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J-GLOBAL ID：202202220519289631   整理番号：22A0421739

クラウド環境を利用した洋ナシ果実の外観汚損検出サービスの開発

著者 (2件)： 中澤健介 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  山崎達也 (新潟大 工)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2022  号： GN-115  ページ： Vol.2022-GN-115,No.27,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2022年01月13日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 新潟県の名産品である洋ナシ「ル レクチエ」(以下,洋ナシ)は,外観品質に基づく出荷規格が等級として新潟県により定められている.現在,洋ナシの等級は農家の目視によって行われており,等級判定の個人差や作業負担が課題となっている.本研究の目的は,これらの課題を解決するために画像処理による等級判定システムの開発し,農家の作業負担を軽減することにある.これまで,洋ナシの外観を撮影した画像から統計的テクスチャ特徴量を用いて汚損を検出する手法と,畳込みニューラルネットワークを用いた外観汚損の分類を行う手法を連続的に行い,画像入力から汚損分類結果までをエンドツーエンドで実施するシステムを構築してきた.本提案では,汚損分類結果から洋ナシの外観汚損検査を行うサービスを開発し,クラウド環境で実装することにより,スペースの限られている農家の作業場で簡易に行える外観汚損検査サービスを実現した.(著者抄録)

シソーラス用語： セイヨウナシ ,  *外観検査 ,  汚損 ,  テクスチャ処理 ,  パターン分類 ,  *画像処理 ,  *機械学習 ,  サービス ,  プログラミング環境 ,  指標 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 洋ナシ ,  テクスチャー識別 ,  深層学習 ,  クラウドコンピューティングサービス ,  クラウド環境 ,  画像特徴量 ,  CNN ,  畳込みニューラルネットワーク

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (28件)：

• 農林水産部食品・流通課:ルレクチエの出荷規格,新潟県庁(オンライン),入手先 <https://www.pref.niigata.lg.jp/uploaded/attachment/145948.pdf> (参照 2021-12-21).
• 後藤悟史,麻生稔彦,宮本文穂: 画像処理とパターン認識手法を利用した耐候性鋼材のさび外観評価,土木学会論文集F,Vol. 62, No. 4, pp. 674-683(オンライン),DOI: 10.2208/jscejf.62.674 (2006).
• 中村賢治,児玉直樹,竹内裕之,川瀬康裕: MRI のテクスチャ特徴量を用いた健忘型軽度認知障害の検出方法,生体医工学,Vol. 50, No. 1, pp. 12-22(オンライン),DOI: 10.11239/jsmbe.50.12 (2012).
• 斎藤卓,清松悠,大嶋佑介,今村健志: テクスチャ画像解析の医学応用,日本応用数理学会,Vol. 26, No. 2, pp. 253-267 (2016).
• Komal, K. and Sonia: GLCM Algorithm and SVM Classification Method for Orange Fruit Quality Assessment, International journal of engineering research and technology, Vol. 8 (2019).

タイトルに関連する用語 (7件)： クラウド環境 ,  洋ナシ ,  果実 ,  外観 ,  汚損 ,  サービス ,  開発