HSV色特徴を用いた洋ナシ果実の生理障害の検出-楕円検出と幾何学的変換を用いた検出領域の歪み補正-

久保田規敬; 山崎達也

文献

J-GLOBAL ID：202202215995810762 整理番号：22A1209323

HSV色特徴を用いた洋ナシ果実の生理障害の検出-楕円検出と幾何学的変換を用いた検出領域の歪み補正-

Detection of Physiological Disorders in European Pear Using HSV Color Features-Distortion Correction of Detected Area Using Ellipse Detection and Geometric Transformation-

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資料名：
巻： 121 号： 420(IMQ2021 10-69) ページ： 127-132 (WEB ONLY) 発行年： 2022年03月02日
JST資料番号： U2030A ISSN： 2432-6380 資料種別：会議録 (C)
記事区分：短報発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

洋ナシ「ルレクチエ」は,出荷時に等級の判定が必要である.しかしながら,判別作業の負担の大きさや主観的判別が課題であり,機械及びシステムによる判別の自動化や客観的判別が求められている.そこで,洋ナシの外観品質評価判別及び等級判定システムの開発を目的に,外観品質のうち生理障害と呼ばれる黒点領域の検出手法を検討する.本研究では,これまでHSV色特徴に基づく軽量な画像処理を用いて,洋ナシ底面の撮影画像から生理障害を検出する手法を提案してきた.しかしながら,撮影装置の構造上の理由から洋ナシ底面を斜め下から撮影しているため,撮影画像に遠近による歪みが生じる.そのため,検出領域の面積を正確に算出できないという課題があった.本稿では,撮影画像に対して幾何学的変換を用いて遠近による歪みを補正することで,検出領域の面積のズレを低減し,より正確に生理障害検出,検出数分類及び等級判定を行う手法を提案する.(著者抄録)

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パターン認識 , 色 , 果樹

引用文献 (10件)：

農林水産省,“2020年農林業センサス結果の概要(確定値)”,https://www.maff.go.jp/j/tokei/kekka_gaiyou/noucen/2020/index.html,参照 Jun.14 2022
農林水産省,“果樹をめぐる情勢(令和4年1月)”, https://www.maff.go.jp/j/seisan/ryutu/fruits/attach/pdf/index-16.pdf,参照 Jun.17, 2022.
農林水産省, “果樹農業の振興を図るための基本方針 (果樹農業振興基本方針)(令和2年4月30日)”, https://www.maff.go.jp/j/seisan/ryutu/fruits/attach/pdf/index-96.pdf,参照 Jun.17, 2022
農林水産省,“令和2年産西洋なし、かき、くりの結果樹面積、収穫量及び出荷量”,https://www.maff.go.jp/sj/tokei/kekka_gaiyou/sakumotu/sakkyou_kajyu/nasi_kaki_kuri/r2/index.html,参照 Jun.14, 2022
新潟県,“にいがたフード・ブランド ~ 新潟が自信をもってお勧めする逸品~”,https://www.pref.niigata.lg.jp/sec/syokuhin/brand-top.html,参照 Jun.15, 2022

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