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J-GLOBAL ID：202202231524407580   整理番号：22A2275462

洋ナシ果実を対象とした外観汚損検査サービスの開発

Development of an Appearance Deterioration Inspection Service for Pear Fruits

著者 (2件)： 中澤健介 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  山崎達也 (新潟大 工)
資料名： 情報処理学会論文誌トランザクション コンシューマ・デバイス&システム(Web)  (情報処理学会論文誌 コンシューマ・デバイス&システム(Web))
巻： 12  号： 3  ページ： 1-9 (WEB ONLY)  発行年： 2022年09月01日 
JST資料番号： U0478A  ISSN： 2186-5728  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 新潟県の名産品である洋ナシ「ルレクチエ」は,ギフトやお歳暮での需要から外観品質が重要な果実である.ルレクチエはその外観品質により判定される等級が出荷規格として新潟県により定められている.現在,この等級判定は農家自身の目視により行われており,等級判定結果の個人差や作業量の負担が課題となっている.本研究では,農家の目視に代わる等級判定システムの開発を目的としている.これまで,ルレクチエの外観画像から統計的テクスチャ特徴量を用いて外観汚損箇所を検出し,畳み込みニューラルネットワークを用いて検出された汚損の要因を分類する手法を提案することで,画像の入力から外観汚損の分類結果までをワンストップで検査するシステムを構築してきた.本論文では,構築したシステムをクラウド環境で実装することにより,作業スペースの限られている農家の作業場でタブレット端末を用いて,簡易に外観汚損の検査を行うことができるサービスを実現した.(著者抄録)

シソーラス用語： *セイヨウナシ ,  外観検査 ,  等級づけ ,  *ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  汚損 ,  タブレット ,  *品質検査 ,  *外観品質 ,  *畳込みニューラルネットワーク
準シソーラス用語： タブレット端末 ,  画像特徴量 ,  特徴量抽出 ,  *洋ナシ

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  果樹  (FC03042G)

引用文献 (28件)：

• 農林水産部食品・流通課:ル レクチエの出荷規格,新潟県庁(オンライン),入手先 https://www.pref.niigata.lg.jp/uploaded/attachment/145948.pdf(参照 2022-06-30).
• 後藤悟史,麻生稔彦,宮本文穂:画像処理とパターン認識手法を利用した耐候性鋼材のさび外観評価,土木学会論文集 F,Vol.62, No.4, pp.674-683(オンライン),DOI:10.2208/jscejf.62.674 (2006).
• 中村賢治,児玉直樹,竹内裕之,川瀬康裕:MRI のテクスチャ特徴量を用いた健忘型軽度認知障害の検出方法,生体医工学,Vol.50, No.1, pp.12-22(オンライン),DOI:10.11239/jsmbe.50.12 (2012).
• 斎藤 卓,清松 悠,大嶋佑介,今村健志:テクスチャ画像解析の医学応用,日本応用数理学会,Vol.26, No.2, pp.253-267 (2016).
• Komal, K. and Sonia: GLCM Algorithm and SVM Classification Method for Orange Fruit Quality Assessment, International Journal of Engineering Research and Technology, Vol.8 (2019).

タイトルに関連する用語 (6件)： 洋ナシ ,  果実 ,  外観 ,  汚損 ,  検査サービス ,  開発