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J-GLOBAL ID：201702210884788217   整理番号：17A1398935

果実選別システムのピッキング位置を予測するためのANFIS利用【Powered by NICT】

Using ANFIS to predict picking position of the fruits sorting system

著者 (2件)： Tuong Phuoc Tho (Department of Mechatronics, HCMC University of Technology and Education, Viet Nam) ,  Nguyen Truong Thinh (Department of Mechatronics, HCMC University of Technology and Education, Viet Nam)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSSE  ページ： 297-304  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソーティングは生産ラインにおける重要な課題の一つであり,生成物の均一にかなりの影響を持っている。自動仕分けシステムにおける生産性向上のための視覚システムを用いた多くの研究者を引き付けてきた。本論文では,果実の位置と特性を同定できることを計算機に基づくビジョン分類システムは推奨されている。仕分けシステムはコンベヤベルト上の体の上に置いた高分解能カメラを用いた。画像はカメラで捕捉したにより,ソフトウェアをデータベースに物体の位置を分類して生成した物体の特性(例えばトマト,パッションフルーツ)を同定するためのアルゴリズムを実行する,オブジェクトのデータはアクチュエータの制御器と同期するピックアンドプレースプロセスに使用することができる。物体を検出し,色,サイズおよび形状のようなオブジェクト特性を決定し,...,物体の位置決めと,実際の把持位置を計算するためにANFIS(適応ニューロファジィ推論システム)の能力を用いて,いくつかの段階を含む選別プロセス。ANFISの五層ニューラルネットワークを用いたファジィ論理コントローラのメンバシップ関数の入力と出力パラメータを調整することである。ハイブリッド学習アルゴリズムをこのネットワークを訓練するために使用した。このアルゴリズムでは,最小二乗推定法は,線形出力メンバシップ関数パラメータの調整に適用し,誤差ハイブリッド法を用いて,非線形入力メンバシップ関数のパラメータを調整するために,アクチュエータのための正確に位置を予測し,システムの補間誤差を低減することができる。アルゴリズムはトマトとパッションフルーツに実験,結果は視覚システムの安定性を計算するために解析し,評価する,生産性と正確な効率は適切であった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *メンバシップ関数 ,  パッションフルーツ ,  線形性 ,  ファジィニューラルネットワーク ,  ソフトウェア ,  生産性向上 ,  アルゴリズム ,  ネットワーク ,  アクチュエータ ,  カメラ ,  ファジィ論理 ,  トマト ,  最小二乗推定
準シソーラス用語： 視覚システム ,  *適応ニューロ-ファジィ推論システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 果実とその加工品  (FJ11030Z) ,  果実飲料,加工飲料  (FJ06020S) ,  食品の分析  (FJ01030U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 果実 ,  選別 ,  ピッキング ,  予測 ,  ANFIS