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J-GLOBAL ID：201802280498673076   整理番号：18A0713218

オンラインコンピュータビジョンシステムと人工知能モデルを用いた豚肉lo肉品質の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of pork loin quality using online computer vision system and artificial intelligence model

著者 (4件)： Sun Xin (Department of Animal Sciences, North Dakota State University, Fargo, ND 58102, USA) ,  Young Jennifer (Department of Animal Sciences, North Dakota State University, Fargo, ND 58102, USA) ,  Liu Jeng-Hung (Department of Animal Sciences, North Dakota State University, Fargo, ND 58102, USA) ,  Newman David (Department of Animal Science, University of Arkansas, Fayetteville, AR 72701, USA)
資料名： Meat Science  (Meat Science)
巻： 140  ページ： 72-77  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0789A  ISSN： 0309-1740  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本プロジェクトの目的は,産業速度要求の下での豚肉ローンの客観的測定のためのコンピュータビジョンシステム(CVS)を開発することであった。豚肉ローン試料の色画像をCVSを用いて取得した。主観的な色とマーブリングスコアは,訓練された評価者により国立Pork Board基準に従って決定された。器具色測定と粗脂肪率を対照測定として用いた。画像特徴(18の色特徴;1つのマーブリング特徴;88のテクスチャ特徴)を,全豚肉lo色画像から抽出した。人工知能予測モデル(サポートベクトルマシン)を,豚肉色とマーブリング品質グレードのために確立した。結果は,サポートベクトルマシンモデリングによるCVSが,測定した豚肉色スコアに対して92.5%の最も高い予測精度に達し,測定した豚肉マーブリングスコアに対して75.0%に達したことを示した。本研究は,CVSによる提案した人工知能予測モデルが,オンライン速度における豚肉産業における色と大理石を予測するための効果的ツールを提供することができることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *品質 ,  画像特性 ,  サポートベクトルマシン ,  *コンピュータビジョン ,  予測モデル ,  *豚肉 ,  測色 ,  *人工知能 ,  カラー画像 ,  画像処理
準シソーラス用語： *オンライン ,  予測精度 ,  スコア ,  テクスチャ特徴 ,  色特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人工知能 ,  コンピュータビジョン ,  画像処理 ,  豚肉lo ,  豚肉品質

分類 (2件)： 生肉の品質と処理  (FJ12032O) ,  肉製品  (FJ12033F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工知能 ,  モデル ,  豚肉 ,  肉 ,  予測