PSI Morpho PlantScreen Analyzer

Продукт маалыматы

Техникалык шарттар

• Продукт аты: Морфо анализатор
• Максаты: Өсүмдүктөрдүн сүрөттөрүн морфологиялык жана түстүү анализдөө

Introduction

Morpho Analyzer тиркемеси компьютердин дискинде локалдык түрдө сакталган өсүмдүк сүрөттөрүнүн морфологиялык жана түстүү анализин жүргүзүү керек болгон колдонуучулар үчүн иштелип чыккан. Ал, адатта, PlantScreenTM тутумунун маалымат базасынан экспорттолгон өсүмдүктөрдүн сүрөттөрүн кошумча талдоо же сыноо анализи үчүн колдонулат.

Макет

Колдонмо терезесинде горизонталдуу өтмөктөр бар меню бар, ал басылганда ар бир өтмөктү терезе боюнча көрсөтөт. Өтмөктөр колдонуучуларды анализдөө кадамдары аркылуу, баштапкы орнотуулардан тартып сүрөт талдоосуна чейин жетектөө үчүн ырааттуу түрдө жайгаштырылат.

Продукт колдонуу нускамалары

Маалымат булагы папкасы

• Талдоо үчүн өсүмдүк сүрөттөрүн камтыган папканы көрсөтүңүз.

Маска куруучу

• Mask Builder өтмөгү колдонуучуларга сүрөттү талдоо үчүн маскаларды түзүүгө мүмкүндүк берет. Колдонуучулар аймактарды тарта алышат, тандоолорду көчүрө алышат, алмашуу буферинин мазмунун чаптай алышат, тандоолорду өчүрө алышат жана аймактын аталыштарын көрсөтүүнү өчүрө алышат. Аймактын аталыштары масканын алкагында уникалдуу болушу керек.

Өсүмдүк маскасы куралы

• Өсүмдүк маскасынын куралы өтмөгү өсүмдүк маскаларын аныктоо үчүн куралдар менен камсыз кылат.
• Колдонуучулар масканын чоо-жайын киргизип, түс тандоо куралын колдоно алышат жана Гаусс чыпкасы, Собел оператору, энтропия жана гистограмма теңдөө сыяктуу параметрлерди алдын ала иштетүү үчүн масканы аныктоо куралдарын колдоно алышат.

Көп берилүүчү суроолор

• Q: Маска куруучуда бир нече аймактарды кантип тандасам болот?
  • A: Бир нече аймактарды тандоо үчүн, Аймактар ​​өтмөгүндөгү элементтерди өз-өзүнчө чыкылдатыңыз. Тандалган аймактар ​​кызыл чек ара сызыгы менен көрсөтүлөт view панель.
• Q: Алдын ала иштетүү варианттарында гистограмма теңдөөнүн максаты эмнеде?
  • A: Гистограмма теңдештирүүсү интенсивдүүлүк деңгээлин бирдей бөлүштүрүү аркылуу сүрөттөрдүн контрастын тууралайт, моделдин үлгүсүн жакшыраак таануу үчүн функцияларды жакшыртат.

Сураныч, бул продуктуну иштетүүдөн мурун Колдонмону окуп чыгыңыз

КИРИШҮҮ

МАКСАТ

Morpho Analyzer тиркемеси компьютер дискинде локалдык түрдө сакталган өсүмдүк сүрөттөрүнүн морфологиялык жана түстүү анализин жүргүзүү керек болгон колдонуучулар үчүн иштелип чыккан. Кадимки колдонуу планы PlantScreenTM тутумунун маалымат базасынан жергиликтүү сактагычка экспорттолгон өсүмдүк сүрөттөрүнө кошумча талдоо же сыноо анализин жүргүзүү. Бул колдонмо Morpho Analyzer 1.0.14.3 версиясын сүрөттөйт.

LAYUT

Колдонмо терезеси горизонталдуу өтмөктүү менюга негизделген, ал басылганда ар бир өтмөктү бардык терезеде көрсөтөт. Таблицалуу меню солдон оңго карай иреттелген, анткени талдоо кадамдары акырындык менен ишке ашат. Алгачкы терезелер Маска куруучу, Өсүмдүк маскасы куралы жана Орнотуулар талдоо орнотуулары үчүн колдонулат. Акыркы терезелер Single Run жана Batch Run Орнотуулар терезесинде аныкталган орнотуулардын негизинде сүрөттөрдү талдоо үчүн колдонулат.

МОРФО АНАЛИЗАТОР

МААЛЫМАТ БУЛАГЫ ПАПКАСЫ

Morpho Analyzer тиркемеси өзүнчө папкада сакталууга тийиш болгон жергиликтүү сакталган маалыматтарды иштетүү үчүн иштелип чыккан. PlantScreen системаларын колдонуу менен автоматтык өлчөө менен өсүмдүктөрдүн сүрөттөрүн алууда, бардык маалыматтар маалымат базасында сакталат. Сүрөттөрдү же масканы камтыган жергиликтүү папканы түзүү үчүн filePlantScreen системасы менен алынгандар PlantScreen Data Analyzer тиркемесинин экспорттук бөлүгүн колдонушат. Сүрөттөр PNG форматында гана экспорттолот, бул учурда MorphoAnalyzer менен колдоого алынган жалгыз сүрөт форматы. The file лоток маскасы жана өсүмдүк маскасы үчүн колдонулган формат XML, ал Morpho Analyzer менен да шайкеш келет.

МАСКА КУРУУЧУ

ТАМАША МАСКАСЫН КОЛДОНУУ

Маска куруучу терезеси фиг. 1. өсүмдүктүн спецификалык пикселдерин аныктоого дуушар болгон бир же бир нече аймактарды тартууга мүмкүндүк берет. Өсүмдүктөрдү аныктоо үчүн ар бир аймак уникалдуу аталыш менен белгиленет. Эреже катары, бир аймак бир өсүмдүк индивид аныктоо үчүн колдонулат. Өсүмдүктөрдүн беткаптарын аныктоо үчүн бөлүнгөн бир же бир нече аймактар ​​"лоток маскасы" деп аталат. Табага масканы колдонуудан мурун, шаблондун фон сүрөтүн жүктөө керек viewпанели. (1-10-сүрөт). Калыпты жүктөө баскычын басыңыз (сүр. 1-1) жана папкадан жүктөө үчүн сүрөттү тандаңыз. Андан кийин, лоток маскасын жүктөө маскасы (сүр. 1-2) баскычын чыкылдатуу менен сүрөткө жүктөөгө болот. Жүктөлүп же чийилгенден кийин, масканы Сактоо баскычы менен жергиликтүү сактагычка сактоого болот (сүрөт 1-3). Учурдагы масканы Масканы колдонуу баскычы менен Орнотуулар терезесине жүктөңүз (1-4-сүрөт) же Өсүмдүк маскасын колдонуу куралы баскычы (1-5-сүрөт).

ТАРТУУ МАСКА

Чийүү режими аймактын формасынын баскычын тандоо менен иштетилет (сүр. 1-6) жана анын үстүндө кызыл лента менен белгиленген. view панель. тик бурчтук чыкылдатуу менен ылайыктуу форма түрүн тандап алгандан кийин форма чычкандын сол баскычын басып туруп, чычканды сүйрөө менен тартылат. Сүрөттө бир нече өсүмдүктөрдү тандоо үчүн, 1-сүрөттө көрсөтүлгөндөй, бир нече бири-бирине дал келбеген аймактарды түзүү керек.

Көп бурчтуктун формасы башкача тартылган. Көп бурчтук баскычын тандоо режимди иштетет, мында чычкандын сол баскычы жаңы түзүлгөн формага бир чекиттерди кошот. Фигурада үч чекиттен кем эмес болгондо, акыркы чекит менен биринчи чекитти бириктирип, чычкандын оң баскычы менен чиймени бүтүрсө болот. Эгерде үч чекиттен азыраак болсо, оң баскычты чыкылдатуу форманы жокко чыгарат жана тартуу режими жокко чыгарылат.

Фигура тартылгандан кийин чийүү режими автоматтык түрдө өчүрүлөт. Өчүрүлгөндөн кийин чычкандын сол баскычы аймакты тандайт, ал эми Shift баскычын кармап турганда, башка аймакка чычкандын сол баскычы бир нече аймакты тандайт. Эгер бир нече аймактар ​​тандалса, төмөнкү операциялардын ар бири бардык элементтерге колдонулат. Аймактарды жылдыруу үчүн курсорду тандалган аймактын ички бөлүгүнө жайгаштырыңыз жана чычканды сүйрөп жатканда чычкандын сол баскычын басып туруңуз. Аймактын өлчөмүн өзгөртүү үчүн курсорду чек ара сызыгына коюп, чычканды жылдырып жатканда чычкандын сол баскычын басып туруңуз. Квадраттын же тегеректин симметриялуу формасына жетүү үчүн, өлчөмүн өзгөртүү учурунда Ctrl баскычын басыңыз. Башка куралдарды төмөнкү баскычтар менен активдештирүүгө болот (сүр. 1-7): тандоо буферине көчүрүү, сүрөткө алмашуу буферинин мазмунун чаптоо, тандоону жок кылуу, аймактын аталыштарын көрсөтүүнү өчүрүү/күйгүзүү, сүрөттү чоңойтуу.

Бардык чийилген аймактар ​​Аймактар ​​кошумча барагында келтирилген (сүрөт 1-9). Аймакты тандоо үчүн, тизмедеги нерсени сол баскыч менен чыкылдатыңыз. Бир нече аймактарды өзүнчө элементтерди чыкылдатуу менен тандаса болот. Тизмеде көрсөтүлгөн аймактар view панели (1-10-сүрөт), же тандалганда кызыл чек сызыгы менен, же тандалбаганда жашыл чек сызыгы менен. Тандалган пункт панелин (1-8-сүрөт) текст кутучаларына жаңы маанилерди терүү аркылуу аймактын атын же абалын оңдоо үчүн колдонсо болот. Бардык өзгөртүүлөр Enter баскычы менен ырасталышы керек.

Маалымат: Бир нече аймактар ​​тандалганда, Тандалган нерсе өтмөгүндө бардык тандалган аймактар ​​үчүн жалпы параметрлер гана көрсөтүлөт.

Аймактын аталышы масканын алкагында уникалдуу болушу керек. Эгер шарт аткарылбаса, Масканы сактоо же Масканы колдонуу баскычын чыкылдаткандан кийин эскертүү диалогу менен кайталанган аттар тандалат.

ӨСҮМДҮК МАСКА КУРАЛ

Таба маскасы өсүмдүк маскасы үчүн колдонулган бир же бир нече аймактардын аныктамасын камтыйт. Бул лотокто бар жеке же бир нече өсүмдүктөрдү аныктоону камтыйт. Табактын маскасынын белгиленген аймагындагы өсүмдүктүн маскасы бар объектинин идентификациясы түс формулаларын пикселдик-пикселдик баалоо же кокус токой моделин колдонуу менен ар бир пикселдин бинардык классификациясы аркылуу ишке ашат. Кошумчалай кетсек, тандалган пикселдерди аймактын ичинде кайра тандап жана топтогон башка кошумча ыкмаларды да тандаса болот. Колдонуучулар Өсүмдүк маскасынын куралы өтмөгүндө түс формуласынын ыкмасын же кокус токой ыкмасын колдонууга ийкемдүүлүккө ээ.

INPUT

Өсүмдүк маскасы куралын колдонууну баштоо үчүн s жүктөңүзample сүрөттөрдү жана андан кийин лоток маскасы viewСүрөттөрдү жүктөө жана Лапка маскасын жүктөө (сүр. 2-4) баскычтарын чыкылдатуу менен панелди (сүр. 2-1).

SampСүрөттөр: Өсүмдүк маскасынын куралы өтмөгүндө колдонуучулар каалаган сандагы сүрөттөрдү жүктөй алышат. Бирок, ар бир кошумча сүрөт менен иштетүү убактысы жана эсептөө чыгымдары көбөйөрүн эстен чыгарбоо керек. Сүрөттөрдү жүктөө баскычын чыкылдатуу менен, учурда ачылган бардык сүрөттөр автоматтык түрдө жабылат жана жаңы сүрөттөрдү атайын папкадан тандап алса болот. Белгилүү бир сүрөттү көрсөтүү үчүн viewing панели, жөн гана сүрөт тилкесинде анын тиешелүү атын чыкылдатуу. Учурда көрүнбөгөн сүрөттөрдүн арасында чабыттоо үчүн, алардын атын алмаштыруу үчүн жебелерди колдонуңуз (сүрөт 2-3).

Учурда визуализацияланган сүрөт оңой аныктоо үчүн сүрөт тилкесинде жоон тамгалар менен белгиленет. Өтмөктүн параметрлери бөлүмүндө (сүр. 2-2) бар тандоого көбүрөөк сүрөттөрдү кошууга мүмкүндүк берүүчү Сүрөт кошуу баскычы бар. Кошумчалай кетсек, учурдагы өтмөктү жабуу баскычы учурдагы сүрөт дисплейин тез жабуу үчүн жеткиликтүү. Эгер сиз бардык жүктөлгөн сүрөттөрдү бир эле учурда жабууну кааласаңыз, бардыгын жабуу баскычын басыңыз. Лапка маскасы: Табага масканы төмөнкү жерден жүктөсө болот file Load Tray маска баскычын колдонуу. Табаны масканы Маска куруучу терезеден – Маска куруучу кошумча барагынан – Өсүмдүк маскасын курал үчүн колдонуу баскычынан да жүктөсө болот (мурунку бөлүмдү караңыз). Бардык жүктөлгөн сүрөттөр үчүн бир эле лоток маскасы колдонулат.

Көрүнүүнү жакшыртуу үчүн лоток маскасынын чек ара сызыгын кайра конструкциялаңыз. Маскалоо панелинде (сүр. 2-9) сан сызыктын чыныгы калыңдыгын, ал эми оң жактагы түстүү тик бурчтук сызыктын чыныгы түсүн билдирет. Түстү өзгөртүү үчүн, түстүү тик бурчтукту оң баскыч менен чыкылдаткандан кийин Түс тандоо терезеси ачылат.

ТҮСТӨР ТАНДООЧУ КУРАЛ

Сүрөт жана лоток маскасы жүктөлгөндө жана көрсөтүлгөндө, керектүү түстөрдү камтыган, өсүмдүк пикселдерин жана фон пикселдерин билдирген керексиз түстөрдү камтыган түс маалымат топтомун түзүү менен баштаңыз. Тандоо режимин же Чийүү режимин белгилөө кутучасын белгилөө менен түс тандоочу куралды иштетиңиз (сүр. 3-1). Андан кийин, бир нече түстүү чекиттерди (б.а. пикселдерди) тандаңыз же чычкандын сол баскычы менен же бир же бир нече фигураны чийиңиз, бул аймакты сол чыкылдатуу менен чычкандын сол баскычын басыңыз. 2-5 сүрөт).

Тандоо режиминин кайсынысында болбосун, Каалаган түстөр панелиндеги өсүмдүккө туура келген пикселдерди жана Керексиз түстөр панелиндеги аймактын ичиндеги фонго туура келген пикселдерди гана кылдат тандоо керек. Түстөрдү тандоодо, Fit деген кутучаны алып салуу менен чоңойтуу куралын (2-11-сүрөт) иштетүү пайдалуу болот. Сыдырманы 50, 100, 200 же 400% чоңойтууга туура келген белгиленген позициялар боюнча солдон оңго жылдырыңыз. ичинде жайгашкан жылдыруу тилкелерин колдонуңуз view панелди (сүр. 2-4) сүрөттүн айланасында чабыттоо.
3-сүрөт

Берилиштер топтомун түзүү абдан маанилүү кадам болуп саналат. Тандалган түстөрдүн көп саны эки сегменттөө ыкмасы үчүн эсептөө убактысын көбөйтөт. Color Formula Computation үчүн, маалымат топтомунун өлчөмүн азайтуу үчүн K-каражаттарын кластерлөө сунуш кылынат. Бирок, бул ыкма кокус токой методу үчүн ылайыктуу эмес, анткени K-кластерлөө анын иштеши үчүн маанилүү болгон пикселдик координаттарды сактабайт. Random Forest Method үчүн моделди натыйжалуу үйрөтүү үчүн 500,000 XNUMX пикселге чейин камтыган маалымат топтомдорун колдонуу сунушталат.

Тандалган түстөрдүн таблицасын оң баскыч менен чыкылдатуу колдонуучуларга дайындар топтомунан учурда тандалган пикселди жок кылууга (бул жок кылуу баскычын басуу менен да жасалышы мүмкүн), түстөрдүн тизмесин тазалоого же түстөрдүн санын азайтуу үчүн K-каражаттарын кластерлөөсүнө мүмкүнчүлүк берет. түстөр. K-каражаттарын кластерлөөсүн колдонуу үчүн, курсорду "К-каражаттарды колдонуу" опциясынын үстүнө алып барыңыз жана чычкандын сол баскычын колдонуп, ачылуучу менюдан түстүү кластерлердин керектүү санын тандаңыз. (3-2-сүрөт).

Кандайдыр бир сегменттөө стратегиясын түзө баштоодон мурун, керектүү жана керексиз түстөрдүн маалымат топтомдорунун ортосундагы балансты карап чыгуу маанилүү. Оптималдуу сегментациялоону жеңилдетүү үчүн бул берилиштер топтомдору окшош өлчөмдө болушун камсыз кылуу максатка ылайыктуу. Сегменттештирүүгө аракет кылып жатканда, программалык камсыздоо алардын өлчөмдөрүнүн катышын эсептөө менен керектүү жана керексиз түстөрдүн маалымат топтомдорунун ортосундагы балансты баалайт. Эгерде бул катыш 0.7ден 1.3кө чейинки диапазонго туура келсе, маалымат топтомдору тең салмактуу болуп эсептелет жана сегментация уланат. Эгерде катыш бул диапазондун чегинен чыкса, маалымат топтомдорунун тең салмактуу эместигин жана сегментациянын сапатына таасир этиши мүмкүн экендигин көрсөтүү үчүн эскертүү билдирүүсү көрсөтүлөт.

МАСКА АНЫКТОО КУРАЛДАР

Масканы аныктоо куралдары (2-6-сүрөт) горизонталдык өтмөк менюсунан жеткиликтүү болгон өсүмдүк маскасын түзүүнүн эки ыкмасын камтыйт (сүрөт 4-1). RGB Formula Computation деп аталган биринчи өтмөк бетинде негизги босого сегменттөө ыкмасы колдонулат. Ал бир нече түстүү формулаларды түзүү, оптималдуу босогону эсептөө жана кызыккан ар кандай формула үчүн тактык үчүн колдонулат.

RGB формуласын эсептөө

Түс формулаларынын аныктамаларынын топтомун тез эсептөө үчүн Формула тезирээк сунуштоо баскычын чыкылдатыңыз. Жогорку тактык менен көбүрөөк так эсептөө үчүн "Формула жакшыраак сунуштоо" баскычын колдонуңуз (сүрөт 4-2). Сунушталган түс формуласынын аныктамаларынын тизмесиндеги ар бир формуланын аталышы формуланын артына кашаадагы кошумчаны камтыйт, ал сүрөттөлүштүн чагылдырылышын азайтуу (RR) менен жакшыраак иштеши үчүн алдын ала иштетилгендигин белгилейт. Эгерде стандарттуу түс формуласын эсептөө гана колдонулса (б.а. RRсиз), анда пункт (std) кошуу менен белгиленет (4-3-сүрөт).

Чычкандын сол баскычы менен түстүү формуланы тандагандан кийин, таблицанын каалаган жерин оң баскыч менен чыкылдатуу менен формуланы формула кутучасына кошуңуз (4-4-сүрөт). Эгерде формула чагылдырууну кыскартууну колдонсо, Чагылууну азайтууну колдонуу кутучасы автоматтык түрдө белгиленет. Тизмеде көрсөтүлгөн формулалардын максималдуу санын тууралоо үчүн ачылуучу менюдагы Show параметрин колдонсо болот. Бир формула элементин алып салуу үчүн минус (-) баскычын басыңыз. Ошондой эле жаңы формула аныктамасын түз үстүнкү текст кутучасына терип, плюс (+) баскычы менен формула кутусуна кошууга болот (4-4-сүрөт).

Ар бир түс формуласы үчүн оптималдуу босого Авто босого куралы менен эсептелет. Формула кутучасына формуланы кошкондон кийин, стандарттык жана кыскартылган чагылдыруу шарттары үчүн босого сызыгын алуу үчүн Эсептөө баскычын басыңыз. Show Graph баскычы (4-5-сүрөт) босого сызыгына бөлүнгөн түстөрдүн жекече эсептелген маанилеринин графиктерин ачат (5-сүрөт).

Тандалган түс формуласын босогосу бар Өсүмдүк маскасын орнотуулар кошумча барагына жүктөө үчүн (2-7-сүрөт), Масканы аныктоо куралдары панелинин ылдый жагында жайгашкан Тандалган формуланы колдонуу баскычын басыңыз (сүр. 4-6).

Машина үйрөнүү эсептөө

Масканы аныктоо куралдары бөлүмүндөгү экинчи бет өтмөгү, Машинаны үйрөнүүнү эсептөө (6-сүрөт) татаалыраак сүрөттөрдү талдоо үчүн машина үйрөнүү моделин колдонуу менен өркүндөтүлгөн ыкманы колдонот. Бул өтмөк кокус токой моделин колдонуу аркылуу пикселдик бинардык классификацияны камтыйт.

Бул ыкма төрт алдын ала иштетүү ыкмасын колдонот, алардын үчөө колдонуучу тарабынан жөнгө салынышы мүмкүн. Алдын ала иштетүү параметрлери баскычын басканда (сүр. 6-1) жаңы терезе пайда болот (7-сүрөт), анда бул үч функциянын өлчөмүн тандоого болот. Ар бир өзгөчөлүктүн максаты өтмөктө майда-чүйдөсүнө чейин берилген. 1. Үчөө тең өлчөмдөрү бар матрицаларды камтыйт, аларды Preprocessing Options терезесинде өзгөртүүгө болот (сүр. 7-1, 7-2-сүрөт, 7-3-сүрөт). Каалаган өлчөмдөрдү тандагандан кийин, Ok баскычын чыкылдатуу менен тандооңузду ырастаңыз (сүр. 7-4).

Бул ыкмалар кокус токой моделиндеги өзгөчөлүктөр катары интеграцияланганда, анын иштешин гана эмес, ошондой эле сүрөттөлүш аймактарынын ортосундагы так дифференциялоону камсыз кылуу аркылуу сегментациянын сапатын бир топ жакшыртат. Бул сегменттөөнүн так жана баалуу натыйжаларына алып келет.

Таб. 1 Random Forest моделинин өзгөчөлүктөрүн билдирген Preprocessing Параметрлеринин кыскача сүрөттөлүшү

Функциянын аталышы	Description
Гаусс чыпкасы	Гаусс чыпкасы, ошондой эле Гаусс бүдөмүк деп да белгилүү, ызы-чуу азайтуу үчүн сүрөттөрдү иштетүүдө колдонулган жылмакай ыкмасы болуп саналат. Бул жумшартуу эффектине алып келет, бул сүрөттөрдү бүдөмүктөө, сүрөттүн сапатын жогорулатуу үчүн пайдалуу. Жарактуу диапазон: 4 – 25. 0 деп коюңуз жана бул функция колдонулбайт.
Собел оператору	Sobel Operator жарыгынын өзгөрүшүн аныктоо аркылуу сүрөттөлүштүн ичиндеги объекттердин четтерин аныктоо үчүн сүрөт иштетүүдө колдонулган градиентке негизделген ыкманы колдонот. Жарактуу диапазон: 3 – 15. 0 деп коюңуз жана бул функция колдонулбайт.
Энтропия	Сүрөттүн текстурасын талдоо контекстинде энтропия сүрөттүн текстурасындагы кокустук же татаалдыкты өлчөйт, интенсивдүүлүк үлгүлөрүндөгү маалыматтын же өзгөрмөлүүлүгүнүн санын аныктайт. Бул метрика деталдардын же текстуранын ар кандай деңгээлдериндеги сүрөттөрдүн аймактарын айырмалоо үчүн колдонулат, энтропиянын жогорку маанилери татаалыраак, маалыматка бай текстураларды көрсөтөт. Жарактуу диапазон: 1 – 25. 0 деп коюңуз жана бул функция колдонулбайт.
Гистограмма теңдөө	Гистограмманы теңдөө - интенсивдүүлүк деңгээлин бирдей бөлүштүрүү аркылуу өзгөчөлүктөрдү жакшыртуу, сүрөттөрдүн контрастын тууралоо ыкмасы. Бул алдын ала иштетүү кадамы моделдин маалыматтардагы үлгүлөрдү жана айырмачылыктарды таануу жөндөмүн жакшыртат. Бул өзгөчөлүк Гаусс чыпкасы менен бүдөмүктөнгөн сүрөттөн түзүлгөн, ошондуктан анын маанилеринин диапазонуна көз каранды.

ExampАлдын ала иштетүү параметрлеринин ар кандай өлчөмдөгү маанилери:

Алдын ала иштетүү параметрлерин тандагандан кийин, моделди үйрөтүү баскычын басуу аркылуу моделди окутуу башталат (сүр. 6-2). Бул операция үчүн эсептөө убактысы жүктөлгөн сүрөттөрдүн санына, лотоктун маскаларынын аймактарына жана түстүү маалымат топтомунун өлчөмүнө жараша болот. Тренингде маалымат топтомунун 80% колдонулат, ал эми калган 20% моделди баалоо үчүн сакталат. Бул баалоонун натыйжалары таблицада көрсөтүлөт (6-3-сүрөт), анда моделдин аталышы, анын тактыгы (каралып жаткан иштердин жалпы санындагы чыныгы натыйжалардын үлүшү), AUC (ROC ийри сызыгынын астындагы аймак, өлчөө моделдин класстарды айырмалоо жөндөмү), F1 баллы (модельдин тактыгы менен анын толуктугу), жана миллисекунддарда моделди үйрөтүү үчүн убакыт кеткен.

Төмөнкү ылдый түшүүчү тизмеде үйрөтүлгөн моделдин аталышы пайда болот, анын ичинен сегменттөө үчүн колдонула турган Тандалган моделди тандай аласыз. Бул тизмеге Моделди жүктөө баскычын басканда кошулган моделдер да камтылган (сүрөт 6-4). Үйрөтүлгөн моделдерди ZIP катары сактаса болот file Моделди сактоо баскычын басуу менен каалаган каталогго (сүр. 6-5).

Сегменттештирүүнү жүргүзүү жана өсүмдүк маскасын түзүү үчүн, Тандалган модел менен өсүмдүк маскасын эсептөө баскычын басыңыз (сүрөт 6-6). Бул аракет Тандалган модель деп аталган ачылуучу тизмеден тандалган моделди лоток маскасынын аймактарындагы бардык пикселдерге колдонот, ошону менен Өсүмдүк маскасын түзөт. Андан кийин моделдин аталышы Өсүмдүк маскасынын жөндөөлөр бөлүмүнө которулат, мында түзүлгөн Өсүмдүк маскасына кошумча кайра иштетүү жана чыпкалоо колдонулат.

ӨСҮМДҮК МАСКА ЖӨНДӨӨЛӨРҮ

Сүрөттүн анализин кошумча түрдө Өсүмдүк маскасынын жөндөөлөрү панелинде көрсөтүлгөн башка ыкмалар менен өркүндөтсө болот. Орнотуулар Өсүмдүк маскасынын орнотуулары өтмөгүнүн ылдый жагында жайгашкан Жүктөө же Сактоо баскычтары менен сакталып же жүктөлүшү мүмкүн (Fig.8-2).
Тандалган сегменттөө ыкмасына жараша Өсүмдүк маскасынын жөндөөлөрү үчүн эки конфигурация бар. RGB Formula Computation деп аталган негизги ыкма үчүн орнотуулар визуалдык түрдө 8-сүрөттө сүрөттөлгөн, ал эми Machine Learning Эсептөөнүн өркүндөтүлгөн ыкмасы үчүн орнотуулар 9-сүрөттө көрсөтүлгөн. Ар бири үчүн жеткиликтүү болгон бардык параметрлердин кыскача сүрөттөлүшү. ыкмасын 2-таблицадан тапса болот.

Таб. 2 Сүрөт анализинин параметрлеринин корутундусу

RGB формуласын эсептөө
Параметр аты	Description
Формула	Түс формуласынын аныктамасы. Бүтүн сандарды (1, 2, 3 ж.б.), операторлорду (+, -, *, /, min, max, ln, log, sqrt, ^) жана пикселдик түс интенсивдүүлүгүнүн өзгөрмөлөрү (R, G, B).
Босого	Эсептелген түс формуласынын маанисин чектөө пикселдерди камтыган өсүмдүктү айырмалоо үчүн колдонулат (босогодон жогору) жана фон (босогодон төмөн).
Фильтрдин медианалык өлчөмү	Медианалык 2D чыпкасы пикселдик терезе менен чыпкалоо аркылуу ызы-чууну азайтуу үчүн колдонулат n x n. өсүмдүктөр ачык болгондо көрүнгөн, жогорку n маанилери натыйжалуулугун жогорулатуу үчүн колдонулушу мүмкүн.
Min Size	Бир өсүмдүк маскасы тандалган аймактын минималдуу өлчөмүн коюу [px].
Min тешик өлчөмү	Маска объекттериндеги тешиктердин минималдуу өлчөмү пикселдерде, адатта ондогон пикселдер. Мындан кичине тешиктер маани жабылат жана объектинин пикселдерине алынат. [px]
Чек арадагы өсүмдүк объекти	Өсүмдүктөрдү же байланышпаган объекттерди (мисалы, башка өсүмдүктөрдүн жалбырактары) пайда кылуу үчүн белгилөө кутучасын белгилеңиз. лоток маскасынын чектери.
CropObjectsOnBordersMin PreserveSize [px]	Объекттердин минималдуу өлчөмү, алар лоток маскасы тарабынан көрсөтүлгөн аймактын четинде болсо дагы алынып салынбайт (эгерде CropObjectsOnBorders параметри чындыкка коюлса, бул мааниден кичине объекттер чектерде кесилет)
Рефлексияны азайтууну колдонуңуз	Ар бир пикселдеги RGB маанилерин нормалдаштыруу опциясы (каналдардын ортосундагы катыш анда абсолюттук пикселдик маанилерге караганда босого үчүн каралат). Катуу сүрөттөө шарттары үчүн пайдалуу – мисалы, жарык Петри идиштеринен чагылдыруу.
Ачууланган жаман пункттарды өткөрүп жибериңиз	Өсүмдүк маскасынан начар ачылган пикселдерди кесүү үчүн белги кутучасын белгилеңиз. Начар ачылган пикселдер бар минималдуу же максималдуу мааниде жок дегенде бир түс.
Machine Learning Computation
Параметр аты	Description
Тандалган модель	Сегменттөө үчүн тандалган моделдин аталышы; үйрөтүлгөн же жүктөлгөн.
Чечим кабыл алуу босогосун коюу	Кокус токой модели ар бир пикселге эки категориянын бирине тиешелүү болуу ыктымалдыгын дайындайт: өсүмдүк же фон. Классификациялоо үчүн демейки босого 0.5 деп белгиленген, бирок аны жөнгө салууга болот.
Кеңейүү	Белгилүү, жөнгө салынуучу өлчөмдөгү дискти колдонуу менен өсүмдүк аянттарынын өлчөмүн көбөйтөт; потенциалдуу жакын жердеги өсүмдүктөрдү туташтыруу жана өсүмдүк формасындагы кичинекей боштуктарды толтуруу.
Эрозия	Белгилүү, жөнгө салынуучу өлчөмдөгү дискти колдонуу менен өсүмдүк маскасындагы өсүмдүк аянттарынын өлчөмүн азайтат; өсүмдүктөр деп жаңылыштык менен аныкталган кичинекей, обочолонгон тактарды жок кылууга жардам берип, чек араны курчутат өсүмдүктөр менен фондун ортосунда.
Ачылышы	Адегенде эрозияны колдонуу, андан кийин белгилүү, жөнгө салынуучу өлчөмдөгү диск менен кеңейтүү жолу менен жүргүзүлөт; өсүмдүк маскасы менен тыгыз жайгашкан өсүмдүктөрдү алардын ортосундагы кичинекей байланыштарды жок кылуу жана жок кылуу аркылуу бөлүп турат. кичинекей тактар ​​же ызы-чуу, жеке өсүмдүк формаларын тактоо.
Жабуу	Адегенде кеңейтүү, андан кийин белгилүү бир, жөнгө салынуучу өлчөмдөгү дискти колдонуу менен эрозия менен жүзөгө ашырылат; өсүмдүк маскасында өсүмдүк фигураларынын четтерин тегиздейт, кичинекей тешиктерди жаап, жакын бөлүктөрүн бириктирип, өсүмдүктүн аймактарын жабыштырып турат.

МАСКАЛАР

Өсүмдүк маскасын кайра эсептөө баскычын басуу (2-8-сүрөт, 8-3-сүрөт) RGB Формула Эсептөөсүндө Өсүмдүк маскасын жаратат. Түс формуласы жана оптималдуу босого сүрөттүн ар бир пиксели үчүн эсептелет жана Өсүмдүк маскасынын жөндөөлөрүндө тизмеленген башка кошумча сүрөт талдоо ыкмалары колдонулат. Башка жагынан алганда, Machine Learning Computation учурунда Өсүмдүк маскасын кайра эсептөө баскычы (сүр. 9-3) Өсүмдүк маскасынын жөндөөлөрүндө коюлган параметрлерге ылайык учурдагы Өсүмдүк маскасын чыпкалоо үчүн кызмат кылат.

Андан кийин, view панель (11-2-сүрөт) пайда болгон маскаланган сүрөт менен жаңыланат. Сүрөт болушу мүмкүн viewСүрөттүн үстүнө жайгаштырылган өсүмдүк маскасынын чек ара сызыгы менен жана/же лоток маскасынын чек ара сызыгы менен айкалышып, фон менен же фонсуз. The view опциялар Маскалоо кошумча барагында белгилөө кутучалары менен аныкталат (сүрөт 10). Чек ара сызыктарын калыңдык жана түстүү тандоолор менен калыбына келтирүүгө болот. Калыңдыгы текст кутучасындагы сан менен аныкталат жана түстү түстүү тик бурчтукту чыкылдатуу жана түстүү калкыма терезеден түстү тандоо менен орнотсо болот.

Маалымат: Эгерде талдоо канааттандырарлык эмес жыйынтыктарды берсе, түс тандоо куралындагы (11-1-сүрөт) учурдагы тизмеге жаңы түстөрдү кошууну жана формулалардын жаңы топтомун эсептөөнү же жаңы моделди үйрөтүүнү карап көрүңүз. Же болбосо, өсүмдүк маскасынын жөндөөлөрүнөн чыпкалоо параметрлеринин башка конфигурациясын тандай аласыз (8-сүрөт).

Акырында, маскалоонун эң так натыйжасын берген орнотуулар Өсүмдүк маскасынын орнотууларын колдонуу баскычын басуу менен Орнотуулар терезесине жөнөтүлөт (сүр. 11-3). Ошондой эле сактоо сунушталат file кийинчерээк колдонуу же маалымдоо үчүн жергиликтүү сактагычка өзүнчө коюңуз (8-3-сүрөт, 9-3-сүрөт, Сактоо баскычы).

ЖӨНДӨӨЛӨР

Орнотуулар терезеси акыркы талдоо жөндөөлөрүн көрсөтөт, алар Бирдиктүү иштетүү жана Пакеттик иштетүү терезелеринде колдонулат. Колдонмо жабылганда орнотууларды автоматтык түрдө сактайт жана кайра күйгүзгөндөн кийин калыбына келтирет.

ДАЯРДОО ОПЦИЯЛАРЫ

Өсүмдүк маскасынын куралдары өтмөгүндө Machine Learning Эсептөөнүн өркүндөтүлгөн ыкмасы тандалган болсо, Preprocessing Options орнотуулары (сүр. 12-1) көрүнүп калат. Бул жерде, орнотуулар аркылуу өтүп, өзгөртүүгө болот.

ӨСҮМДҮК МАСКА ЖӨНДӨӨЛӨРҮ

Өсүмдүк маскасынын жөндөөлөрү кошумча барагында (сүр. 12-2) баррель линзасынын бурмаланышы жана өсүмдүк маскасын аныктоо үчүн оңдоо орнотуулары камтылган. Баррель (балык көзүнүн) бурмаланышын оңдоо үчүн, -1ден 1ге чейинки сан менен оңдоо даражасын көрсөтүңүз. x- fixed же y- fixed кутучасы желекче коюлганда x же у огундагы оңдоолорду өткөрүп жиберет, бул алынган сүрөттөрдү оңдоо үчүн пайдалуу. бурмалоо бир багытта гана пайда болгон линиялык сканерлөө режиминде. Эки огу үчүн белгилөө кутучалары белгиленгенде, эч кандай оңдоо жасалбайт. Сүрөттү оңдоону борборлоштуруу Балык көзүнүн борборун өзгөртүү кутучасына белги коюп, x же у огунун жаңы маанилерин толтургандан кийин жасалышы мүмкүн.

ТРАЯ МАСКА

Лапка маскасын жүктөө баскычы (12-3-сүрөт) анализде колдонуу үчүн лоток маскасын тандоо жана жүктөө үчүн колдонулат. Маска куруучу терезесинде башталган акырындык менен иштетилген талдоо кадамдарында, лоток маскасы жашыл түстөгү Load Tray Mask баскычы менен көрсөтүлгөн Орнотуулар терезесине кошулушу керек. Эгер баскыч боз бойдон калса, лотоктун маскасын жүктөө керек. file Ачык терезеде. Лова маскасын Маска куруучу терезенин Масканы колдонуу баскычы (1-4-сүрөт) менен да кошууга болот. Андан кийин, алдын алаview Show Tray Mask (Сүр. 12-3) баскычын баскандан кийин тандалган сүрөткө масканы басыңыз.

ЭСЕПТЕГЕН ПАРАМЕТРЛЕР

• Морфология параметрлери Computed Parameters панелинен тандалат (12-4-сүрөт).
• Каптал баскычын чыкылдатуу View же Top View Параметрлер автоматтык түрдө тиешелүү параметрлердин топтомун белгилейт. Бардык морфология параметрлери тизмектелген жана кыскача Таблицада сүрөттөлгөн. 3.

Таб. 3 Морфология Параметринин сүрөттөлүшү

Параметр	Description
AREA_PX	Заводдун жалпы аянты. бирдиги: пиксел
PERIMETER_PX	Өсүмдүк периметринин узундугу. бирдиги: пиксел
ТОГОЛУК Формула:	Өсүмдүк бетинин аянты менен периметринин ортосундагы катыш. 4 * PI * Аянт / Периметр²
ТЕГИЛЕКТҮҮЛҮК 2 Формула:	Өсүмдүктүн томпок корпусунун аянты менен периметринин ортосундагы катыш. 4 * PI * Дөңсөө_Капкыч_Аянты / Томпок_Корпок_Периметр²
ИЗОТРОПИЯ   Формула:	Объекттин чокулары тарабынан түзүлгөн көп бурчтуктун аянты менен периметринин катышы катары эсептелген объекттин изотропиясы. 4 * PI * Көп бурчтук_Аянты / Полигон_Периметр²
КЫМАКТУУЛУК   Формула:	Белгилүү бир өсүмдүктү каптаган томпок корпустун аянты менен бетинин ортосундагы катыш. Көбүрөөк "компакт" өсүмдүктөр көбүнчө кыска жалбырактары жана массалык жалбырактары бар. Аянт / Томпок_Капка_Аянты
ЭЦЦЕНТРИКАЛЫК   Формула:	Өсүмдүктүн центроидинде борбору бар томпок корпустун аянты менен айлананын ортосундагы айырмачылык даражасын сүрөттөгөн параметр. {Аянт (тегерек гана) + Аймак (дөңгүл корпус гана)} / Район (кесилиш)
RMS   Формула:	Айлануучу масса симметриясы, талдануучу объект катары эллипстин окшош экинчи борбордук моментин тууралоосуна негизделген. 2 * {sqrt ((1/2 * Чоң_октун_узундугу)² – (1/2 * Кичи_октун_узундугу)²)} / Негизги_октун_узундугу
SOL Формула:	Жалбырактардын сымбаттуулугу. Скелет периметри² / аянты
WIDTH_PX	Чектөөчү кутучаны каптоочу өсүмдүктүн туурасы. бирдиги: пиксел

HEIGHT_PX

Чектөөчү кутучаны каптоочу өсүмдүктүн бийиктиги. бирдиги: пиксел

ТҮСТҮҮ СЕГМЕНТАЦИЯ

Сүрөттү маскалагандан кийин, түстүү сегментацияны маскаланган объекттин түстүү сүрөттөлүшүн пиксел-пикселге классификациялоо үчүн колдонсо болот. Түстөрдү сегментациялоодо түстөрдүн саны окшоштугуна жараша түстөрдү классификациялоочу к-каражаттарын кластерлөө ыкмасы менен азайтылат. Ар бир класс өкүл катары аныкталган түскө окшош касиеттерди бөлүшөт.

Түстөрдү сегментациялоо кошумча барагындагы Color Definitions тизмеси (12-5-сүрөт) өкүл түстөрдү аныктоо үчүн колдонулат. Кошуу жана жок кылуу баскычтары бир тандалган түс аныктамасын тизмеге кошууга же алып салууга мүмкүндүк берет. Тизмедеги каалаган өкүл түс үчүн RGB маанилерин объектти тандап жана эки жолу чыкылдатуу менен өзгөртө аласыз. Түсү калкыма терезеден Негизги түстөр бөлүгүнөн аныктаманы тандаңыз же Ыңгайлаштырылган түстөр бөлүгүндө ыңгайлаштырылган түстү аныктаңыз.

Түстү түзүү кошумча барагы (12-6-сүрөт) Орнотуу терезесиндеги орнотуулардын аныктамасына ылайык маскаланган өсүмдүктөрдүн түс класстарын автоматтык түрдө түзүүнүн куралы (12-1-сүрөт жана 12-2-сүрөт).

K-маалымат алгоритми үчүн кластерлердин санын коюу үчүн, сиз санды кол менен көрсөтсөңүз болот же Кластердин санын автоматтык түрдө аныктоо кутучасын тандасаңыз болот. Андан кийин программалык камсыздоо Силуэт ыкмасын колдонуп, 2ден 20га чейинки кластерлер менен кластерлөөнүн эффективдүүлүгүн баалоо үчүн эң жогорку упай алган санды тандайт.

Андан кийин түстөрдү түзүү баскычын чыкылдатыңыз. Ачыкта file калкыма терезе маска жана автоматтык түстү аныктоо үчүн колдонулган баштапкы сүрөттөрдүн папкасын тандаңыз. Түстөрдү түзүү кошумча барагындагы прогресс тилкелери (13-1-сүрөт) түс генераторунун кантип жылып жатканын көрсөтөт. Бүткөндөн кийин үстүнкү тилкеде Аяктады пайда болот (сүр. 13-2).

Түс аныктамаларын TXT катары экспорттоого болот file Дүкөндүн аныктамалары баскычы менен же Түс сегменттөө панелиндеги Жүктөлгөн аныктамалар баскычы менен жүктөлөт (сүрөт 12-5). Экспорттолгон file түстүү түстөрдүн аныктамаларын камтыган, кийинчерээк PlantData Analyzer программасынын Жергиликтүү талдоо бөлүмүнө импорттосо болот. Бул маалымат базасында сакталган маалыматтар боюнча түс сегментациясын иштетүү үчүн түзүлгөн түс каналдарын колдонууга мүмкүндүк берет.
Түс сегментациясынын анализинин натыйжасы ар бир өсүмдүк маскасы тандалган объект үчүн ар бир түс классындагы пикселдердин саны катары түзүлөт.

БИР ЖҮРГӨН

• Орнотуулар өтмөгүндө талдоолорду орнотуудан кийин, Подмоска маскасын көрсөтүү баскычын чыкылдатыңыз же горизонталдык өтмөктүү менюдан Single Run терезесин тандаңыз.
• Single Run терезеси (сүр. 14) талдоо жана алдын ала иштетүү үчүн колдонулатview жалгыз сampталдоо жөндөөлөрүн текшерүү үчүн сүрөт.

Өтмөктө Single Run терезеси катары жүктөңүзampСүрөттү жүктөө баскычы менен сүрөткө тартыңыз (сүрөт 14-1). Негизги RGB формуласын эсептөөнү колдонуу менен анализди баштоо үчүн Run Analysis (сүр. 14-2) баскычын басыңыз. Эгерде сиз өнүккөн Machine Learning Computation программасын иштеткиңиз келсе, Run ML Analysis баскычын басыңыз (сүр. 14-3). Талдоо аяктагандан кийин, таблицада эсептелген натыйжалар менен таблица пайда болот view панели (сүр. 14-4).

Маалымат: Натыйжа таблицасында көрсөтүлгөн маанилерди таблица панелин чыкылдатуу жана керектүү уячаларды тандоо менен тандаса болот. Андан кийин, уячаларды алмашуу буферине көчүрүп, текстке же электрондук жадыбал редакторуна киргизсе болот.

Натыйжадагы маскаланган сүрөт терезеде көрсөтүлөт view панели (сүр. 14-6). Show Image панелинен (сүр. 14-5) үчөөнүн бирин тандаңыз viewing режимдери: оригиналдуу, маскаланган жана түстүү сегментациялоо үчүн маска жана түс сегментациясынын натыйжасын көрүү. Өсүмдүк маскасын же сүрөттү сактоо үчүн Өсүмдүк маскасын сактоо же Сүрөттү сактоо баскычын басыңыз (сүр. 14-7).

PAPCH RUN

Пакеттик Run кошумча барагы (15-сүрөт) жергиликтүү сактоо папкасында сакталган сүрөттөрдүн топтомун талдоо үчүн колдонулат.

Single Run өтмөгүндө туура талдоо жөндөөлөрүн текшергенден кийин, Пакеттик Run өтмөгүнө киргизүү сүрөттөрүнүн бүтүндөй топтомун жүктөңүз. Сүрөттөр папкасын тандоо баскычын басыңыз (сүр. 15-1) жана Папканы карап чыгуу калкыма терезесинде сүрөт папкасын тандаңыз. Сактоо жолу тексттик кутучасында (сүр. 15-2) талдоо натыйжасын сактоо үчүн жолду аныктаңыз. Папканы карап чыгуу калкыма терезесинде папканы түзүү жана тандоо үчүн Жолду тандоо баскычын басыңыз (сүр. 15-2).

Андан кийин, Run Analysis (Сүрөт 15-3) чыкылдатыңыз жана негизги RGB Formula Computation сүрөт анализи башталат. Эгерде сиз өнүккөн Machine Learning Computation программасын иштеткиңиз келсе, Run ML Analysis баскычын басыңыз (сүр. 15-4).

Талдоо учурунда натыйжа үстөлдө тынымсыз жаңыланып турат view панели (15-5-сүрөт) жана сүрөттө view панели (сүр. 15-6), акыркы иштетилген сүрөт көрсөтүлгөн. Талдоо натыйжалары Сактоо жолунда аныкталган чыгаруу папкасына экспорттолууда (сүрөт 15-2). Папкада жыйынтык таблицасы, колдонулган өсүмдүк маскасы жана үч сүрөттөр топтому бар: балык көзүнө туураланган, маскаланган жана түстүү сегменттелген.

• results.csv: Бул file талдоо жөндөөлөрүндө аныкталган параметрлердин үтүр менен бөлүнгөн маанилерин камтыйт. The file формат көпчүлүк тексттик жадыбал редакторлору менен шайкеш келет.
• PlantMask_originalfilename.xsel: Өсүмдүк маскасынын аныктамасы file.

МААЛЫМАТ: PlantScreen системаларында колдонулган лоток маскалары форманы аныктоодон тышкары пикселдин өлчөмү жөнүндө маалыматты камтыйт. Лова маскасында аныкталган пикселдик өлчөмдүн мааниси нөлгө барабар болбогондо, пикселдик бирдиктер менен бир нече морфологиялык параметрлер да миллиметрдик бирдиктер менен эсептелет. Аян (мм2), Периметр(мм), Туура (мм) жана Бийиктик (мм) сыяктуу бул параметрлер автоматтык түрдө жыйынтык таблицасына киргизилет (4-таблица).

Таб. 4 Жыйынтыктар таблицасы

мүчүлүштүктөрдү кабарлоо

Биз программалык камсыздоонун ар бир чыгарылган версиясын кеңири сынап жатканыбызга карабастан, кээ бир мүчүлүштүктөр дагы эле тестирлөө процессинен өтүп кетиши мүмкүн. Сураныч, бул программаны жакшыртуу үчүн мүчүлүштүктөрдү кабарлоону карап көрүңүз. Эгер сизде мүчүлүштүк же колдонмо бузулуп калса, темасында "Морфо анализатор катасы" тексти менен кат жөнөтүңүз. support@psi.cz. Кабардын негизги бөлүгүндө катага алып баруучу кадамдардын ырааттуулугун сүрөттөп бериңиз.

КӨБҮРӨӨК МААЛЫМАТ

Manual Version: 2024/02

© PSI (Photon Systems Instruments), spol. s ro
www.psi.cz

Бул документти жана анын бөлүктөрүн көчүрүүгө же үчүнчү жакка PSIнин ачык уруксаты менен гана берүүгө болот.
Бул колдонмонун мазмуну аппараттын спецификацияларына дал келээри текшерилген. Бирок, четтөөлөрдү жокко чыгарууга болбойт. Ошондуктан, колдонмо менен чыныгы аппараттын ортосунда толук кат алышуу кепилдик бере албайт. Бул колдонмодогу маалымат такай текшерилип турат жана кийинки версияларда оңдоолор киргизилиши мүмкүн.

Бул колдонмодо көрсөтүлгөн визуализациялар иллюстрация гана болуп саналат.
Бул колдонмо жабдууларды жана анын аксессуарларын сатып алуунун жана жеткирүүнүн ажырагыс бөлүгү болуп саналат жана эки Тарап аны сактоого милдеттүү.

Документтер / Ресурстар

PSI Morpho PlantScreen Analyzer [pdf] Колдонуучунун колдонмосу Morpho PlantScreen Analyzer, PlantScreen Analyzer, Analyzer

Шилтемелер

• User Manual