsztyn

Bibliografia

• Abalone R., Cassinera A., Gaston A., Lara M.A., 2004. Some physical properties of Amaranth seeds. Biosyst. Eng., 89, 109-117.
• Akaaimo D.I., Raji A.O., 2006. Some physical and engineering properties of prosopis africana seed. Biosystems Engineering, 95 (2), 197-205.
• Anders A., 2007. Analiza obrazu jako metoda oceny skuteczności obłuskiwania okrywy nasion gorczycy białej. Acta Agrophysica, 10(2), 263-271.
• Cahsir S., Marakoglu T., Ogut H., Ozturk O., 2005. Physical properties of rapeseed (Brassica napus oleifera L.). J. Food Eng., 69, 61-66.
• Coskuner Y., Karababa E., 2007a. Some physical properties of flaxseed (Linum usitatissimum L.). J. Food Eng., 78, 1067-1073.
• Coskuner Y., Karababa E., 2007b. Physical properties of coriander seeds (Coriandrum sativum L.). J. Food Eng., 80, 408-416.
• Deshpande S.D., Bal S., Ojha T.P., 1993. Physical properties of soybean. J. Agric. Eng. Res., 56, 89-98.
• Frączek J., Wróbel M., 2006. Metodyczne aspekty oceny kształtu nasion. Inżynieria Rolnicza, 12 (87), 155-163.
• Gastón Analía L., Abalone Rita M., Giner Sergio A., 2002. Wheat drying kinetics. Diffusivities for sphere and ellipsoid by finite elements. Journal of Food Engineering, 52(4), 313-322.
• Gupta R.K., Das S.K., 1997. Physical properties of Sunflower seeds. J. Agric. Eng. Res., 66, 1-8.
• Jadwisieńczak K., Kaliniewicz Z., 2011. Analiza procesu czyszczenia nasion gorczycy. Cz. 1. Cechy fizyczne nasion. Inżynieria Rolnicza, 9 (134), 57-64.
• Jain R.K., Bal S., 1997. Physical properties of Pearl millet. J. Agric. Eng. Res., 66, 85-91.
• Kram B.B., Woliński J., Wolińska J., 2007. Porównanie cech geometrycznych orzeszków z okrywą i bez u gryki formy Red Corolla. Acta Agrophysica, 9(3), 657-664.
• McCabe W.L., Smith J.C., Harriot P., 1986. Unit Operations of Chemical Engineering. McGraw-Hill, New York.
• MeshLab Visual Computing Lab – ISTI – CNR, 2013. http://meshlab.sourceforge.net.
• Mieszkalski L., 2001. Metoda tworzenia modelu bryły ziarna zbóż. Problemy Inżynierii Rolniczej, 1(31), 29-36.
• Mohsenin N.N., 1986. Physical properties of plant and animal materials. Gordon and Breach Science Public, New York.
• NextEngine User Manual, 2010. http://www.nextengine.com.
• Rahmi U., Ferruh E., (2009). Potential use of 3-dimensional scanners for food process modeling. Journal of Food Engineering, 93, 337-343.
• Rasband W.S., 1997-2014. ImageJ U.S. National Institutes of Health, Bethesda, Maryland, USA, http://imagej. nih.gov/ij/,
• Shahin M.A., Symons S.J., Poysa V.W., 2006. Determining soya bean seed size uniformity with image analysis. Biosystems Engineering, 94 (2), 191-198.
• Singh K.K., Goswami T.K., 1996. Physical properties of Cumin seed. J. Agric. Eng. Res., 64, 93-98.
• Szwedziak K., Rut J., 2008. Ocena zanieczyszczeń ziarna kukurydzy za pomocą komputerowej analizy obrazu. Postępy Techniki Przetwórstwa Spożywczego, 1, 14-15.
• Tańska M., Rotkiewicz D., Kozirok W., Konopka I., 2005. Measurement of the geometrical features and surface color of rapeseeds using digital image analysis. Food Research International, 38, 741-750.
• Tunde-Akintunde, T.Y., Akintunde, B.O., 2004. Some physical properties of Sesame seed. Biosyst. Eng., 88, 127-129.
• Tylek P., 2012. Wielkość i kształt jako cechy rozdzielcze nasion dębu szypułkowego (Quercus robur L.). Acta Agrophysica, 19(3), 673-687.
• Vanesa Y. Ixtaina, Susana M. Nolasco, Mabel C. Tomas, 2008. Physical properties of chia (Salvia hispanica L.) seeds. Industrial Crops and Products, 28, 286-293.
• Vilche, C., Gely, M., Santalla, E., 2003. Physical properties of quinoa seeds. Biosyst. Eng., 86, 59-65.
• Wiesnerova D., Wiesner I., 2008. Computer image analysis of seed shape and seed color for flax cultivar description. Computers and Electronics in Agriculture, 61, 126-135.
• Wróbel M., 2011. Metoda rekonstrukcji 3D nasion w aplikacji typu CAD. Inżynieria Rolnicza, 6 (131), 281-288.