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J-GLOBAL ID：202002298317301732   整理番号：20A1886673

ハイパースペクトルイメージングデータのための区分的非線形曲線あてはめを用いたリンゴBruise等級づけ【JST・京大機械翻訳】

Apple Bruise Grading Using Piecewise Nonlinear Curve Fitting for Hyperspectral Imaging Data

著者 (8件)： Tang Yu (Academy of Contemporary Agriculture Engineering Innovations, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou, China) ,  Gao Shengjie (Academy of Contemporary Agriculture Engineering Innovations, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou, China) ,  Zhuang Jiajun (Academy of Contemporary Agriculture Engineering Innovations, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou, China) ,  Hou Chaojun (Academy of Contemporary Agriculture Engineering Innovations, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou, China) ,  He Yong (College of Biosystems Engineering and Food Science, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Chu Xuan (Academy of Contemporary Agriculture Engineering Innovations, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou, China) ,  Miao Aimin (Academy of Contemporary Agriculture Engineering Innovations, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou, China) ,  Luo Shaoming (College of Automation, Guangdong Polytechnic Normal University, Guangzhou, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 147494-147506  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： リンゴ果実は容易に損傷され,収穫,輸送および貯蔵中に果皮に傷が発生し,果実品質を低下させることができた。本論文は,ハイパースペクトル画像(HSI)に基づくリンゴ打副等級づけ法を提案した。音響リンゴ(Yantai Fuji 8)のスペクトル情報をハイパースペクトル反射率イメージング装置(386~1016nm)を用いて最初に捕捉した。次に,これらのリンゴを同じ衝撃力によって機械的に損傷し,傷ついた領域を室温に120分間暴露した。4つの異なる曝露時間(30分,60分,90分および120分)での損傷リンゴのスペクトルデータを得た。スペクトルデータを,異なるパターン間のスペクトルのより多様な分布を可能にするため,Procrustes分析(PA)を用いて前処理した。異なるパターンのスペクトル情報を正確に維持し,スペクトルの大きさを縮小するために,区分的非線形曲線フィッティング(PWCF)を最小二乗アルゴリズムを用いて提示し,異なるスペクトル間隔からの得られたフィッティング係数を低次元特徴記述子に近似した。次に,特徴記述子を誤り訂正出力符号化ベースサポートベクトルマシン(ECOC-SVM)に供給し,損傷したリンゴを等級付けした。提示PWCFの性能をさらに評価するために,逐次射影アルゴリズム(SPA),遺伝的アルゴリズム(GA),主成分分析(PCA)およびカーネル主成分分析(KPCA)を含む従来のアルゴリズムを比較のために導入した。実験結果は,提案方法が他の方法と比較して最良の等級づけ精度(97.33%)を得たことを示した。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： アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  音響 ,  *曲線あてはめ ,  *画像処理 ,  *スペクトル ,  果皮 ,  撮像装置 ,  射影 ,  主成分分析 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： スペクトルデータ ,  *ハイパースペクトル ,  衝撃力 ,  ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 非線形 ,  曲線あてはめ ,  リンゴ ,  等級づけ