Scriptiebank overzicht

De Vlaamse Scriptiebank is een vrij toegankelijke online databank. Het bevat intussen al meer dan 8.000 artikels en volledige scripties van bachelor- en masterstudenten die sinds 2002 hebben deelgenomen aan de Vlaamse Scriptieprijs.

Bepaling van vers- en drooggewicht van sla op basis van RGB-camerabeelden met een convolutional neural network (CNN)

KU Leuven
2026
Brent
Beyers
Het doel van deze scriptie was om de mogelijkheden te onderzoeken voor het gebruik van CNN's met RGB-afbeeldingen voor de bepaling van het vers- en drooggewicht van sla gedurende een gehele teeltronde onder praktijkomstandigheden.
Van verschillende sla-cultivars (Emeldia RZ, Limambo RZ en Volumia) werden RGB
afbeeldingen verzameld. De cultivars Emeldia RZ en Limambo RZ werden elks twee keer zelf opgekweekt om slaplanten afkomstig van twee verschillende teeltrondes te bekomen. Daarnaast waren de slaplanten van de cultivar Volumia afkomstig van een externe slateler en van éénzelfde teeltronde. Van de slaplanten werden RGB-afbeeldingen verzameld onder een camerahoek van 0°, 45° en 90° ten opzichte van het grondoppervlak. Na verzameling van de RGB-afbeeldingen van de slaplanten werd een CNN-model ontworpen met het meest accurate
schattingsvermogen. Tenslotte werd het schattings- en generalisatievermogen van het
ontwikkelde CNN-model onderzocht.
De resultaten tonen aan dat het meest accurate CNN-model, afgestemd op een relatief kleine dataset, bestond uit 5 convolutielagen en volgende hyperparameters: een leerfrequentie van 0,001; een batchgrootte van 10 en 200 epochs. Het ontwikkelde model schat het vers- en drooggewicht van sla accuraat, met R2 ~ 0,92 – 0,97 en NRMSE ~ 0,19 – 0,34, voor cultivars die in de trainingsdata aanwezig zijn en onder gelijkaardige omstandigheden werden geteeld, mits voldoende trainingsdata. De schattings- en generalisatieprestaties variëren echter sterk
per cultivar, mogelijks door morfologische verschillen. Het model toont een zekere robuustheid voor variatie in camerahoeken, al resulteerden de beelden onder een camerahoek van 45° en 90° in de beste schattingen.
Meer lezen

Assessment of the interaction between indigenous microbiota and Listeria monocytogenes on modified atmosphere packaged fresh-cut Romaine lettuce: a model system approach

Universiteit Gent
2022
Mathis
Vermeersch
Genomineerde shortlist Vlaamse Scriptieprijs
Een zakje vers versneden sla uit de supermarkt bevat gemiddeld zo’n één miljoen bacteriën per gram sla. Hoe geraak je dan van al deze bacteriën af vooraleer je de sla opeet? Simpelweg niet, onmogelijk zelfs… en meer nog, onnodig. In deze masterproef* werd namelijk onderzocht of de vele bacteriën op Romeinse sla, welke voornamelijk goede bacteriën zijn, een hindernis kunnen vormen voor de groei van uitzonderlijk aanwezige ziekmakende bacteriën zoals Listeria monocytogenes.
Meer lezen

DEVELOPMENT OF A FRAMEWORK FOR EVIDENCE-BASED DECISION- MAKING ON DEALING WITH HUMAN (OPPORTUNISTIC) PATHOGENS IN THE MICROBIOME OF MINIMALLY PROCESSED VEGETABLES

Universiteit Gent
2021
Sofie
Schryvers
  • Thomas
    De Bock
De toepassing van een beslissingstool voor de selectie van een controlestrategie ter preventie van kruisbesmetting via het waswater van 4de gamma groenten.
Meer lezen