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J-GLOBAL ID:201702227974569598   整理番号:17A1382833

機械視覚に基づくダイズ品質評価【Powered by NICT】

Machine vision based soybean quality evaluation
著者 (7件):
資料名:
巻: 140  ページ: 452-460  発行年: 2017年 
JST資料番号: T0337A  ISSN: 0168-1699  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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概念の新しい証明はダイズ収穫の材料他よりも結晶粒(MOGs)検出を標的とし開発した。フロント照明とバック照明画像を取得し,画像処理アルゴリズムはMOGの種々の形態が,またきょう雑画分として知られているを検出した,インゲンマメ,汚染された豆,欠陥豆,および幹/さやなど。HSI(色相,彩度および強度)色モデルは,画像背景を分割するのに使用し,その後,夾雑物画分は投影面積と真円度に基づく中央値ぼけ,形態学的演算子,流域変換および要素ラベリングを用いて検出した。アルゴリズムは欠陥豆と幹/さやの両方のための分割豆に対して96%の精度,汚染されたインゲンマメで75%,および98%できょう雑画分を同定した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (3件):
タイトルに関連する用語
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