可視-近赤外イメージングに基づくグアバ(psidium guajavaL.)の損傷深さの予測システム【Powered by NICT】

Nila Ida Ratna; Saputro Adhi Harmoko; Imawan Cuk

文献

J-GLOBAL ID：201802287308343720 整理番号：18A0537333

可視-近赤外イメージングに基づくグアバ(psidium guajavaL.)の損傷深さの予測システム【Powered by NICT】

The prediction system of bruising depth of guava (psidium guajava L.) based on Vis-NIR imaging

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資料名：
巻： 2017 号： SIET ページ： 420-424 発行年： 2017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)

貯蔵操作に基づくグアバの損傷深さの予測システムは可視及び近赤外(400-1000)nm範囲におけるシステムVis-NIRハイパースペクトル画像,グアバの損傷深さを予測するための非破壊方法を開発を用いて研究した。果実表面が傷面積の場所についてだけでなくその深さについても付加的な情報を提供した。スペクトル画像は損傷後四日間にわたって33グアバの取得したプッシュブルームNIRハイパースペクトル画像システムを使用した。個々のグアバは,衝撃試験,すなわち200及び500mmの高さレベルの一つで鋼球による衝撃試験を行った。提案システムのハードウェアは,Camera Linkを介してPCに接続したワークベンチ,制御可能なスライダ,二ハロゲン光源(150W)およびハイパースペクトルカメラの集合から構成されている。システムのソフトウェアは反射画像プロファイル測定,特徴抽出,スペクトルと空間データに特徴選択,打撲深さ予測モデルから構成されている。部分最小二乗回帰(PLSR)モデルを用いて,全波長スペクトルデータに予測モデルを開発した。予測モデルを用いて,損傷深さの値予測を得た。予測された結果は,光学的性質を用いて得られた損傷深さの参照測定結果と比較した。打撲深さのより良い予測は各衝突高さレベルのためのPLSモデルから得られ,相関係数予測または0,99%のRMSE予測または0,03と根平均二乗誤差であった。本論文は,グアバの予測と果実品質の工業的仕分けシステム,果実の収穫後の取扱いに有用であるであろうに適した非破壊損傷深さにハイパースペクトルイメージング法の実行の可能性であることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

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医用画像処理 , 写真測量,空中写真 , 野菜

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