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J-GLOBAL ID：202202236727244644   整理番号：22A0488966

深層畳込みニューラルネットワークを用いたピーマンのための知的選別システムの設計と評価【JST・京大機械翻訳】

Design and evaluation of an intelligent sorting system for bell pepper using deep convolutional neural networks

著者 (4件)： Mohi-Alden Khaled (Department of Agricultural Machinery Engineering, Faculty of Agricultural Engineering and Technology, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Omid Mahmoud (Department of Agricultural Machinery Engineering, Faculty of Agricultural Engineering and Technology, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Soltani Firouz Mahmoud (Department of Agricultural Machinery Engineering, Faculty of Agricultural Engineering and Technology, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Nasiri Amin (Department of Biosystems Engineering and Soil Science, University of Tennessee, Knoxville, TN, USA)
資料名： Journal of Food Science  (Journal of Food Science)
巻： 87  号： 1  ページ： 289-301  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0005A  ISSN： 0022-1147  CODEN： JFDSAZ  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： ピーマンの外観属性の均一性は消費者と食品産業にとって必須である。本研究は,ベルピーマンを5つのクラスに格付けするために,マシンビジョンベースの分類の分野で最先端技術と考えられている深い畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)を用いたインラインソーティングシステムを開発した。輸出基準に従って,作物は成熟段階とサイズに基づいて等級分けされるべきである。そのために,DCNNのResNet50アーキテクチャにおける完全接続層を,大域的平均プール層,高密度層,バッチ正規化およびドロップアウト層を含む,開発した分類器ブロックに置き換えた。開発したモデルを5回交差検証法により訓練し評価した。提案モデルにおける各サンプルを分類するために必要な処理時間は,実時間応用に対して十分に速い4msと見積もられた。したがって,DCNNモデルをマシンビジョンベースの設計仕分け機と統合した。次に,開発したシステムをインライン相で評価した。インライン相における性能パラメータは,精度,感度,特異性,F1スコア,および総合精度は,それぞれ,98.7%,97%,96.9%,99%,96.9%,および96.9%であった。ピーマンの選別の全速度は,1つの選別ラインでおよそ3000の試料/hとして測定された。提案したソーティングシステムは,工業的応用に使用できる非常に良好な能力を示した。PRACTICAL APPLICATION:開発したインテリジェントモデルを,ベルコショウのためのマシンビジョンベースの設計仕分け機と統合した。開発したシステムは,96.9%の精度で輸出基準に従って作物を分類できる。提案したソーティングシステムは,工業的応用に使用できる非常に良好な能力を示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  加工時間 ,  消費者 ,  *ネットワーク ,  レイティング ,  農作物 ,  コショウ ,  ソーティング ,  *ピーマン ,  仕分け装置 ,  食品工業 ,  計算機アーキテクチャ ,  正規化
準シソーラス用語： マシンビジョン ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ピーマン ,  分類 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  機械視覚 ,  残存ネットワーク

分類 (5件)： 食品の分析  (FJ01030U) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  動物性水産食品  (FJ13020C) ,  食品衛生一般  (FJ01051H) ,  食品の品質  (FJ01040F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層畳込みニューラルネットワーク ,  ピーマン ,  選別 ,  設計 ,  評価