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J-GLOBAL ID：202202281228230152   整理番号：22A0203464

自動トマト収穫システムに向けて:触覚ベースピエゾ抵抗ナノ複合材料と機械学習の統合【JST・京大機械翻訳】

Toward Automated Tomato Harvesting System: Integration of Haptic Based Piezoresistive Nanocomposite and Machine Learning

著者 (11件)： Azhari Saman (Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology (Kyutech), Kitakyushu, Wakamatsu, Japan) ,  Setoguchi Takuya (Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology (Kyutech), Kitakyushu, Wakamatsu, Japan) ,  Sasaki Iwao (Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology (Kyutech), Kitakyushu, Wakamatsu, Japan) ,  Nakagawa Arata (Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology (Kyutech), Kitakyushu, Wakamatsu, Japan) ,  Ikeda Kengo (Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology (Kyutech), Kitakyushu, Wakamatsu, Japan) ,  Azhari Alin (Research Center for Neuromorphic AI Hardware, Kyushu Institute of Technology (Kyutech), Wakamatsu, Kitakyushu, Japan) ,  Hasan Intan Helina (Research Center for Neuromorphic AI Hardware, Kyushu Institute of Technology (Kyutech), Wakamatsu, Kitakyushu, Japan) ,  Hamidon Mohd Nizar (Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology (Kyutech), Kitakyushu, Wakamatsu, Japan) ,  Fukunaga Naoto (Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology (Kyutech), Kitakyushu, Wakamatsu, Japan) ,  Shibata Tomohiro (Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology (Kyutech), Kitakyushu, Wakamatsu, Japan) ,  Tanaka Hirofumi (Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology (Kyutech), Kitakyushu, Wakamatsu, Japan)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 21  号： 24  ページ： 27810-27817  発行年： 2021年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  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： カーボンナノチューブ(CNT)/ポリジメチルシロキサン(PDMS)をトマト収穫用途のための潜在的材料として研究した。電流-電圧(I≡V)と電流時間(I>t)特性,およびトマト硬度測定およびサポートベクターマシン学習を用いて,ナノ複合材料の感度,応答時間,精度,および検出限界に関してセンサの性能を決定した。データはトマトの低重量領域における正確な(±5.2%)測定を示唆した。電子経路の増加の結果として,より高い重量領域に対するI→Vヒステリシス曲線の狭まりが観察された。作製したセンサは市販のセンサ(1mV/μm)よりも高い感度(15mV/μm)を示した。さらに,抵抗Tukey変位曲線データの機械学習は,取得したデータを用いて試験したとき,0.67の平均精度レベルをもたらした。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電圧 ,  電流 ,  ヒステリシス ,  *学習 ,  *触覚 ,  *トマト ,  検出限界 ,  センサ ,  応答時間 ,  *機械学習 ,  ナノ複合材料 ,  サポートベクトルマシン ,  *圧電抵抗
準シソーラス用語： 硬さ測定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 通信網  (ND07030A) ,  その他の固体デバイス  (NC03150A)

タイトルに関連する用語 (7件)： トマト ,  収穫 ,  触覚 ,  ピエゾ抵抗 ,  ナノ複合材料 ,  機械学習 ,  統合