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J-GLOBAL ID：201702251268832424   整理番号：17A0079118

機械視覚画像特徴パラメータに基づくジャガイモ品質と形状分類方法【JST・京大機械翻訳】

Potato grading method of weight and shape based on imaging characteristics parameters in machine vision system

著者 (5件)： Wang Hongjun (Key Laboratory of Agricultural Machinery and Equipment, Ministry of Education, South China Agricultural University) ,  Xiong Juntao (Key Laboratory of Agricultural Machinery and Equipment, Ministry of Education, South China Agricultural University) ,  Li Zouzou (Key Laboratory of Agricultural Machinery and Equipment, Ministry of Education, South China Agricultural University) ,  Deng Jianmeng (Key Laboratory of Agricultural Machinery and Equipment, Ministry of Education, South China Agricultural University) ,  Zou Xiangjun (Key Laboratory of Agricultural Machinery and Equipment, Ministry of Education, South China Agricultural University)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 32  号： 8  ページ： 272-277  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ジャガイモの自動分類過程において、分類精度を保証するだけでなく、分級速度にも一定の要求がある問題点が存在する。本論文では,機械視覚技術を用いてジャガイモ画像の特徴パラメータを迅速に獲得し,多変量線形回帰法と結合して,ジャガイモの品質と形状の予測モデルを確立し,非破壊検査に基づくジャガイモの自動分類を実現した。ジャガイモの三面投影画像を得るための機械視覚システムを構築し,画像データ処理により,ジャガイモ画像の輪郭面積,2つの側面画像の輪郭面積,見下ろすおよび側面画像の長方形の長さおよび幅データなどの画像特性パラメータを得て,多変量データ回帰分析を行った。ジャガイモの品質と形状の予測モデルを確立した。100の試験サンプルを選択し,この方法を用いて品質と形状分類モデルを構築し予測し,電子を用いてサンプルの実際の品質を獲得し,目視法を用いてジャガイモの形状を選別した。比較試験の結果,質量分級相関係数Rは0.991であり,形状分類分解能は86.7%であることが分かった。この方法はジャガイモの品質と形状を予測するための実現可能性があり,ジャガイモの自動選別システムに適用できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  *ジャガイモ ,  分解能 ,  *視覚 ,  *品質 ,  分級 ,  *画像 ,  回帰分析 ,  相関係数 ,  自動分類
準シソーラス用語： 画像データ ,  投影画像 ,  分類精度 ,  *形状分類 ,  *特徴パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： nondestructive examination ,  image processing ,  grading ,  machine vision ,  potato ,  characteristic parameters

分類 (1件)： 非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 視覚 ,  画像特徴 ,  パラメータ ,  ジャガイモ ,  分類方法