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J-GLOBAL ID：202102285056425874   整理番号：21A3265475

深畳込みニューラルネットワークを用いた卵殻亀裂検出【JST・京大機械翻訳】

Eggshell crack detection using deep convolutional neural networks

著者 (3件)： Botta Bhavya (Agricultural and Food Engineering Department, Indian Institute of Technology, Kharagpur, West Bengal, 721302, India) ,  Gattam Sai Swaroop Reddy (Agricultural and Food Engineering Department, Indian Institute of Technology, Kharagpur, West Bengal, 721302, India) ,  Datta Ashis Kumar (Agricultural and Food Engineering Department, Indian Institute of Technology, Kharagpur, West Bengal, 721302, India)
資料名： Journal of Food Engineering  (Journal of Food Engineering)
巻： 315  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0838B  ISSN： 0260-8774  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 卵殻上の亀裂の正確な検出は,安全および品質の卵を有する消費者を提供するのに必須であった。本研究では,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いてこれらの卵殻亀裂を自動的に検出する新しい方法を提案した。CNNモデルを,異なるバッチサイズの卵画像から抽出した画像パッチ上で訓練した。テストによる推論は,64のバッチサイズで訓練されたモデルが最良の結果を与えたことを示した。モデルはまた,画像パッチの分類において,精度,再現率,精度,偽陽性率(FPR),および曲線下面積(AUC)が,それぞれ98.28%,92.41%,96.92%,0.81%および99.53%で,配向勾配(HOG)および局所バイナリパターン(LBP)特徴のヒストグラム上で訓練されたサポートベクトルマシン(SVM)分類器を凌駕した。さらに,提案したCNNモデルは,95.38%の精度で卵の画像を分類する際にSVMモデルを凌駕した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *亀裂 ,  消費者 ,  *卵殻 ,  ヒストグラム ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 亀裂検出 ,  検出確率【スレットスコア】 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 卵殻亀裂検出 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  画像パッチ ,  サポートベクトルマシン

分類 (2件)： 卵と卵製品  (FJ12040R) ,  食品の品質  (FJ01040F)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  卵殻 ,  亀裂検出