スマート乾燥システムにおける品質モニタリングのためのコンピュータビジョン技術【JST・京大機械翻訳】

Moscetti Roberto; Nallan Chakravartula Swathi Sirisha; Bandiera Andrea; Bedini Giacomo; Massantini Riccardo

文献

J-GLOBAL ID：202102221223611557 整理番号：21A0011830

スマート乾燥システムにおける品質モニタリングのためのコンピュータビジョン技術【JST・京大機械翻訳】

Computer Vision Technology for Quality Monitoring in Smart Drying System

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資料名：
巻： 2020 号： MetroAgriFor ページ： 134-138 発行年： 2020年
JST資料番号： W2441A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

乾燥は食品のシェルフライフを改善する最も実行可能で効果的な保存技術の1つである。ニンジンは,それらの栄養プロファイルならびに乾燥食品,即席食品,およびスナック,食事,およびスープのような即席から使いやすい便宜製品へのそれらの広い使用のため,最も消費された野菜である。乾燥製品に関しては,製品の品質は脱水状態のタイムリーな認識に依存する。プロセスの終了時間を同定するための乾燥速度と組み合わせた従来のオフライン分析は,プロセス不一致の同定と製品分解の回避に失敗する。乾燥システムにおけるプロセス分析技術(PAT)ツールとしてのコンピュータビジョン(CV)の使用は,乾燥工程と製品品質をモニターするのに興味がある。本研究の目的は,コンピュータビジョンシステムと負荷セルで強化されたスマート乾燥機を用いて,35°Cで36時間乾燥中のニンジンスライスの乾燥挙動を研究することであった。開発したシステムは,乾燥時間に沿った未処理(対照)および前処理(ブランチング)ニンジンスライスの重量,サイズ,および色の測定に効果的であった。スライスの画像解析および重量損失は,比較において線形および薄層(Newton-Lewis)モデルを用いた相対含水量(MC)の予測を可能にした。モデルの適用性を,異なる前処理(即ち,90°Cで2分またはブランチングなし)を用いてさらに評価した。結果は,線形モデルに対して有望な予測能力を示し,それは,薄い層モデル(adj)に類似した二乗平均平方根誤差(RMSE)との時間に依存しない。R2>0.99および平均BIAS誤差(MBE)とゼロに向かうZ_2減少の両方。ブランチング処理はモデルパラメータに影響したが,モデル性能にはほとんど影響しなかった。Copyright 2021 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】

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図形・画像処理一般

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