文献

J-GLOBAL ID：201502210103728830   整理番号：15A1213037

ハイパースペクトル画像に基づくカイワレダイコンの空洞の検出【Powered by NICT】

Detecting Hollowness of White Radish Based on Hyperspectral Imaging

著者 (7件)： Hu Pengcheng (Coll. of Food Sci. and Technol., Nanjing Agricultural Univ., Nanjing) ,  Sun Ye (Coll. of Food Sci. and Technol., Nanjing Agricultural Univ., Nanjing) ,  Wu Hailun (Coll. of Food Sci. and Technol., Nanjing Agricultural Univ., Nanjing) ,  Gu Xinzhe (Coll. of Food Sci. and Technol., Nanjing Agricultural Univ., Nanjing) ,  Tu Kang (Coll. of Food Sci. and Technol., Nanjing Agricultural Univ., Nanjing) ,  Zheng Jian (School of Agricultural and Food Sci., Zhejiang A&F Univ., Lin’an) ,  Pan Leiqing (Coll. of Food Sci. and Technol., Nanjing Agricultural Univ., Nanjing)
資料名： Shipin Kexue  (Shipin Kexue)
巻： 36  号： 12  ページ： 171-176  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2151A  ISSN： 1002-6630  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： 中空はダイコン収穫後貯蔵に見られる一般的な欠陥である。本研究では,プロトタイプハイパースペクトル画像システムは,白ダイコンの内部品質を評価するために設計した。半透過率,反射率と透過率を含む三種類の検出モデルを評価し,白ダイコンのハイパースペクトル画像データを抽出するために用いた,部分最小二乗判別分析(PLS-DA),サポートベクトルマシン(SVM),人工ニューラルネットワーク(ANN)アルゴリズムは,ダイコン同定のための中空モデルを確立するために使用し,認識精度を計算した。PLS-DA,SVMとANN(人工ニューラルネットワーク)に基づく予測精度は透過モードで72.5%,半透過率モードで72.5%,83.3%,82.5%,反射モードで82.5%と92.3%,90.0%,90.0%および94.3%であった。結果はハイパースペクトル透過画像を,三種の異なる検出モデルの中で最良の予測結果が得られ,ANNアルゴリズムは中空識別モデルを構築するための最適アルゴリズムであることを示した。ANNと組み合わせたハイパースペクトル透過画像は,白ダイコンの内部中空を検出するための94.3%の予測精度で最良の結果を与えた。,収穫後貯蔵における白ダイコンの中空を検出するためのハイパースペクトル透過率画像化システムを使用することが可能であった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 収穫 ,  透過率 ,  *画像 ,  ニューラルネットワーク ,  白 ,  透過 ,  *ダイコン ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： イメージングシステム ,  最適アルゴリズム ,  *ハイパースペクトル ,  予測精度 ,  認識精度 ,  カイワレダイコン ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 食品の化学・栄養価  (FJ01020J) ,  果実とその加工品  (FJ11030Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ハイパースペクトル画像 ,  カイワレダイコン ,  空洞