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J-GLOBAL ID：202002260703820051   整理番号：20A0812341

FCM-NPGAと多変量画像解析に基づくリンゴ欠陥の検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of Apple Defects Based on the FCM-NPGA and a Multivariate Image Analysis

著者 (4件)： Zhang Wenzhuo (College of Computer and Information Engineering, Central South University of Forestry and Technology, Changsha, China) ,  Hu Juan (College of Computer and Information Engineering, Central South University of Forestry and Technology, Changsha, China) ,  Zhou Guoxiong (College of Computer and Information Engineering, Central South University of Forestry and Technology, Changsha, China) ,  He Mingfang (College of Computer and Information Engineering, Central South University of Forestry and Technology, Changsha, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 38833-38845  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 果実欠陥のための既存のマシンビジョン技術において,色相は異なるように見えて,欠陥領域は表面入射光源からの照明反射の不規則性のために小さくて,これは欠陥領域を抽出することを困難にした。そこで,著者らは,多変量画像解析と組み合わせて,ファジィC-平均アルゴリズムと非線形計画遺伝的アルゴリズム(FCM-NPGA)に基づくリンゴ欠陥検出法を提案した。最初に,画像を雑音除去し,分数微分を通して強化した。雑音点とエッジ点を除去し,重要なテクスチャ情報を保存した。次に,FCM-NPGAアルゴリズムを用いて疑わしい欠陥グラフを分割した。最後に,多変量画像解析戦略に基づく方法を用いて,リンゴの疑わしい欠陥マップの欠陥を検出した。2000画像の応用結果は,全体の検出精度が98%であることを示した。実験は,マルチ画像解析法と組み合わせたFCMとNPGAに基づくリンゴ欠陥検出アルゴリズムが効果的であることを示した。Copyright 2020 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： 照明 ,  故障検出 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *画像分析 ,  非線形計画法 ,  色相 ,  アルゴリズム ,  雑音 ,  雑音除去
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  検出精度 ,  分数微分 ,  ファジィc-平均法 ,  不規則性 ,  マシンビジョン , 【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 (4件)： FCM ,  多変量画像解析 ,  リンゴ ,  欠陥