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J-GLOBAL ID：201802261664222179   整理番号：18A1148680

Arduinoによる画像処理と遺伝的アルゴリズムを用いた健全な植物葉の検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of unhealthy plant leaves using image processing and genetic algorithm with Arduino

著者 (3件)： Arya M S (ECE Department, Vidya Academy of Science & Technology, Thrissur, India) ,  Anjali K (ECE Department, Vidya Academy of Science & Technology, Thrissur, India) ,  Unni Divya (ECE Department, Vidya Academy of Science & Technology, Thrissur, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EPSCICON  ページ： 1-5  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： インドは農業国であり,人口の約70%は農業に依存している。著者らの国家収入の1/3は農業に由来する。従って,植物の病気検出は農業分野で重要な役割を果たす。植物病害の大部分は,細菌,真菌,ウイルスなどの攻撃により引き起こされるが,適切なケアがこの地域で行われなければ,植物に重大な影響をもたらし,生産性と品質に悪影響を与える可能性がある。検出するために,植物病害は迅速な自動的方法を必要とする。植物病害の検出と同定のために実際に採用された主なアプローチは専門家を通して肉眼観察である。専門家の意思決定能力は,疲労や視線,作業圧力,気候などの物理的条件にも依存する。従って,この方法は時間がかかり,効率が低い。ここでは,画像処理を用いて植物病害を検出するアイデアを用いてプロジェクトを提案した。Matlabの画像処理ツールボックスを用いて,疾患の影響領域を測定し,疾患影響領域の色の差を決定した。この概念は,異なる園芸作物に影響を受けるあらゆるタイプの植物病害の症状を検出するために拡張できる。アルゴリズムは,葉を分類するために使用することができて,分類した結果は,Arduinoベースのコンベヤベルトシステムを使用して分離した。これは,植物の葉に現れる病気の症状を検出するために,非常に初期段階で農場作物のモニタリングの重要な仕事を減少させる。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： ウイルス ,  農業 ,  真菌類 ,  意思決定 ,  *アルゴリズム ,  園芸作物 ,  農場 ,  植物病害 ,  *画像処理 ,  農作物 ,  気候 ,  品質 ,  インド ,  細菌
準シソーラス用語： MATLAB , 【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 (3件)： 画像処理 ,  遺伝的アルゴリズム ,  植物葉