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J-GLOBAL ID：201802225697255755   整理番号：18A1897293

色と欠陥の特徴に基づくリンゴ等級付け法【JST・京大機械翻訳】

Apple Grading Method Based on Features of Color and Defect

著者 (4件)： Ji Yuhui (School of Electrical Engineering, University of Jinan, Jinan, 250000, China) ,  Zhao Qinjun (School of Electrical Engineering, University of Jinan, Jinan, 250000, China) ,  Bi Shuhui (School of Electrical Engineering, University of Jinan, Jinan, 250000, China) ,  Shen Tao (School of Electrical Engineering, University of Jinan, Jinan, 250000, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCC  ページ： 5364-5368  発行年： 2018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： リンゴの自動分類は,農産物検出におけるマシンビジョン技術の重要な応用である。本論文では,色と欠陥の特徴に基づくリンゴ格付け法を研究した。最初に,捕捉したRGBベースのリンゴ画像をHISモデルに変換した。次に,果実と背景の間のセグメンテーションを画像のH値のためにOustアルゴリズムを通して実現して,色特徴をH値の適切な範囲によって抽出した。加えて,ヒステリシス閾値を有するCannyエッジ検出アルゴリズムを用いて,果実画像のI値から欠陥領域のエッジ情報を抽出して,次に,欠陥領域を形態学的操作によってセグメント化した。最後に,入力として,リンゴ色と表面欠陥の特性量を,粒子群最適化に基づくSVMモデルに送った。実験結果は,精度比率が91%に達することができることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *等級づけ ,  画像 ,  自動分類 ,  セグメンテーション ,  アルゴリズム ,  表面欠陥 ,  モルフォロジー ,  ヒステリシス
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  検出アルゴリズム ,  色特徴 ,  マシンビジョン ,  農産物 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 色 ,  欠陥 ,  リンゴ ,  等級付け