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J-GLOBAL ID:202202285791251472   整理番号:22A0860316

サポートベクトルマシンに基づくジャガイモの形状とサイズを推定するための新しいマシンビジョンアルゴリズムの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of a new machine vision algorithm to estimate potato’s shape and size based on support vector machine
著者 (6件):
資料名:
巻: 45  号:ページ: e13974  発行年: 2022年 
JST資料番号: A0938B  ISSN: 0145-8876  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:
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ジャガイモの形状とサイズを推定する新しいマシンビジョンベースのアルゴリズムの開発は,発展途上国における農業産業にとって大きな意義を持つであろう。マシンビジョン,ホット技術のひとつは,人間眼の代わりに測定,計算,および判断を実行するために機械を使用する。本研究では,サポートベクトルマシンに基づく新しいマシンビジョンアルゴリズムを提案し,ジャガイモの形状とサイズを推定した。512×512画素を有する正方形RGB画像を捕えた後に,オリジナル画像をグレースケールと線形変換,フィルタリング,エンティティ,および境界検出によって処理した。次に,境界の幾何学特性,画像ウェーブレットモーメント,およびフラクタル次元を,ジャガイモの特性のマーキングのために抽出した。さらに,4種類のサポートベクトルマシン(SVM)カーネル関数の影響を,64のジャガイモサンプルによるいくつかの実験によって比較した。実験的確認によって,多項式カーネルに基づくSVMは,88.89%の精度でジャガイモの形を識別するのに,より好適であった。線形カーネルに基づくSVMは,87.41%の精度でジャガイモのサイズを推定するためにより好適であった。PRACTICAL APPLICATIONS:ジャガイモは,高い栄養価を有する高収量で栄養豊富な作物である。本研究では,マシンビジョンに基づくジャガイモ形状とサイズ推定アルゴリズムを提案した。実験的検証を通して,アルゴリズムの検出精度は,最初に実際の工学応用を満たした。ジャガイモの形状とサイズは,ジャガイモを分類するために検出できる。ジャガイモチップのような食品加工の過程において,ジャガイモの分類は食品加工の品質の改善に役立つ。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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野菜とその加工品 
タイトルに関連する用語 (5件):
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