Image Analysis Methods for Sugar Beet Phenotyping

Pari, Marco (2016) Image Analysis Methods for Sugar Beet Phenotyping. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria e scienze informatiche [LM-DM270] - Cesena
Documenti full-text disponibili:
[thumbnail of Image_Analysis_Methods_fo.pdf]
Anteprima
Documento PDF
Disponibile con Licenza: Creative Commons: Attribuzione - Non commerciale - Non opere derivate 3.0 (CC BY-NC-ND 3.0)

Download (21MB) | Anteprima

Abstract

In un mondo che richiede sempre maggiormente un'automazione delle attività della catena produttiva industriale, la computer vision rappresenta uno strumento fondamentale perciò che viene già riconosciuta internazionalmente come la Quarta Rivoluzione Industriale o Industry 4.0. Avvalendomi di questo strumento ho intrapreso presso l'azienda Syngenta lo studio della problematica della conta automatica del numero di foglie di una pianta. Il problema è stato affrontato utilizzando due differenti approcci, ispirandosi alla letteratura. All'interno dell'elaborato è presente anche la descrizione progettuale di un ulteriore metodo, ad oggi non presente in letteratura. Le metodologie saranno spiegate in dettaglio ed i risultati ottenuti saranno confrontati utilizzando i primi due approcci. Nel capitolo finale si trarranno le conclusioni sulle basi dei risultati ottenuti e dall'analisi degli stessi.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Pari, Marco
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
OpenCV Computer Vision Object Detection Automatic Counting
Data di discussione della Tesi
17 Marzo 2016
URI

Altri metadati

Statistica sui download

Gestione del documento: Visualizza il documento

^