文献

J-GLOBAL ID：201402246236198066   整理番号：14A1458146

立体画像を用いた3Dディスクリプタをベースにしたブドウ房の収量構成要素評価

Assessment of grape cluster yield components based on 3D descriptors using stereo vision

著者 (5件)： IVORRA E. (Departamento de Ingenieria de Sistemas y Automatica, Univ. Politecnica de Valencia, Camino de Vera s/n, 46022 ...) ,  SANCHEZ A.j. (Departamento de Ingenieria de Sistemas y Automatica, Univ. Politecnica de Valencia, Camino de Vera s/n, 46022 ...) ,  CAMARASA J.g. (Departamento de Ingenieria de Sistemas y Automatica, Univ. Politecnica de Valencia, Camino de Vera s/n, 46022 ...) ,  DIAGO M.p. (Instituto de Ciencias de la Vid y del Vino, Universidad de La Rioja, CSIC, Gobierno de La Rioja, 26006 Logrono, ESP) ,  TARDAGUILA J. (Instituto de Ciencias de la Vid y del Vino, Universidad de La Rioja, CSIC, Gobierno de La Rioja, 26006 Logrono, ESP)
資料名： Food Control  (Food Control)
巻： 50  ページ： 273-282  発行年： 2015年04月 
JST資料番号： W0246A  ISSN： 0956-7135  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ブドウ房や粒の形状はブドウの品質やぶどう酒の品質に関わる。ブドウ園でのブドウの品質推定は時間がかかり,熟練者が必要である。本報では,立体画像を用いた3Dディスクリプタをベースにしたブドウの収量構成要素評価を検討した。初めに立体画像から,ブドウ房の部分三次元モデルを抽出した。次に新規の3DディスクリプタをベースにしたSVMモデルを用いて,ブドウ品質構成要素を予測した。試験から,本法でブドウ収量構成要素予測が可能なことが分かり,房の密集度合いやブドウ粒のような品質に関連する要素が明らかになった(R²>0.80,p<0.05)。また,房の体積,総ブドウ粒重量,ブドウ粒数等の他の収量構成要素もこのモデルで予測できた(R²は各0.82,0.83,0.71)。Copyright 2014 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ブドウ ,  果樹園 ,  ぶどう酒 ,  統制索引語 ,  サポートベクトルマシン ,  *予測モデル ,  *作物収量 ,  品質管理 ,  立体画像
準シソーラス用語： ブドウ園

分類 (2件)： 果樹  (FC03042G) ,  収穫・調製用機械  (FB03030K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 立体画像 ,  3D ,  ディスクリプタ ,  ブドウ ,  収量構成要素 ,  評価