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J-GLOBAL ID：202202270278536268   整理番号：22A0805814

機械学習を用いた種々の栽培品種に属するトマト種子の識別【JST・京大機械翻訳】

Discrimination of tomato seeds belonging to different cultivars using machine learning

著者 (2件)： Ropelewska Ewa (Fruit and Vegetable Storage and Processing Department, The National Institute of Horticultural Research, Skierniewice, Poland) ,  Piecko Jan (Fruit and Vegetable Storage and Processing Department, The National Institute of Horticultural Research, Skierniewice, Poland)
資料名： European Food Research & Technology  (European Food Research & Technology)
巻： 248  号： 3  ページ： 685-705  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0437A  ISSN： 1438-2377  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,個々の色チャネルR,G,B,L,a,b,X,Y,Zに変換された画像(スキャン)から計算された種子の外表面のテクスチャパラメータに基づくトマト種子を識別するための判別モデルの開発を目的とした。トマトギルドグリーンZebra’,「’Ozarowski’,ΔΨPineapple’,Sacher F1およびSandoline F1の種子を,対で識別した。色チャネルR,LおよびXから個別に選択したテクスチャのセットに基づいて構築したモデルおよびすべてのカラーチャネルから選択したテクスチャの集合に基づいて,最高の結果を得た。すべての場合において,トマト種子ΔεGreen Zebra’とΔΨOzaroski’は,すべての色チャネル(R,G,B,L,a,b,X,Y,X)から選択したテクスチャのセットに対して,色チャネルX,95.25%(多層パーセプトロン)と95%(Random森林)に対して,色チャネルR,95.25%(多層パーセプトロン)と95%(Random森林)に対して,多層パーセプトロン分類器に対して97%に等しい最高の平均精度,およびカラーチャネルR,95.25%(多層パーセプトロン)と95%(Random森林)の95%(Random森林)で識別された。栽培品種の他の対に対する最も高い平均精度は,全ての色チャネルから選択したテクスチャに基づいて構築したモデルについて,サッカーF1に対して97.5%,サッカーF1に対して95.75%,サッカーF1に対して97.5%であった。得られた結果はトマト種子の栽培品種の同定に実際に使用できる。開発したモデルは,ディジタル画像処理を用いて,トマト種子品種を客観的で迅速な方法で識別することを可能にする。結果は,分類目的のためのトマト種子の外表面のテクスチャパラメータの有用性を確認した。識別モデルは非常に高い確率を得ることを可能にし,種子偽和を認証し,検出するのに適用できる。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *種子 ,  精度 ,  偽和 ,  *トマト ,  認識 ,  画像処理 ,  *品種 ,  チャネル ,  *栽培品種 ,  サッカー ,  多層パーセプトロン ,  *機械学習
準シソーラス用語： デジタル画像処理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： トマト品種 ,  種子テクスチャ ,  画像処理 ,  識別性能

分類 (4件)： 野菜とその加工品  (FJ11020O) ,  食品の品質  (FJ01040F) ,  粉製品  (FJ04030P) ,  食品の化学・栄養価  (FJ01020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  栽培品種 ,  トマト ,  種子 ,  識別