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J-GLOBAL ID：201902235882758045   整理番号：19A2067082

地域特徴に基づく成熟柑橘類および枝葉の分割識別【JST・京大機械翻訳】

Segmentation and recognition of mature citrus and foliage based on regional features

著者 (5件)： Hu Youcheng (重慶理工大学机械工程学院,重慶,400054) ,  Xu Hongbin (重慶文理学院机械工程学院,重慶402160;西安交通大学机械工程学院,西安710049) ,  Huang Lin (重慶理工大学机械工程学院,重慶,400054) ,  Liu Sa (重慶理工大学机械工程学院,重慶,400054) ,  Yang Zhanghui (重慶理工大学机械工程学院,重慶400054;西安交通大学机械工程学院,西安710049)
資料名： Xiandai Zhizao Gongcheng  (Xiandai Zhizao Gongcheng)
号： 5  ページ： 70-76  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3027A  ISSN： 1671-3133  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： 収穫ロボットによる柑橘類果実および枝葉の分割識別を実現するため、地域特徴に基づく成熟カンキツ果実および枝葉の分割識別方法を提案した。最初に,カラー画像の色特徴を用いて特徴ベクトルを生成し,特徴ベクトルの次元を減らすために,特徴マッピングテーブルを用いてカラー特徴の次元縮小を行った。次に,目標物の関心領域(ROI)を,ロボット作業空間,双眼カメラ視野サイズ,および柑橘果実サイズによって決定し,そして,R,およびRを,それぞれ,決定した,そして,そして,目標物の関心領域(ROI)を,決定した。Bチャネルにおける目標領域の画素数の割合が,ROIを選択するための基礎となる。最後に,いくつかの初期ROIの重なり度が大きいROIを分数ランク付けし,最大スコアのROIを最適分割認識領域として選択した。実験により、光線変化の条件下で、この方法による柑橘果実、背景と枝葉の総合識別精度が94%に達し、単枚の分割時間は0.2秒に達し、リアルタイムの要求を満たしていることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 次元縮小 ,  *ロボット ,  光子ビーム ,  作業空間 ,  カメラ ,  カラー画像 ,  等級づけ
準シソーラス用語： 実時間 ,  スコア ,  画素数 ,  関心領域 ,  特徴ベクトル ,  色特徴 ,  収穫ロボット ,  *ミカン類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 収穫・調製用機械  (FB03030K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 成熟 ,  柑橘類 ,  識別