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J-GLOBAL ID：201802233504083778   整理番号：18A1093876

コンピュータビジョンに基づくヤマモモの自動検出分級【JST・京大機械翻訳】

Automatic Detection and Classification of Yangmei Based on Computer Vision

著者 (1件)： Li Siguang (周口職業技術学院,河南 周口,466000)
資料名： Nongji Hua Yanjiu  (Nongji Hua Yanjiu)
巻： 40  号： 9  ページ： 204-207  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3733A  ISSN： 1003-188X  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： 中国は楊梅の産地と主産地であり、地理環境の差異が大きく、多様な品種と品質を形成した。ヤマモモは新鮮果実の形で販売と食用を行い、販売期間は非常に短く、そのため快速で高効率の分級は重要な意義を持つ。人工分級の労働強度が大きく、効率が低く、分級の品質が不安定であり、これらの問題はヤマモモにおいてより顕著である。コンピュータビジョン技術は果物の分類研究のホットな点であり、現在すでにヤマモモ収穫ロボットに実装され、自然環境下の果実の識別に応用されている。本論文では,コンピュータ視覚に基づく自動検出分類システムを設計し,コンピュータ視覚ソフトウェアの前処理,グレースケール化,および画像分割の後に,ヤマモモの輪郭を抽出した。システム分級の精度は92.7%に達し、大きさと果実形状に対して高い識別精度があり、シングルチップの処理時間は0.45sであり、リアルタイムの検出分級の要求を満たすことができる。このシステムと適切な分級実行装置の結合使用は、高効率の無損失の分級効果を達成でき、中国のヤマモモ産業の持続可能な発展に技術サポートを提供する。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  品種 ,  前処理 ,  グレースケール ,  形態 ,  *コンピュータビジョン ,  加工時間 ,  中華人民共和国 ,  ソフトウェア ,  持続可能な開発 ,  *分級
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  産地 ,  *自動検出 ,  *Myrica rubra , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： computer vision ,  detection ,  classificatio ,  Yangmei

分類 (2件)： 果実とその加工品  (FJ11030Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： コンピュータビジョン ,  ヤマモモ ,  自動検出 ,  分級