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J-GLOBAL ID：202202253439486964   整理番号：22A1169383

深層学習ネットワークに基づく玄米胚の完全性同定【JST・京大機械翻訳】

Brown Rice Germ Integrity Identification Based on Deep Learning Network

著者 (4件)： Li Shuofeng (College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Li Bing (College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Li Jin (College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Liu Bin (College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, China)
資料名： Journal of Food Quality  (Journal of Food Quality)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0984B  ISSN： 0146-9428  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： 玄米の品質検査のために,結合玄米の分割と胚芽完全性の同定は非常に重要である。しかしながら,より良いセグメンテーションと認識結果を達成するには,より良い伝統的アルゴリズムがない。本論文は,バックグラウンド骨格に基づく玄米(BR)セグメンテーションアルゴリズムを改良した。候補マッチングポイントをバックグラウンドスケルトン法によって得て,最適マッチングポイントをアリコロニーアルゴリズムによって見つけた。実験結果は,提案したセグメンテーションアルゴリズムが96%の精度を達成して,それが効果的に胚乳表面から干渉を抑えることができることを示した。セグメンテーション完了後,胚完全性の同定を行った。最初に,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を構築して,胚芽方向を同定した。次に,発芽方向を正規化した。最後に,改良開始-v3ネットワークを構築し,胚芽完全性を同定した。開始-v3ネットワークに基づいて,小さな物体の検出精度を改善するために,追加枝を追加した。さらに,相互チャネル損失とmlpconvを追加して,このモデルが潜在空間の抽象をよりよく近似できるようにした。実験結果は,提案アルゴリズムの包括的な認識精度が94.83%と高く,現在の主流認識アルゴリズムよりも有意に高いことを示した。Copyright 2022 Shuofeng Li et al. 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 ,  セグメンテーション ,  *ネットワーク ,  発芽 ,  *玄米 ,  胚芽 ,  胚乳 ,  完全性 ,  チャネル ,  正規化 ,  品質検査
準シソーラス用語： 認識精度 ,  検出精度 ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 食品の品質  (FJ01040F) ,  穀類とその製品一般  (FJ04010T)

引用文献 (48件)：

• J. Ma, Y. Geng, "Nutritional characteristics and nutritional support of germ rice," Food and Nutrition in China, vol. 24, no. 1, pp. 55-58, 2018.
• Y. Zhang, D. Han, P. Liu, "A review of the deductive process and related research results of germ rice in Japan," Cereal Arid Food lodustry, vol. 3, pp. 10-13, 2019.
• T. Xie, K. Cheng, G. Shi, "The new national standard of rice is released to highlight moderate processing and industrial upgrading," China Food, vol. 21, pp. 66-67, 2018.
• F. Courtois, M. Faessel, C. Bonazzi, "Assessing breakage and cracks of parboiled rice kernels by image analysis techniques," Food Control, vol. 21, no. 4, pp. 567-572, 2010.
• P. Lin, Y. M. Chen, Y. He, G. W. Hu, "A novel matching algorithm for splitting touching rice kernels based on contour curvature analysis," Computers and Electronics in Agriculture, vol. 109, pp. 124-133, 2014.

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  玄米 ,  胚 ,  完全性 ,  同定