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J-GLOBAL ID：202002279598647930   整理番号：20A2636365

マシンビジョンに基づくJatropha種子選択技術【JST・京大機械翻訳】

Jatropha Seed Selection Technology Based on Machine Vision

著者 (5件)： Zhu Baolin (School of Physics and Electronics, Henan University, Kaifeng, China) ,  Zhang Yanbo (School of Physics and Electronics, Henan University, Kaifeng, China) ,  Zhang Xinyu (School of Physics and Electronics, Henan University, Kaifeng, China) ,  Xing Ruonan (School of Physics and Electronics, Henan University, Kaifeng, China) ,  Zhao Mingyue (School of Physics and Electronics, Henan University, Kaifeng, China)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1185  ページ： 444-449  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工視覚の代わりにマシンビジョンを用いてJatropha種子のリアルタイムで客観的な分類検出を実現するために,この論文は深く研究し,Jatropha種子画像の特徴のためのJatropha種子の種子同定技術とアルゴリズムを調査して,サポートベクトルマシンに基づく効果的特徴抽出と粒子群最適化アルゴリズムのための主成分分析に基づく種子同定法を提案した。Jatropha種子の幾何学的,色,およびテクスチャパラメータを抽出し,マシンビジョンに基づくJatropha種子の画像処理戦略と認識アルゴリズムを最適化した。Jatropha種子の品質を同定し,分類し,そして,精度率は約94%であり,それは精度率を改善した。研究は,マシンビジョンベースのJatrophaシード同定と検出法が実行可能であり,この方式がJatropha種子同定の精度率を改善できることを示している。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  視覚 ,  特徴抽出 ,  画像処理 ,  検出法 ,  主成分分析 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *タイワンアブラギリ属 ,  粒子群最適化 ,  認識アルゴリズム ,  実時間 ,  *マシンビジョン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 機械視覚 ,  主成分分析 ,  サポートベクトルマシン ,  特徴抽出

分類 (2件)： 生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y) ,  植物の生化学  (EH01050J)

タイトルに関連する用語 (3件)： マシンビジョン ,  Jatropha ,  種子