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J-GLOBAL ID：202202269599180805   整理番号：22A2640902

アンサンブル学習を用いたトマトの等級形状判定に関する一検討

A Study on Grade Judgement of Tomatoes using Ensemble Learning

著者 (2件)： 一色正晴 (愛媛大) ,  木下浩二 (愛媛大)
資料名： 電気学会電子・情報・システム部門大会(Web)
巻： 2022  ページ： ROMBUNNO.TC14-4 (WEB ONLY)  発行年： 2022年08月24日 
JST資料番号： U2682A  資料種別： 会議録 (C)
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： 農産物の価値はその等級によって決定され,トマトは色,形,大きさ,および傷のような様々な要因に基づいて等級評価される。人による等級判定は労働集約的であるので,仕分けプロセスを自動化する必要がある。しかし,形状等級判定プロセスを自動化するのは困難であり,果実の輪郭が円に近いほど等級は高くなるが,等級はわずかな差によってしばしば変化する。以前の研究では,トマト画像に対して二値化および輪郭追跡処理を施し,次に扁平度,異形度,尖り度および乱形度といった特徴量を用いて等級判定を行った。本研究では,これらの4つの特徴に対して複数の機械学習アルゴリズムによるアンサンブル学習を用いる等級判定法を提案する。この方法は,単一特徴または判断結果に頼らず,包括的評価を可能にし,判断の精度を向上させる。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *パターン認識 ,  *決定 ,  *機械学習 ,  *トマト ,  情報 ,  画像処理 ,  特徴抽出 ,  交差検証法 ,  特徴量 ,  数学 ,  誤差論
準シソーラス用語： *アンサンブル学習 ,  *等級判定

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (3件)：

• 栗田 充隆,近藤 直,吉丸 寿一,二宮 和則:「トマトの等級判定のための色および形状特徴抽出方法」,植物環境工学 (J.SHITA),Vol. 18, No. 2,pp. 145-153 (2006)
• 永井 智也:「K-means法を用いた教師なし学習によるトマトの形状等級判定の検討」,愛媛大学工学部情報工学科卒業論文,(2014)
• 坂本 俊之:「作ってわかる!アンサンブル学習 アルゴリズム入門」, シーアンドアール研究所 (2019)

タイトルに関連する用語 (3件)： アンサンブル学習 ,  トマト ,  等級