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J-GLOBAL ID：202202277426750739   整理番号：22A1003755

マシンビジョンに基づくジャガイモの自動分類と欠陥検出システムの設計【JST・京大機械翻訳】

Design of Potato Automatic Grading and Defect Detection System Based on Machine Vision

著者 (5件)： Liu Hao (貴州大学 机械工程学院, 貴陽 550025) ,  He Fuqiang (貴州大学 机械工程学院, 貴陽 550025) ,  Li Ronglong (貴州大学 机械工程学院, 貴陽 550025) ,  Ping An (貴州大学 机械工程学院, 貴陽 550025) ,  Luo Hong (貴州大学 机械工程学院, 貴陽 550025)
資料名： Nongji Hua Yanjiu  (Nongji Hua Yanjiu)
巻： 44  号： 1  ページ： 73-78  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3733A  ISSN： 1003-188X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 既存のジャガイモの分級と検査には大量の人力物力、検出効率が低いため、機械視覚に基づくジャガイモの自動分類と欠陥検出システムを設計した。作業時、自動分級システムは大量のジャガイモに対して快速表皮の脱泥と分級作業を行い、3種類の規格のジャガイモを獲得し、そして各輸送から欠陥検出システムまでジャガイモ欠陥の識別検出を行う。マルチ画像処理アルゴリズムの比較分析を通じて、平均値法グレースケール化、メディアンフィルタリング処理、大津法分割などの方法で最適なジャガイモ画像を獲得し、目標画像は背景画像とよく分割でき、欠陥検出の精度と効率を高めた。RGBカラーモデルを用いてジャガイモ画像を分析し、ジャガイモ画像で設定された閾値と標準偏差を比較し、画像中のすべての欠陥点を獲得し、ジャガイモ画像の欠陥部分の連結領域に対して標識を行った。1000の試験サンプルを選択して,システムおよび人工的等級づけとテストを行い,その結果,自動分類システムは,異なる分類サイズのジャガイモ分類に対して,高い精度を持ち,欠陥検出システムは,多くの欠陥の検出精度が高く,そして,ジャガイモ欠陥検出システムの実現可能性を,検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  視覚 ,  閾値 ,  規格 ,  *自動分類 ,  標準偏差 ,  欠陥 ,  グレースケール ,  *ジャガイモ ,  分級 ,  *故障検出 ,  平均法 ,  *コンピュータビジョン ,  検出効率
準シソーラス用語： 背景画像 ,  *マシンビジョン ,  画像処理アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： マシンビジョン ,  ジャガイモ ,  自動分類 ,  欠陥検出システム ,  設計