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J-GLOBAL ID：202002289577883392   整理番号：20A0682634

改良GACモデルに基づく柑橘欠陥画像セグメンテーション法研究【JST・京大機械翻訳】

Segmentation of Citrus Defect Images Based on Improved GAC Model

著者 (5件)： Bai Xuebing (東北林業大学机電工程学院,黒竜江哈爾浜,150040) ,  Lin Xin (東北林業大学机電工程学院,黒竜江哈爾浜,150040) ,  Wu Yunpeng (東北林業大学机電工程学院,黒竜江哈爾浜,150040) ,  Feng Wenfeng (東北林業大学机電工程学院,黒竜江哈爾浜,150040) ,  Song Enlai (東北林業大学机電工程学院,黒竜江哈爾浜,150040)
資料名： Xibei Linxueyuan Xuebao  (Xibei Linxueyuan Xuebao)
巻： 34  号： 6  ページ： 152-159  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2198A  ISSN： 1001-7461  CODEN： XLIXE3  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： 柑橘類の表面欠陥の画像分割と識別は果物の買収と販売過程における重要な環節であり、果物の品質と経済利益を高めるのに重要な意義がある。古典的GACモデルアルゴリズムは平面欠陥をよく分割できるが,画像凹地を正確に分割できない。カンキツの虫害、腐敗、炭疽、アザミウマ、潰瘍の5種類のよくある欠陥画像を研究対象とし、その中に腐敗、炭疽を陥凹欠陥とし、伝統的なGACモデルアルゴリズムに対して理論研究を行って、その不足に対して改善案を提出した。比較実験を通して,実験結果に及ぼす各パラメータの影響を分析し,そして,改良GACモデルアルゴリズムを適用して,カンキツ欠陥のサンプル画像を分割し,そして,改良GACモデルを,カンキツ表面の5つの欠陥の識別能力を分析し,そして,改良GACモデルの実現可能性を,検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *虫害 ,  表面欠陥 ,  比較試験 ,  潰瘍 ,  品質 ,  アザミウマ類 ,  凹形
準シソーラス用語： *画像セグメンテーション ,  *ミカン類 , 【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 (6件)： GAC ,  モデル ,  柑橘 ,  欠陥 ,  画像セグメンテーション ,  研究